PitchBook：2026年第二季度德国私募与风投市场更新报告（英文版）（19页）.pdf

核心结论速览： 智能电网全面提速：方案鼓励能源领域专业大模型创新，全面增强电网感知、预测和智能调控能力，加快建设智能电网。 三大前沿能源技术方向明确：可控核聚变、氢能等细分领域创新平台布局，能源产业从"传统能源"向"前沿能源+AI"延伸。 分布式能源AI协同：方案支持能源企业开放高价值应用场景，推动新能源车、充换电设施等终端设备参与分布式能源协同，构建"车—桩—网"AI互动体系。 减污降碳智能化：方案推进减污降碳智能化发展，AI在碳排放监测、碳足迹追踪、能效优化等领域大有可为。 算电协同发展新机制：方案构建算电协同发展机制，推动算力和电力深度融合，"算力+电力"成为能源与AI融合的全新方向。 能源企业场景开放：支持能源企业开放高价值应用场景，为AI技术提供真实落地环境，能源AI服务商获得明确市场入口。 新能源车+充换电设施"车网互动" ：方案明确推动新能源车、充换电设施等终端设备参与分布式能源协同。能源AI产业全景——成都"算电协同"新范式。方案将新能源列为产业发展领域的第9项，明确了从"能源大模型—智能电网—分布式协同—算电融合"的递进式发展路径。对于能源AI从业者而言，成都正在推动能源体系从"刚性"向"柔性"、从"集中"向"分布"、从"物理"向"数字"的全面升级。能源大模型创新：鼓励能源领域专业大模型创新。能源大模型可应用于电力负荷预测、新能源发电预测、电网调度优化、能源交易决策等场景，为能源系统提供"AI大脑"。智能电网建设：全面增强电网感知、预测和智能调控能力，加快建设智能电网。智能电网通过"源—网—荷—储"全环节的数字化、智能化，实现电力系统的安全、高效、绿色运行。（数据来源：成都市人民政府《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》）。三大能源技术方向——从传统到前沿。可控核聚变：方案布局可控核聚变等细分领域创新平台。可控核聚变代表"终极能源"方向，AI可在等离子体控制、聚变反应预测、装置运维优化等场景发挥关键作用。氢能：方案布局氢能等细分领域创新平台。氢能全产业链涵盖制氢、储氢、运氢、用氢，AI可在电解槽优化、加氢站智能调度、燃料电池系统控制等环节实现效率提升。智能电网：方案加快建设智能电网，智能电网是上述前沿能源技术并入现有电力系统的"骨架"和"枢纽"。（数据来源：成都市人民政府《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》）。分布式能源AI协同——车网互动+源网荷储。方案支持能源企业开放高价值应用场景，推动新能源车、充换电设施等终端设备参与分布式能源协同，推进减污降碳智能化发展。车网互动（V2G） ：新能源车不仅是用电负荷，更是移动储能单元。通过AI调度，车辆可在电价低谷时充电、高峰时向电网放电，实现"车—桩—网"双向能量互动。分布式能源协同：分布式光伏、储能、充电桩等终端设备通过AI平台实现协同优化，提升分布式能源的利用率和经济性。减污降碳智能化：方案推进减污降碳智能化发展。AI可应用于碳排放精准监测、企业碳足迹AI核算、能效优化与节能调度等场景。碳核算AI平台、能效优化算法、CCUS（碳捕集利用封存）AI优化等方向有明确市场空间。（数据来源：成都市人民政府《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》）。算电协同——算力与电力的深度融合。方案构建算电协同发展机制，推动算力和电力深度融合。算力驱动电力：AI计算需要大量电力支撑。方案将算力视为电力系统的重要负荷，通过智能调度实现算力中心的"源网荷储"协同优化。电力支撑算力：算力中心对电力的可靠性、绿色性、经济性有高要求。方案推动算力中心与新能源发电、储能系统的协同布局，实现绿电直供、余热利用等创新模式。