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如今，手机几乎已经成为人们日常生活不可分割的一部分。每天高频打开哪些APP，在很大程度上也映射着一个人的生活方式。社交、短视频、网购等应用当然十分常见，但在欧洲部分国家，一个看起来相对小众的类别——电站管理类APP，却意外跻身用户日常打开频率TOP3，仅次于WhatsApp这类国民级应用。
这一颇具“反直觉”的现象，来自思格新能源董事长、CEO许映童近期在一场媒体沟通会上的分享。他表示，这类情况主要出现在实行动态电价、甚至经常出现负电价的国家，尤其以瑞典等北欧市场最为典型。随着电价波动持续加大，用户在相关能源管理APP上的停留时长与日活跃度，也在快速增长。
背后的商业逻辑并不复杂：电费支出直接关系到家庭生活成本。如果能够在电价较低时合理用电、储电，在电价较高时优先使用储存的“低价电”，甚至将多余电力卖出，用户就有机会节省电费，甚至赚取电价差收益。正因如此，一门围绕“管理家庭能源”的新生意迅速兴起。在许多国家和地区，能源管理、户用储能、家庭储能系统等业态正持续升温。与此同时，在地缘博弈、“零碳”目标和能源替代进程的共同推动下，全球能源供需格局与电力价格持续波动，能源系统日趋复杂，用户场景和实际需求也越来越多元化——这门生意，正逐步从新概念走向主流。
与此同时，另一股席卷全球的技术浪潮——AI，尤其是今年进入爆发期的AI Agent，也正在深度重塑这门生意，并改变整个新能源与能源管理行业。
能源Agent，为“手脚”找到“大脑”
以“龙虾OpenClaw”为代表的Agent，正在为人工智能打开全新的想象空间，并加速其落地到生活服务与生产运营等真实场景。Agent最核心的特点在于，它不仅能对话，还能真正执行任务——在接到目标后，可以自主管理流程、主动完成工作。因此，很多人形象地把Agent理解为让大模型真正长出了“手和脚”。
但有意思的是，在智能能源管理领域，长期缺少的往往并不是“手脚”。
以思格新能源为例，公司在光伏发电、智慧储能、高效EV充电等领域均有深入布局。在此前的工程实践和产品研发过程中，他们已经打造出灵活度高、可进行精细化控制的硬件设备与底层系统——例如逆变器、储能系统等，本质上就是能够执行具体任务的“手和脚”。
许映童还提出了另一个颇具“反直觉”的观察：生成式AI的发展路径，往往是先有“大脑”，再去寻找“手脚”；但在能源行业中，这些能够执行动作的“手脚”，在很长一段时间里，却始终缺少一个足够聪明的“大脑”。思格原本已有SigenAI作为AI大脑，但在对精准、安全、灵活、快速要求极高的能源管理场景中，这个大脑仍不足以满足用户千人千面的个性化需求。硬件层面——作为四肢的逆变器，本身一直具备很强的基础原子化控制能力，但用户并没有切实感受到与之匹配的收益。原因就在于，大脑还不够聪明，无法帮助普通用户真正把家庭能源管理做到位。
直到能源Agent的“觉醒”，AI大脑与硬件手脚才真正实现连接，从而能够更精准地理解用户意图，并完成更个性化、更智能化的能源控制与电力管理。
5月29日，思格新能源举办了以“AI in All”为主题的发布会，正式推出SigenAgent。公司称其为能源行业首个全域AI智能体。也就是说，AI在能源领域的应用，正在从过去“一问一答”的对话助手，进化为“用户设定目标，AI负责思考，设备自动执行”的智能执行者。
据介绍，SigenAgent目前已面向不同用电场景推出四大Agent：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。许映童表示，用户在安装系统后，相当于拥有了一位专属的能源管理私人助理，可以通过自然语言下达指令，让系统完成多种定制化服务。
