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你最常打开的APP是什么？
社交媒体？短视频？购物软件？亦或是近两年愈发火爆的AI聊天工具？
在手机几成“标配”的时代，APP的打开频率某种程度上能描画出某人、某地、某时的生活方式与特点，也可能藏着新兴经济的潜在风口。
有些出人意料的是，在不少欧洲国家，电站管理类APP竟然挤进了用户每天打开最多应用的TOP3，仅次于WhatsApp等常用的社交软件。
思格新能源董事长、CEO许映童近期在一场媒体沟通会上介绍了这一有些“反直觉”的事实。他还表示，相关现象主要出现在存在动态电价、负电价频繁出现的国家，尤以瑞典等北欧国家最为典型。而且，随着电价波动越来越大，也让用户在相关APP上的停留时间、日活量也正在快速增加。
频繁打开的APP背后，是因为这些电费账单会切实影响到家庭生活成本。更关键的是，如果操作得当，在电价低时用电、储电，电价高时使用或卖出自己储的“低价电”，就能省下不少钱，甚至赚上一笔。
这也催生了一门生意：管理自家的电。也因此，当地能源管理、户用储能等业态比较活跃。而在地缘局势、“零碳”目标和能源替代进程让全球能源供需、电力价格频繁波动，能源系统愈发复杂、用户场景和需求愈发多元的当下，这门生意也在越来越多的地方渐成“显学”。
而另一波席卷全球的浪潮——AI，尤其是今年以来进入爆发期的AI Agent，正在深刻地改变着这门生意，也改变着能源行业。
能源Agent，为“手脚”找到“大脑”以“龙虾OpenClaw”为代表的Agent正为AI打开新的想象空间，也加速着AI在生活、生产场景中的落地。
Agent的核心特点是不仅能像聊天机器人那样聊天，还能干活，而且接到任务后能够自己管理项目，主动完成工作。
因此，很多人形容Agent是让大模型长出了“手和脚”。
不过，在能源管理领域，不缺的往往是“手和脚”。
以思格新能源为例，该公司介绍称，其在光伏发电、智慧储能、高效EV充电等领域均有布局，在此前的工程、产品实践中，已经打造出了灵活性高、可被精细控制的硬件设备与底层系统，其逆变器、储能系统等实际上等同于可以执行具体任务的“手和脚”。
许映童还提到了一个有些“反直觉”的现象。不同于生成式AI先有大脑，缺少手脚的发展轨迹，能源领域这些“手脚”，在一段时间内却没能匹配上一个足够聪明的“大脑”。思格新能源介绍称， 该公司原本有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，这个大脑还不足以满足用户千人千面的个性化诉求。虽然在硬件层面，作为四肢的逆变器等设备的基础原子化控制能力一直很强，可用户并没有真正感知到与之匹配的收益。这就是因为大脑不够聪明，难以帮普通人做好能源管理。
直到能源Agent“觉醒”，才让AI大脑与手脚更好的连接起来，能够更精准地理解用户意图，实现个性化的能源控制与管理。
5月29日，思格新能源举办了以“AI in All”为主题的发布会，正式发布了SigenAgent。公司称，这是能源行业首个全域AI智能体，AI在能源领域的应用，正从“一问一答”的对话助手，进化为“用户定目标，AI来思考，设备去执行”的自动执行者。
据介绍，SigenAgent目前已针对不同用电场景推出了私人能源管家、电站运维医生、电力交易操盘手、企业经营助手四大Agent。许映童介绍称，用户安装系统后就等于拥有了一个能源管理的私人助理，可通过自然语言下达指令，让其完成各种定制化服务。
他还举例称，以往，用户如果不想让自家的光伏发电被电网削峰，他需要先搞清楚削峰的原因：是家庭负载不够，还是并网限制？然后尝试在APP里调整一系列参数。如果搞不定，就得给安装商打电话，安装商大概率也不懂，最后电话转到厂家热线。整个链条走下来，问题可能几天都解决不了。
现在，这个用户只需要对着APP说“我下午有一个大功率负载，希望省电”，Agent就会自动理解这个目标，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。
看起来，能源Agent的觉醒将改变用户能源管理的日常。尤其在电价波动频繁的地区，省电费或许会变得更容易，而人们停留在电站管理APP上的时间，则可能会减少。
新旧交替带来新问题，软硬结合才是真壁垒我们正在经历一波Agent“婴儿潮”。
在AI价值兑现、AI落地行业的期许中，各行各业、形形色色的Agent快速涌现。而且，往往有了第一批垂类Agent，其他类似的产品就会“跟风而至”。
对于能源Agent来说，批量复制时代会很快到来吗？
根据许映童的观察，软硬结合的能力会成为能源Agent能否成立的关键差异和壁垒。
开发能源Agent的厂商，尽可以使用相同的大模型，但决定Agent表现的，更多是底层硬件的原子化控制能力。
不同于硬件相对同质化、软件往往扮演更重要角色的“白领办公场景”，在电站的运作中，Agent执行任何策略的最终落点，都必须是实体设备。如果底层硬件不具备原子化的感知与控制能力，Agent就会沦为“纸上谈兵”。这也意味着，能源Agent需要在传感器、控制器、通信架构上做大量前置投入，而硬件投入和质量上的差异，很可能成为新一波浪潮中的“胜负手”。许多走低成本路线的硬件厂商，其设备从出厂那一刻起，就根本不具备被高级Agent精细调度的物理基础。
此外，曾被视为Agent落地企业、产业最大命门之一的安全问题，也同时是能源领域最重要的一环。能否保障安全、如何保障安全，也会成为能源Agent能力的分野。
据了解，如果放任大模型的“幻觉”和Agent的“开放性”，那将对能源运行带来系统级风险。许映童认为，目前可靠的做法是采用端云架构。如上所述，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类能力，但不直接接触设备操作；而Agent，则负责与用户进行一对一交流，定制、规划并最终执行相关任务。这其中，Agent在执行的每一条指令之前，必须经用户确认才可执行，实际上相当于一道“防火墙”。
数据的重要性不只体现在安全领域。
据了解，训练一个能真正理解用户、预测需求的能源Agent，需要真实场景带来的真实数据。思格新能源介绍称，其Agent之所以能真正理解用户、预测需求，核心正是基于20多万个真实电站的海量、高质量、多维运行数据训练而成。在目前的技术条件下，这种能力无法通过实验室里的仿真数据替代。
而对于后发的模仿者而言，即便有同样的模型算法，没有长期积累的真实数据喂养，其Agent的决策也很难令用户满意。这也意味着，由海量真实电站数据喂养出的专属领域知识等短期难以构建的“数据资产”，将对能源Agent的竞争形成极大影响。
随着落地节奏的加快，AI愈发被视为能够重塑行业的变革性力量。新旧交替之际，传统的一侧泛起了“被替代”的焦虑，新兴势力也苦恼于如何成为真正的“内行”。
能源Agent的“觉醒”，或许正提示出，用新思维、新技术激活过往积累起的“真实数据”“真实场景”等资产，才是打破壁垒，兑现AI价值的正解。
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