近日，工业和信息化部发布《关于 2025 年人工智能应用典型案例入选名单的公示》，全国共计 286 个典型案例入选。公示期至 7 月 1 日，由工信部科技司依据《工业和信息化部办公厅关于集中组织开展典型案例征集工作的通知》（工信厅办函〔2025〕476 号）组织申报评审。

286 个案例按五大方向分类：技术底座方向、行业赋能方向、产品应用方向、支撑保障方向、专题方向。其中，明确归属能源电力领域的项目仅有 5 个，占比不足 2%。

五个项目分别是：欣旺达电子股份有限公司的 " 面向锂电产线的多智能体协同决策平台应用实践 "；天合光能股份有限公司的 " 源网荷储一体化虚拟电厂 AI 智慧运营平台应用 "；北京飔合科技有限公司的 " 电力交易辅助决策智能系统 "；山东大学的 " 金属矿山智慧开采与储能一体化大模型应用 "；四川航电微能源有限公司的 " 储充换一体化路侧特色补能网络实践 "。

欣旺达：锂电制造的 AI 突围

欣旺达是全球消费类电池和动力电池领域的头部企业。此次入选的 " 面向锂电产线的多智能体协同决策平台 "，核心逻辑是用 AI 解决锂电制造中的复杂决策问题。

锂电制造涉及数十道工序、上百个质量参数。传统 MES 系统做的是 " 事后检验 "，而欣旺达的方向是把 AI 嵌入产线实时决策。据公开信息，欣旺达动力智能制造团队融合了强化学习、计算机视觉与大语言模型等技术，2025 年初已将 DeepSeek 大模型接入智能制造平台，用 AI 重构从排产调度到质量管控的全链条。

在锂电池行业竞争从 " 产能比拼 " 转向 " 良率比拼 " 的背景下，AI 开始拉开产线效率的差距。欣旺达这个案例入选国家级典型，说明其 AI 应用已走出实验室，进入规模化落地。

天合光能：虚拟电厂的 AI 操作系统

天合光能近年从光伏组件制造商向光储智慧能源解决方案商转型，此次入选的 " 源网荷储一体化虚拟电厂 AI 智慧运营平台 " 是其转型的一个注脚。

虚拟电厂本身不是新概念，但真正跑通商业闭环的案例不多。把分布式光伏、储能、充电桩、可调负荷等分散资源聚合起来容易，让它们真正参与电力市场交易并盈利却很难——需要对发电预测、电价预测、负荷预测进行极高精度的协同。

天合光能的方案从气象预测、长时功率预测延伸到价格估算，形成 " 预测 - 决策 - 执行 " 闭环。2025 年 6 月，天合光能进一步发布了电碳一体虚拟电厂解决方案，将碳资产管理也纳入 AI 运营范畴。

虚拟电厂从 " 技术验证 " 走向 " 商业运营 "，这个项目的入选是政策端的一个认可信号。

飔合科技：电力交易的 AI 操盘手

北京飔合科技是五个入选主体中最年轻的一个，2022 年 11 月成立，已获得国家高新技术企业资质，截至 2025 年 4 月拥有 28 项知识产权。入选项目 " 电力交易辅助决策智能系统 "，瞄准的是电力市场化改革中一个真实的痛点——交易决策。

随着新能源全面进入电力市场，发电企业和售电公司面对的不再是固定电价，而是每 15 分钟一跳的现货价格。如何在海量数据中做出最优报价策略，传统的人工分析已经力不从心。

飔合科技推出的 " 聆风 " 电力交易平台及 SISI AI 大模型，覆盖电价预测、市场分析、智能策略和对话式 BI 四个方向。2026 年，该项目还获得了雄安国际绿色能源技术应用大赛二等奖。

一个成立不到四年的创业公司杀入国家级 AI 典型案例名单，本身说明电力交易 AI 这个赛道正在快速升温。

山东大学：矿山 AI 从学术走向产业

山东大学的 " 金属矿山智慧开采与储能一体化大模型应用 " 是五个项目中唯一来自高校的。这个项目的特殊之处在于，它把矿山开采和储能两个场景做了一体化的大模型设计。

山东大学在矿山智能化领域积累深厚。此前，山东大学与山东能源集团联合成立未来技术学院，聚焦智能开采与储能两大方向。山东大学数智技术装备研究院与中国联通智慧矿山军团也建立了合作，共同推动 " 人工智能 + 矿山数智应用 " 创新。

矿山场景的数据采集难度远高于工厂车间——井下环境复杂、通信条件差。能在这个场景下做出可落地的大模型应用并获工信部认可，说明其在工业 AI 垂直领域的工程化能力已相当扎实。

航微能源：储充换一体化的路侧补能

四川航电微能源有限公司（航微能源）来自成都，是一家以电力电子技术为根基的新型电力系统核心设备提供商。其入选项目 " 储充换一体化路侧特色补能网络实践 " 落在产品应用方向。

" 储充换一体化 " 将储能、充电、换电三种功能集成在同一站点，解决城市路侧场景下的补能需求。与传统充电桩相比，这一模式加上储能作为缓冲，可减少对电网的冲击，同时支持换电——对于电动重卡、物流车等高频用车场景更为实用。

航微能源以 " 特储、微储、端储 " 三级储能体系为核心技术路线，此次入选，意味着路侧补能这个细分场景开始进入政策视野。

把这五个项目放在一起，有几个共性值得展开。

AI 在能源电力，正在从 " 加分项 " 变成 " 必选项 "。 锂电产线的质量管控、电力现货的报价决策、虚拟电厂的运营优化——这些业务的核心环节，离开 AI 的效率和精度都会明显掉档。一个侧面印证是，入围企业的 AI 应用都不是停留在 PPT 阶段的试点，欣旺达的生产线已经跑了至少一年以上，飔合科技的电力交易系统也在实际市场环境中接了真金白银的订单。

入选主体结构比想象中多元。 两家上市公司（欣旺达、天合光能）、两家创业公司（飔合科技、航微能源）、一所高校（山东大学）——大企业有场景和数据，创业公司有灵活的产品定义，高校则能把基础研究沉淀到产业里。三个角色在五个项目中的配比，恰好说明能源 AI 不是一个只靠资源就能砸出来的赛道。

工信部这 286 个案例，从政策信号的角度看，释放的信息其实很直白：AI 和实体经济的融合，早过了 " 要不要做 " 的讨论阶段，接下来的问题是 " 谁来做、怎么做、做多深 "。对能源电力行业，5 个项目不算多，但切中的都是真问题。