AI读懂《科学》2025十大突破：电商与新零售的能效答案

2025-12-19，《科学》杂志把“全球可再生能源增长势不可当”评为年度头号科学突破，并明确点出：这场能源结构转型，很大程度由中国引领。很多做电商和新零售的人读到这里会下意识点头——不是因为我们在做发电，而是因为每一次大促、每一次即时配送、每一次仓网调整，背后都在消耗电力与算力。能源的变化，会直接写进零售的成本结构。

我更关心的是另一层含义：当科学界把“可再生能源规模化增长”当作年度第一突破时，商业世界必须同步升级方法论——从“用电”走向“管电”，从“控成本”走向“控能耗+控波动”。而能把这件事做稳的工具，基本都绕不开人工智能：负荷预测、智能调度、需求预测、库存优化、路径规划、推荐系统的算力治理……它们本质上是一类问题。

这篇文章把《科学》年度十大突破当作一个“风向标”，用人工智能在能源与智能电网的视角，拆解它对电商与新零售最现实的启发：怎么把AI用在仓、配、店、云上，减少浪费、降低峰值电费、稳住履约体验，并把这些能力转成可复制的增长。

头号突破：可再生能源的规模化，逼出“零售侧的智能用能”

可再生能源占比提升带来的最大变化不是“更便宜”，而是波动性更强、时段差异更大。风光发电受天气影响明显，电价与电网调度也更强调“削峰填谷”。对零售企业来说，这会直接映射为三件事：

1. 仓与分拣中心：用电负荷集中、设备密集、峰值电费敏感。
2. 门店与前置仓：分布式用能点多，管理难，空调与冷链是“隐形大头”。
3. 云与算力：推荐、广告、搜索、客服、AIGC内容生成都在持续吃算力，算力就是电。

很多公司还停留在“月底看电费账单”的阶段。我见过更有效的做法是把能耗当成一个可优化的运营指标：像管库存一样管电，像做预测一样做负荷。

把“电力负荷预测”接到零售业务上

在智能电网领域，AI负荷预测通常会用到：温度、节假日、历史曲线、设备工况、产线计划等特征。放到电商与新零售，特征可以更业务化：

• 大促节奏（预售/尾款/现货）、站内流量、广告投放强度
• 仓内波次计划、分拣线开机策略、冷库温控策略
• 同城订单密度、骑手/司机出勤、站点吞吐

结论很直接：需求预测做得越好，负荷预测越稳；负荷预测越稳，调度越敢“卡峰”。

一句话说清楚：电商的“预测能力”，既决定库存周转，也决定电费结构。

从“科学突破”到“商业可落地”：AI在零售能效的四个抓手

可再生能源增长是宏观背景，真正能在企业里变成ROI的，是下面四类更“接地气”的AI能力。它们既符合本系列“能源与智能电网”的主线，也能直接影响电商履约与经营效率。

1）需求预测：别只预测销量，要预测“履约资源与能耗”

多数团队做需求预测，目标是备货与排产。但在新零售里，更成熟的做法是把预测输出拆成三层：

• 销量/单量预测：SKU、区域、渠道、时段
• 履约资源预测：拣选工时、分拣线时长、干线/支线车次
• 能耗预测：仓内设备负荷、冷链负荷、充电负荷、数据中心算力负荷

这样做的好处是：你能把“订单波动”翻译成“电力曲线”，再翻译成“调度动作”。例如在电价高峰前完成部分预拣、把冷库除霜安排到低谷时段、把部分非实时训练任务挪到夜间。

2）智能仓储：用“调度算法”减少峰值负荷，而不是只追吞吐

很多仓储AI项目只盯KPI：峰值产能、小时出库。现实更残酷：峰值越高，电费越可能更贵，设备磨损越快。更聪明的目标函数应该同时包含：吞吐、时效、能耗、峰值负荷。

可落地的策略包括：

• 分拣线分段启停：用强化学习或启发式优化，在不爆单的前提下减少无效空转
• 波次与人机协同排程：把“人效最大化”改为“单位能耗产出最大化”
• AGV/叉车充电排程：把充电从“有空就充”改为“低价时段优先、避免同时冲峰”

