在欧洲部分国家，电站管理应用程序在日常使用频率上已跻身前三，仅次于WhatsApp等主流社交工具。思格新能源董事长兼CEO许映童指出，这种现象在动态电价和负电价频繁出现的国家尤为显著，瑞典等北欧地区表现突出。随着电价波动加剧，用户在这些应用上的停留时间与日活跃度亦呈快速增长态势。
用户频繁操作这些应用，核心驱动力在于电费账单直接影响家庭开支。若能在电价低谷时段蓄电、用电，并在高价时段使用或售出储存的低成本电能，将显著节省甚至创造收益，这催生了对家庭能源管理的巨大需求。
伴随全球能源供需、电力价格因地缘政治和“零碳”目标频繁波动，能源系统日趋复杂，用户场景和需求日益多元，能源管理业务正从地方性实践演变为全球性“显学”。与此同时，以AI Agent为代表的最新一轮人工智能浪潮，正深刻变革着能源行业。
AI Agent的出现，为能源管理补齐了“大脑”。Agent不仅能进行对话，更能自主完成任务，管理项目，被形象地比喻为让大模型拥有了“手和脚”。然而，在能源管理领域，“手脚”——即执行具体任务的硬件设备和底层系统——往往并不匮乏。思格新能源在光伏发电、智慧储能、高效电动汽车充电等领域均有布局，其逆变器、储能系统等设备已具备高度灵活性和精细控制能力。
许映童提及一个颇为“反直觉”的现象：与生成式AI先有思考能力后发展执行能力不同，能源领域的“手脚”长期以来未能找到足够智能的“大脑”来匹配。思格新能源尽管拥有SigenAI作为AI大脑，但在强调精准、安全、灵活、迅速的能源管理实践中，其智慧程度仍不足以满足用户千人千面的个性化需求。尽管硬件设备在原子化控制方面表现出色，但由于“大脑”不够智能，用户未能充分感知到由此带来的收益。
直到能源Agent的“觉醒”，才使得AI大脑与实体设备更好地协同，实现对用户意图更精准的理解与个性化的能源控制管理。5月29日，思格新能源发布SigenAgent，这是行业内首个全域AI智能体，标志着AI在能源领域的应用从简单的问答模式，进化到“用户设定目标，AI思考策略，设备执行任务”的自动化阶段。
SigenAgent已推出私人能源管家、电站运维医生、电力交易操盘手、企业经营助手四大Agent，以适应不同用电场景。许映童介绍，用户安装系统后，便拥有了可定制服务的私人能源助理，仅需通过自然语言下达指令。他举例说明，过去用户为避免光伏削峰需复杂操作并联系各方，现在只需对APP说“我下午有一个大功率负载，希望省电”，Agent便能综合电价、发电预测、电池状态等因素，制定策略并在用户确认后执行。
能源Agent的崛起预示着用户能源管理方式的根本性转变，特别是在电价波动频繁的地区，节省电费将变得更为便捷，甚至可能减少人们在电站管理应用上的投入时间。
当前，AI Agent正迎来爆发式增长，各行各业的Agent如雨后春笋般涌现。对于能源Agent而言，“软硬结合”能力将成为其核心竞争力和壁垒。尽管不同厂商可能采用相同的底层大模型，但Agent性能的决定因素更多在于硬件的原子化控制能力。
与硬件趋于同质、软件占据主导的“办公场景”不同，电站运作中Agent的每一步策略最终都必须落实到实体设备上。若底层硬件不具备原子化的感知与控制能力，Agent将沦为“纸上谈兵”。这意味着能源Agent需要大量的传感器、控制器和通信架构前期投入，硬件投入和质量的差异很可能成为未来竞争的胜负手。特别是那些追求低成本路线的硬件厂商，其设备在出厂时就可能不具备被高级Agent精细调度的物理基础。
此外，安全问题是AI Agent应用于企业和产业领域的一大关键。在能源领域，安全更是重中之重。能否以及如何保障安全，将是区分能源Agent能力高下的重要标准。如果放任大模型的“幻觉”和Agent的“开放性”，可能对能源系统带来系统性风险。许映童认为，采用端云架构是目前可靠的解决方案：云端大模型负责自然语言理解、多语种翻译、复杂任务编排等常识性能力，但不直接操作设备；Agent则负责与用户一对一交流，定制、规划并最终执行任务。在此过程中，每条指令的执行都必须获得用户确认，形成一道“防火墙”。
数据的重要性不仅体现在安全方面。训练一个真正理解用户、预测需求的能源Agent，离不开真实场景下的海量、高质量、多维运行数据。思格新能源的Agent正是基于20多万个真实电站的数据训练而成，这种能力在当前技术条件下无法通过实验室仿真数据替代。对于模仿者而言，即便拥有相同的模型算法，缺乏长期积累的真实数据喂养，其Agent的决策也很难令用户满意。这表明由海量真实电站数据形成的专属领域知识等“数据资产”，将对能源Agent的竞争格局产生深远影响。
随着AI落地步伐加快，它正被视为重塑行业的变革力量。在新旧交替之际，传统行业涌动着“被替代”的焦虑，新兴势力则苦于如何真正成为“内行”。能源Agent的“觉醒”揭示，用新思维、新技术激活过往积累的“真实数据”和“真实场景”等资产，正是打破壁垒、实现AI价值的正确路径。