導語：在電力市場化改革與“雙碳”目標交匯的時代，天娛數科旗下中科售電正以“電碳智能化服務商”的身份闖入能源賽道。副總經理肖穆楠在接受專訪時表示，公司將通過“智慧能源大模型+全國服務網絡”，幫助通信服務、化工制造、倉儲物流等實體企業降低用電成本、優化碳資產配置，成為電力市場的“智能引擎”。

　　Q1：天娛數科作為一家以數字科技見長的公司，為何選擇進入售電這條看似傳統的賽道？公司提出的“電碳智能化”這一定位又是如何形成的？

　　肖穆楠： 您這個問題，恰恰點出了天娛數科戰略演進的內在邏輯。助力企業級用戶實現數轉智改，是我們一貫的使命。在服務了智慧營銷、數據流量谷、移動應用分發、空間智能等領域的2400余家頭部企業后，我們將目光投向了下一個關乎國計民生，且正在被數據與算法深刻影響的領域——電力交易。根據國家發展改革委規劃，2025年將基本實現電力現貨市場全覆蓋，一個萬億元級的新市場正在形成。作為一家以AI驅動業態變革的上市公司，我們進入此賽道，本質上是將“技術復利”理念延伸至能源領域的又一次商業模式創新。我們不僅看到了市場潛力，更看到了踐行使命的新舞臺：用我們的技術能力，重塑能源行業的價值鏈。

　　電改十年，這場變革深刻影響著從發電到用電的每個環節。現如今，企業用電需求已經超越了“單純買電”。在“雙碳”目標下，他們更需要的是“買對電”——這包括成本優化、綠電消費、碳資產管理等一系列綜合需求。傳統的售電公司無法滿足這種復合型需求。

　　因此，我們依托集團在智慧營銷、空間智能等業務中錘煉出的數據與算法能力，提出了“電碳智能化”的定位。這一定位的本質，是將數據、算法與電力交易、碳管理進行深度融合，目標是打造一個能預測、能決策、能交易、能反饋的數字能源服務平臺。

　　Q2：我們注意到，您非常強調AI的作用。與傳統模式相比，AI售電最根本的區別是什么？

　　肖穆楠： 兩者最根本的區別，可以概括為從“經驗驅動”到“數據與智能驅動”的根本性轉變。

　　傳統的售電模式，更像是一種“被動響應”。企業用電是根據生產計劃走的，用多少算多少，電費是一筆“糊涂賬”，最多在事后看看賬單，用電數據也并未轉化為可優化企業能效的戰略資產。采購電力也嚴重依賴個人經驗，面對瞬息萬變的現貨市場，就像“盲人摸象”，無法精準預測價格波動，更談不上主動管理。這是一種單向、被動、事后的管理。

　　而電力市場呈現兩大新特征：一方面，新能源占比提升與交易頻次加速，使得市場復雜性倍增；另一方面源于交易主體，龐大而多元的市場參與者之間，存在顯著的信息壁壘和決策能力差異。這些高頻、復雜的決策環境，傳統經驗式決策已難以應對，市場對專業化、智能化交易模式的需求日益迫切。

　　我們所構建的AI售電模式，是雙向、主動、事前的。它不再是被動接受電費成本，而是通過AI大模型，將用電和購電兩個環節深度聯動起來，實現“用購協同”的智能化決策。于購電端精準地預測市場，于用電端智能地適配市場，真正實現“讓市場決定價格，用算法創造價值”。

　　Q3：您提到的“智慧能源大模型”，這個聽起來非常前沿的技術，在具體的售電業務中是如何發揮作用、為客戶創造價值的？

　　肖穆楠： 技術最終要為業務服務。我們基于天娛自研的基座大模型，注入了海量的電力市場數據、氣象數據和企業用電數據，訓練出這個電力領域的垂類模型。它在實際業務中主要做三件事：

　　第一，是精準的負荷預測。 它能夠融合企業的用電習慣、精細化氣象預報、節假日乃至生產計劃等多維數據，對未來幾天甚至幾周的用電曲線進行精準預測，這是所有交易策略的基石。