他举例称，过去如果用户不希望自家的光伏发电被电网削峰，首先要自己排查原因——到底是家庭负载不足，还是并网受限？随后还要进入APP调整一系列参数。如果处理不了，就只能联系安装商，而安装商很多时候也未必清楚，最后还要层层转接到厂家热线。整个处理链条走下来，一个问题往往要拖上几天才能解决。
而现在，用户只需要对APP说一句“我下午有一个大功率负载，希望更省电”，Agent就能自动理解这一目标，并综合动态电价、发电预测、电池状态等关键因素制定用能策略，在用户确认之后再执行。
可以看到，能源Agent的出现，正在显著改变用户进行能源管理的日常方式。尤其是在电价波动频繁的地区，降低电费成本将变得更加容易，而用户停留在电站管理APP上的时间，反而可能进一步缩短——因为很多事情，Agent已经能够替用户主动完成。
新旧交替带来新问题，软硬结合才是真壁垒
我们正在经历一轮Agent“婴儿潮”。在市场对AI价值兑现和行业落地的强烈期待中，各行各业、各种形态的垂类Agent快速涌现。通常来说，当第一批垂直领域Agent出现后，后续类似产品往往也会迅速跟进。
那么，能源Agent的大规模复制时代，会很快到来吗？
根据许映童的观察，软硬件一体化能力，将成为能源Agent能否真正成立的关键差异点与核心壁垒。开发能源Agent的厂商，虽然都可以接入类似的大模型能力，但决定Agent最终表现的，更多还是底层硬件是否具备原子化控制能力。
与硬件相对同质化、软件通常扮演更重要角色的“白领办公场景”不同，在电站运行和家庭能源系统中，Agent执行任何策略，最终都必须落到真实的实体设备上。如果底层硬件不具备原子级感知和控制能力，Agent再聪明，也只能停留在“纸上谈兵”的阶段。这意味着，能源Agent需要在传感器、控制器、通信架构等基础能力上进行大量前置投入。硬件投入水平和产品质量差异，很可能成为这一轮竞争中的真正“胜负手”。许多走低成本路线的硬件厂商，其设备从出厂开始，就不具备被高级Agent精细调度的物理基础。
此外，曾被视为Agent在企业和产业场景落地最大命门之一的安全问题，在能源行业同样是最核心的一环。能否保障安全、通过何种机制保障安全，将直接成为能源Agent能力差异化的重要分水岭。
如果任由大模型的“幻觉”和Agent的“开放性”无限放大，就可能对能源系统运行带来系统级风险。许映童认为，现阶段更可靠的方案是采用端云架构：云端大模型负责自然语言理解、多语种翻译、复杂任务编排等通用能力，但不直接接触设备操作；而Agent则负责与用户进行一对一交互，完成定制、规划并最终执行任务。这里的关键在于：Agent在执行每一条指令之前，都必须经过用户确认后才能实施——这实际上构成了一道重要的“安全防火墙”。
数据的重要性也不仅体现在安全层面。要训练一个真正理解用户、能够预测需求的能源Agent，必须依赖真实应用场景中产生的真实数据。思格新能源介绍称，其Agent之所以能够理解用户、预测需求，核心就在于基于20多万个真实电站的海量、高质量、多维运行数据进行训练。在当前技术条件下，这种能力并不能通过实验室中的仿真数据轻易替代。
对于后发模仿者而言，即便拥有相似的模型算法，如果缺乏长期积累的真实数据持续“喂养”，其Agent做出的决策也很难真正让用户满意。这意味着，由海量真实电站数据沉淀形成的专属行业知识，以及短期内难以复制的“数据资产”，将深刻影响未来能源Agent的市场竞争格局。
随着落地节奏不断加快，AI正越来越被视为能够重塑产业的关键力量。新旧交替之际，传统一侧出现了“被替代”的焦虑，新兴力量也在苦恼如何真正成为“懂行业的人”。能源Agent的“觉醒”，或许正在给出一个明确方向：用新的技术路径和新的产业思维，激活以往积累下来的“真实数据”“真实场景”等核心资产，才是突破行业壁垒、真正兑现AI价值的可行答案。
