艾草Ai（能源AI 专家）与华为老兵联手，打造城市能源补能新生态

“能源行业缺的不是技术，是‘能落地的 AI’；补能服务缺的不是站点，是‘有智能的运营’。” 在艾草 Ai 的技术展厅里，艾草Ai创始人顾总与华为老兵侯总畅聊能源Ai的未来。一位是深耕能源 AI 领域多年的技术专家，一位是带过 10 亿 + 流水换电业务的华为老兵，两人跨界联手，用 “艾草 Ai 技术研发 + 艾能新能实体服务” 的双轮模式，正在重构城市能源补给的效率与体验。

双创始人：技术深耕者与实战派的 “精准搭档”

“我们俩的合作，是‘能源 AI 认知’与‘实体落地经验’的双向契合。” 侯总笑着说，初次与顾总交流时，两人就发现 —— 顾总懂得 “能源 AI 痛点”，正是他操盘换电业务时遇到的 “实操难题”。

顾总：能源 AI 领域的 “深耕者”，让技术贴着场景走

“做能源 AI 不能‘拍脑袋’，得懂行业的‘潜规则’。” 拥有多年能源 Ai经验的顾总，对行业痛点有着深刻认知：他曾见证火电企业靠人工分析设备数据，导致故障发现时已造成百万级损失；也看过风电企业因负荷预测不准，让发电量白白浪费。这些经历让他坚定：“AI 必须‘贴着能源场景训’，才能解决真问题。”

2023 年，顾总牵头成立艾草 Ai，核心方向就是研发 “能源行业专属大模型”。不同于通用 AI 模型，他带领团队采集了近 5 年的电力负荷、设备运行、气象数据，针对火电、光伏、风电等不同场景优化算法：“比如负荷预测，我们不仅看用电数据，还会结合区域工业开工率、居民用电习惯，现在准确率能稳定在 95% 以上，帮电网企业减少了大量调峰成本。” 在他看来，艾草 Ai 的价值，是让 AI 从 “实验室技术” 变成能源企业 “每天都能用的工具”。

侯总：华为老兵 + 换电操盘手，懂运营更懂落地

“在华为 8 年，练的是‘把技术变成结果’的能力；做换电 10 亿 + 流水，懂的是‘补能服务的用户痛点’。” 侯总坦言，早年在华为负责通信网络落地时，就养成了 “以结果为导向” 的习惯 —— 比如曾用 3 个月时间，将某城市通信故障率从 15% 降至 3%。而操盘换电业务的经历，更让他摸清了补能服务的 “命脉”：“骑手等 1 小时换电，就少赚 5 单钱；居民在家充电怕起火，这些都是‘真需求’，不是靠建更多站点就能解决的。”

“华为，让我懂得扎根技术的重要性，更让我懂得了如何用技术满足客户需求，更好的为用户服务；在新能源充换电行业，做到10亿+的流水，靠的还是扎根技术，解决补能行业的用户痛点。” 侯总坦言，早年在华为做墨西哥电信的通信基站建设时，就养成了“扎根技术，满足用户需求，更好的服务用户”的理念，通过与墨西哥电信的多次沟通交流，深入业务一线明确校时需求。为了将墨西哥电信系统的校时误差控制在百万分之一毫秒以内，带领团队从通信基础原理做起，克服技术困难，深度把我客户需求，最终实现高标准的交付，将校时误差控制在千万分之一毫秒以内，不仅克服了技术困难，解决了墨西哥全国32个州的电信校时需求，该校时技术更引入墨西哥航空，为华为通信开拓新的服务领域，更为今天华为天通卫星技术的发展打下了基础。

在新能源充电领域始终坚持扎根技术，坚持让骑手更高效的工作理念，在行业内优先抛弃APP换电模式，通过微信小程序就能换电，降低了骑手手机性能要求，屏蔽了系统的版本差异，将程序问题降低了80%，提升了骑手使用的便利性。通过融合蓝牙技术、nfc近场通信技术、霍尔感应技术等，打造扫描换点、自动感应换电，将电池、车辆、使用者绑定，既解决了电池防盗问题，又提升了骑手换电效率。通过打造买设备送平台的模式，降低了中小客户的成本投入，提升了客户的收益率，快速的抢占了80%左右的中小客户资源，做到了行业出货量第一，再通过中小客户积累的经验和数据，更好的服务大客户。 侯总坦言，这些成就的取得都是“坚扎根技术，满足用户需求，更好的服务用户”理念的体现。

正是这份 “落地经验”，让他与顾总一拍即合：“顾总解决‘AI 怎么用’，我解决‘服务怎么干’。AI应用，就是扎根技术的体现，服务怎么干，就是满足用户需求的体现”。 两人共同成立的艾能新能，从一开始就带着 “智能基因”—— 站点选址靠艾草 Ai 的人流数据分析，电池调度靠 AI 算法提前储备，就连电池安全监测，用的也是顾总团队研发的故障预警技术。“没有顾总的 AI，我们的站点就是‘傻站’；没有落地经验，顾总的 AI 就是‘空转’，只有这样才能实现更好的服务用户。” 侯总的话，道破了两人合作的核心价值。

双公司愿景：短期破局，长期构建 “AI + 补能” 生态

采访中，顾总与侯总用 “阶段化目标” 勾勒出清晰的发展蓝图，既有各自的赛道聚焦，更有深度协同的长远规划。

艾草 Ai：做能源行业的 “智能基础设施”

“短期要帮能源企业‘降本增效’，长期要成为行业的‘AI 标准制定者’。” 顾总明确了艾草 Ai 的三步走计划：

1. 1-2 年（筑基期）：重点打磨两大核心产品 ——“能源负荷预测大模型” 和 “设备故障诊断智能体”，计划服务 50 + 省级能源企业，目标是帮客户降低 20% 以上的运维或调峰成本；