　　第二，是動態的電價策略。 模型會結合中長期市場與現貨市場（例如遼寧市場每15分鐘一個電價），動態優化購電結構，在電價的波動中為客戶捕捉低價窗口，實現“削峰填谷”。

　　第三，是實時的偏差控制。 電力市場要求用電量和購買量要基本匹配，偏差過大會被考核。我們的模型可以實時監測和調整，確保“用多少，買多少”，幫助企業避免因偏差過大而產生的考核費用，這本身就是一筆可觀的成本節約。

　　目前，我們已為算力服務支撐場景、化工制造、生物醫藥、商業零售、倉儲物流等領域的200多家工商業用戶提供這類服務，累計降低電費超千萬元——這正是數據智能所帶來的直接價值體現。

　　此外，我們部署的新型電力智能終端，為企業打造了三大智能應用能力：一是精準的能源洞察能力，實現能耗的可觀、可測；二是智能的優化調控能力，支撐負荷的可調、可用，直接規避高電價時段；三是深度的價值賦能能力，將用電數據轉化為指導企業節能增效的決策依據，驅動產業數智化升級。

　　Q4：貴公司兼具“AI+能源”的雙重身份，你們如何幫助算力中心、高端制造等人工智能領域的“耗電大戶”實現“經濟用電”和“綠色用電”？

　　肖穆楠： 作為一家深耕人工智能的企業，我們深知算力乃至其背后電力供應的重要性。算力中心等行業的用電特點非常鮮明：負荷穩定、24小時運轉，因此對電價的細微波動都極為敏感。針對這類高耗能用戶，我們量身定制“中長期+現貨+綠電”的組合策略。

　　首先，通過中長期交易鎖定大部分基礎電量，保障供電安全和價格穩定。然后，利用我們智慧能源模型的預測能力，在現貨市場中尋找價格低點，進行增量采購。我們服務的一家冷鏈中心通過這種組合策略，單月電費下降了8%，年化節省高達數百萬元。

　　在“綠色用電”方面，我們提供一站式的“綠電套餐”與綠證采購服務。這能直接提升算力中心的綠電消費比例，不僅是其履行ESG社會責任的有力證明，更是應對國際貿易壁壘的“綠色通行證”。

　　Q5：除了人工智能領域，在制造業等更為廣泛的實體經濟中，“電碳智能化”有哪些典型的落地場景和價值？

　　肖穆楠： 制造業的用電結構更復雜，波動性也更強，尤其是化工制造、冷鏈物流、生物制藥等領域。我們為他們提供的服務也更加多元化：

　　生產排程優化： 我們根據分時電價信號，建議企業在低電價時段安排高耗能的生產環節，直接降低能源成本。企業也可以依托新型電力智能終端的數據支撐，自主調整生產負荷與用電節奏，實現成本優化前置。

　　綠電綠證服務：我們構建了“綠電聚合-智能消納-權益認證”的一體化綠電服務體系，通過整合核電、光伏、風電等優質綠電資源，聯動風光儲一體化解決方案與虛擬電廠技術，實現電力穩定供應。同時為用戶提供“需求對接-資源匹配-綠電交付”的全流程閉環服務，已為包括多家高端汽車制造產業鏈企業在內的制造廠商，提供了綠證交易全流程服務，助力其夯實低碳供應鏈，塑造綠色品牌形象。

　　Q6：最后，想了解一下天娛數科售電業務的全國布局進展如何？接下來的重點發力方向是什么？

　　肖穆楠： 我們的戰略是“以遼寧為中樞，輻射全國”。目前，我們已經完成了海南、陜西、吉林等地的業務備案，構建了初步的全國業務版圖。下一步，我們將重點進軍廣東、浙江、寧夏等電力市場化改革的前沿省份，完成東北、華北、西北、西南、華南五大區域的服務網絡建設。

　　未來，我們將繼續強化“AI+能源”的核心能力，一方面持續迭代我們的智慧能源大模型，另一方面推動“電碳智能化”在更多高耗能行業深度落地。我們的愿景，是成為企業身邊最懂數據、最懂電，也最懂碳的能源管家，為國家能源數字化與電力市場化的協同發展注入我們的“智能引擎”。