这类项目常见误区是“只买设备不建模型”。设备是硬件，真正省钱的是调度策略。

3）路径规划与同城配送：从“最短路”走向“最省能+最稳时”

即时零售最容易被忽略的一项成本是：高频小单带来的车辆与充电压力。对于新能源车队或换电体系，AI可以把配送从“公里数优化”升级为“能耗+时间窗+充电约束”的组合优化。

简单讲，模型要同时考虑：

• 路况与拥堵导致的能耗上升
• 冬季续航衰减（12月尤其明显）
• 站点充电桩可用性与排队时间
• 订单承诺时效（例如30分钟达）

做得好的团队会把配送系统和能源管理系统打通：配送侧知道“电价与桩空闲”，能源侧知道“未来两小时车队回站需求”。这就是典型的智能调度思路。

4）推荐系统与AIGC：把“算力成本”纳入经营账

《科学》榜单里有多项生命健康突破，背后共同点是：数据、算法、工程化能力的协同。零售侧同样如此，只是对象变成用户、商品和内容。问题在于：2025年AIGC在电商内容侧渗透更深，算力成本更显性。

我建议把“算力即电力”当作管理常识，并做三件事：

1. 训练/推理分层：实时场景只做轻量推理；重训练放到低谷时段
2. 模型压缩与蒸馏：同样的转化率目标下，优先选更省算力的模型组合
3. 效果-能耗双指标：推荐不仅看CTR/GMV，也看每千次曝光的能耗或算力成本

这不是抠门，而是把“可持续经营”落到可执行的指标体系里。

组织怎么落地：一张“能效—业务”共用的指标表

多数企业卡在“能源归行政/物业，业务归运营/技术”。现实里，AI要产生持续收益，必须把指标统一到同一张表。

我常用的落地框架是三层指标：

• 业务层：履约时效、缺货率、取消率、GMV、毛利
• 运营层：仓内吞吐、车辆周转、冷链温控达标率、人工工时
• 能源层：峰值负荷（kW）、用电量（kWh）、单位订单能耗、峰谷电价占比、碳排强度（可选）

接下来按“能效可控性”选场景，优先做两类项目：

• 不改业务承诺也能省钱的（例如充电排程、冷库除霜时段优化）
• 能效与体验一起提升的（例如需求预测提升→减少临时加班与紧急调度→降低峰值负荷）

经验结论：先从“削峰”入手，比从“节能”入手更容易看到账面收益。

常见问题：AI做能源优化，会不会牺牲大促体验？

答案是：不会，前提是你把约束写清楚。

在智能电网里，调度优化永远有安全边界；在电商里边界就是“履约SLA”。把SLA写成硬约束（例如超时率不得高于某阈值），把电费与能耗写成优化目标，算法自然会在可行空间里寻找最优解。

更现实的做法是分阶段：

1. 只做可见性：先把订单、设备负荷、电价曲线打通
2. 只做建议：系统给出“建议排程”，人工确认
3. 局部自动化：先从充电、冷链、非关键算力任务自动化
4. 全局调度：仓配联动，形成闭环

写在最后：从《科学》榜单里拿走的“零售启示”

《科学》把可再生能源增长列为2025年度头号突破，本质是在宣布一个新常态：能源更清洁，也更需要精细化调度。对电商与新零售来说，这不是宏大叙事，而是每一单的履约成本、每一次大促的稳定性、每一台服务器的算力账单。

如果你正在做“人工智能在能源与智能电网”相关规划，我的建议很明确：别把它当成后台项目。把它放到业务核心里，优先解决预测与调度问题——需求预测、负荷预测、智能仓储调度、充电与配送协同、算力治理。能耗降下来，波动稳住，体验反而更强。

下一步你可以问自己一个更具体的问题：在你的仓、你的门店、你的云上，哪个环节的“峰值”最贵、也最容易被AI削平？