2. 3-5 年（拓展期）：将技术延伸至储能、氢能领域，开发 “多能互补 AI 决策系统”，比如帮园区实现 “光伏发电 + 储能 + 充换电” 的协同调度，让能源利用效率再提 15%；

3. 长期（引领期）：推动能源 AI 行业标准建立，比如电池健康度评估、负荷预测的技术指标，“避免行业乱象，让中小能源企业也能放心用 AI”。

“我们的技术迭代，永远跟着艾能新能的场景走 —— 比如艾能新能的电池数据，能帮我们优化故障预警算法，让技术更精准。” 顾总强调，艾草 Ai 与艾能新能是 “技术共生” 的关系。

艾能新能：打造 “15 分钟城市补能圈”，做居民身边的 “能源补给站”

“艾能新能的愿景：打造城市能源补给站，让以换代充服务各行各业。” 侯总给出了具体的落地目标：

4. 1 年内（成长期）：在北上广深等核心城市布局 1000+ 城市能源补给站，优先覆盖快递网点、外卖商圈、物流配送，目前试点站已实现 “30 秒换电”，单站日均服务 2000 + 骑手，比传统充电效率提升 10 倍；

5. 2-3 年（扩张期）：推进 “1 公里补能圈” 建设，把站点开进社区、园区，低空服务区、校园等，让以换代充服务各行各业；

6. 长期（生态期）：让站点成为 “分布式储能节点”—— 通过艾草 Ai 的 AI 调度，把闲置电池的电量接入城市电网，帮电网调峰，“既做补能服务，又做能源存储，形成商业闭环”。

“艾能新能的每个站点，都是艾草 AI 的‘活数据中心’。” 侯总补充，站点的用电规律、电池衰减数据，能反哺艾草 AI 的大模型，让技术更贴合城市能源需求。

业务场景落地：三大场景，破解能源行业 “效率与体验” 难题

在顾总与侯总的规划里，所有技术与服务都围绕行业的需求展开，让 “AI + 补能” 服务各行各业。

1. 快递外卖行业：30 秒换电，多跑 5 单的 “效率革命”

“快递外卖行业的核心需求是‘快’，我们用 AI 把‘等电时间’变成‘赚钱时间’。” 侯总介绍，艾能新能的换电站看似简单，背后是艾草 AI 的 “智能调度算法” 在支撑：通过分析骑手的订单高峰（午 11 点 - 13 点、晚 17 点 - 19 点）、常跑路线，提前在站点储备满电电池，避免 “有站无电”；同时，AI 实时监测、预判电池电压、电流、温度，一旦发现衰减电池或者预判为风险电池，系统进行AI检测模式，及时淘汰和更新电池，降低安全风险，提升用户体验”。

“高峰期能够获得满电电池，一天能多跑 5 单，收入涨了 20%。” 一位在外卖商圈站点换电的骑手，向记者展示了手机里的换电记录 —— 当月已换电 46 次，没有一次无电池可换，没有一次衰减电池。

2. 居民两轮车：家门口的 “安全补能站”，告别充电焦虑

“居民怕的是‘慢’和‘险’，我们用‘智能充电桩 + 换电柜’双模式解决。” 侯总说，艾能新能的社区站点有两个核心亮点：一是充电桩搭载艾草 Ai 的 “过载保护 AI 算法”，能实时识别短路、过充风险，一旦异常立即断电，“去年试点社区没发生过一起充电安全事故”；二是换电柜通过 AI 算法，根据小区居民使用习惯，预测使用高峰（上学放学高峰、上下班高峰、老年人使用习惯、上班族使用习惯等），提前补充电池，避免居民排队。

顾总补充道：“我们还在开发‘社区补能小程序’，居民打开就能看站点有多少块满电电池，提前预约，下楼就能换 —— 比在家充电省 8 小时，还不用扛电池上楼。” 目前，上海某试点社区的站点使用率已达 80%，不少居民反馈：“再也不用担心里程焦虑，也不怕充电起火了。”

3. 能源企业：AI 让老设备 “焕新”，降本又增效

“艾草 AI的技术不只是服务艾能新能，更要帮传统能源企业‘升级’。” 顾总举例，某省级电网用了艾草 AI 的 “负荷预测大模型” 后，短期预测准确率从 85% 提升至 95%，调峰成本减少 30%；某风电场引入 “风机故障预警系统”，AI 通过监测振动、电流数据，提前 7-10 天预测齿轮箱故障，停机维修时间缩短 50%，年发电量多了 8%。

“这些企业的需求，和艾能新能的痛点本质是相通的 —— 都是‘数据不会用，效率上不来’。” 侯总补充，未来艾能新能的城市能源补给站会成为 “能源数据采集点”，各行业以换代充的数据采集和学习，能够更好的服务行业的能源补给需求，让艾草AI模型更精准，包括补给站点建设、充换电设备投放、电力调度，更好的服务行业需求和用户痛点。

采访尾声，顾总与侯总共同站在艾能新能的站点模型前：“城市能源补给站，是‘AI技术 + 服务 + 数据’的长期生态，是国家智慧城市、绿色城市的基础设施建设，能够更好的服务城市各行各业的发展。” 一位懂能源 AI 的技术专家，一位懂落地运营的华为老兵，两人的联手不仅解决了当下的行业痛点，更在为城市能源的智能化未来铺路。随着艾草 AI 与艾能新能的协同推进，这场 “AI + 补能” 的革新，或许将成为能源行业从 “传统” 走向 “智能” 的样本。