算电协同价值：通过"算力+电力"的深度融合，实现算力中心的低碳化运营和电力系统的智能化调度，形成双向赋能的良性循环。（数据来源：成都市人民政府《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》）。标杆案例深度解析。案例一：能源领域专业大模型。方案鼓励能源领域专业大模型创新。能源大模型可基于电力系统运行数据、气象数据、市场数据等，实现电力负荷预测、新能源出力预测、电网故障诊断等AI应用。案例二：智能电网感知与预测。方案要求全面增强电网感知、预测和智能调控能力。智能电网通过部署海量传感器和AI算法，实现"源—网—荷—储"全环节的实时感知和智能决策。案例三：新能源车+充换电设施协同。方案推动新能源车、充换电设施等终端设备参与分布式能源协同。AI平台可聚合大量电动车和充换电设施，参与需求响应和电力辅助服务市场。案例四：算电协同示范。方案构建算电协同发展机制。西部（成都）科学城等算力集聚区可率先开展算电协同示范，实现算力中心+分布式光伏+储能+智能微电网的一体化运营。能源AI从业者行动指南。第一步：定位赛道。 能源大模型方向：电力负荷预测、新能源功率预测、电网调度优化、能源交易决策。 智能电网方向：电网感知终端、边缘计算设备、智能调度系统、电网数字孪生。 分布式能源方向：车网互动（V2G）平台、虚拟电厂（VPP）、分布式能源协同调度。 碳减排方向：碳排放监测AI、碳足迹追踪、能效优化算法。 算电协同方向：算力中心能耗优化、绿电交易、余热利用。第二步：对接场景。 对接能源企业（国网成都供电公司、四川能投等）开放的高价值应用场景。 对接新能源车和充换电设施运营企业。 对接算力中心运营方推动算电协同。第三步：技术与产品准备。 能源大模型需融合电力系统运行数据、气象数据、市场数据等多源信息。 智能电网产品需满足电力系统的安全可靠要求。 分布式能源平台需支持海量终端设备的实时接入和智能调度。避坑指南： 避免忽视能源行业的安全和可靠性要求。 避免忽视电力市场的交易规则和政策约束。 避免忽视数据隐私和安全合规要求。 避免单打独斗，主动对接能源企业和电网公司。分阶段建议： 2026年：完成能源AI产品原型验证，对接能源企业应用场景。 2027年：参与智能电网建设和分布式能源协同试点，申报"双百"工程。 2030年前：融入"算电协同"体系，实现规模化应用。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部案例，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ：Q1：能源领域专业大模型有哪些应用场景？A：方案鼓励能源领域专业大模型创新。应用场景包括电力负荷预测、新能源发电预测、电网调度优化、能源交易决策、设备故障诊断等。Q2：算电协同发展机制具体指什么？A：方案构建算电协同发展机制，推动算力和电力深度融合。算力驱动电力（AI算力作为电力负荷进行调度优化），电力支撑算力（算力中心通过绿电直供、余热利用实现低碳运营）。Q3：分布式能源协同如何实现？A：方案推动新能源车、充换电设施等终端设备参与分布式能源协同，通过AI平台实现"源—网—荷—储"的智能互动和优化调度。Q4：可控核聚变和氢能与AI有什么关系？A：方案布局可控核聚变、氢能等细分领域创新平台。AI可在可控核聚变的等离子体控制、聚变预测，以及氢能全产业链的制氢优化、储运调度等环节发挥作用。Q5：能源企业开放高价值应用场景对企业有何意义？A：方案支持能源企业开放高价值应用场景。能源AI服务商可通过对接能源企业的真实业务场景，获得技术验证和市场落地的机会。数据来源说明：本文核心数据与结论均源自《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》（成都市人民政府办公厅2026年7月22日印发）及成都市深入实施"人工智能+"行动新闻发布会公开信息。