AI如何支撑可再生能源崛起，并反哺电商新零售增长

2025-12-19，《科学》杂志公布“2025年度十大科学突破”，把“全球可再生能源增长势不可当”放在了第一位，并明确点出：这场转型主要由中国引领。很多人读到这里会下意识把它当成“能源行业的事”，和电商、零售离得很远。

我反而觉得，这是电商与新零售从“拼流量、拼补贴”走向“拼供给、拼履约、拼能耗效率”的分水岭。原因很直白：当可再生能源成为主力电源，电力供给的波动性更高；而电商的关键资产——仓、配、算力、门店冷链——都以电为“血液”。谁能用AI把波动变成可控，把能耗变成利润，谁就能把增长做得更稳。

更有意思的是，《科学》榜单里与生命健康相关的突破（定制基因编辑、淋病新药、线粒体传递与癌转移、异种器官移植等）也在提醒我们：未来的商业竞争会越来越“跨学科”。AI不只是聊天和写文案，它更像一条“通用管道”，把能源、医疗、制造、物流连成同一套可计算的系统。

头号突破的商业含义：可再生能源越强，电商越需要AI

结论先说：**可再生能源占比越高，电商越需要用AI做负荷预测、智能调度和能效优化。**因为风电、光伏的出力跟天气强相关，电网的价格信号也会更频繁波动；与此同时，电商的履约峰值（大促、节假日、直播爆款）同样波动剧烈。

把这两种波动叠加在一起，就会出现一个现实问题：

• 仓库分拣、自动化输送、冷链制冷不能停，但电价可能在一天内多次变化
• 算力（训练与推理）越来越“吃电”，AI应用本身就会推高用电曲线
• 门店与前置仓要兼顾体验与成本，“随时满负荷”会变成笨办法

所以在“人工智能在能源与智能电网”这条主线里，电商新零售最应该关心的不是宏观叙事，而是三个可落地的抓手：电力负荷预测、需求响应、可再生能源消纳与储能策略。

从智能电网到新零售：AI能把电费做成“可运营指标”

一句话概括：**把电费从财务科目变成运营指标，必须用AI。**传统做法是月底看账单、年初定预算；新做法是像看GMV和履约时效一样看“能耗KPI”。

1）AI负荷预测：让仓库、门店和算力用电“有剧本”

电商侧的负荷预测至少要做到“三层”颗粒度：

1. 业务预测：订单量、SKU结构、退货率、波峰波谷（大促、周末、天气影响）
2. 产能预测：分拣线开机数量、AGV/AMR调度强度、冷库开门频次、门店客流
3. 电力预测：分时段用电功率曲线，叠加电价、需量、电网约束

这样做的价值很实在：

• 你能提前决定夜间是否把部分波次后移到低谷电价时段
• 你能评估“多开一条分拣线”带来的电费增量是否值得
• 你能为储能充放电设定策略，而不是凭经验

我见过不少企业在做“仓内智能调度”时只优化吞吐，却没把电价与需量纳入目标函数，结果是吞吐上去了，电费也跟着上去。更聪明的做法是：把“每单能耗（kWh/单）”“每单电费（元/单）”纳入调度目标。

2）智能调度与需求响应：把波动电价变成“可谈判筹码”

当可再生能源占比提升，电网会更依赖需求侧响应来平衡。对电商来说，需求响应不是“被动限电”，而是一个可以主动参与的机制：

• 仓内非关键工序（充电、部分打包、低优先级补货）可在电价低时集中处理
• 冷链可通过“预冷+温区缓冲”减少高价时段压缩机启停
• 算力任务可做“训练排队、推理优先”，并把离线训练移到低价窗口

这背后的AI核心是：在约束条件下（时效、质量、温控），求成本最低的调度解。它比“简单定时开关”强得多，因为真实业务约束太多：波次截单时间、车辆到仓时间、门店补货时窗、冷库温度回弹曲线……都需要模型化。

3）能效优化：用“数字孪生”把仓与店变成可计算系统

很多企业做节能改造停留在设备层：换灯、换空调、换变频。效果有，但上限明显。

更有效的路径是：给关键场景做一个轻量级“数字孪生”——不追求全厂级大而全，而是先把能耗最大的20%系统建模：

• 冷链系统：压缩机、蒸发器、门帘、开门频次与温湿度
• 自动化仓：输送线、提升机、机器人充电与任务排队
• 门店：照明、空调、热柜/冷柜与客流

然后用AI做两件事：

• 异常检测：同样的吞吐/客流下能耗突然偏离，立刻定位设备或流程问题
• 策略优化：温控设定、开机组合、机器人充电窗口，持续迭代

一句“很能被引用的话”：节能不是省出来的，是算出来的。

反哺电商增长：AI把“能源优势”转成体验与利润

结论很明确：**可再生能源增长带来的不只是更低碳，更是新的成本结构与履约确定性。**而AI是把这些优势转成业务指标的“转换器”。

个性化推荐：别只算点击率，也要算“履约能耗”

电商做个性化推荐，最常见的目标是CTR/CVR、客单价、复购。但当你把能耗纳入经营，你会发现推荐系统还能做一件事：降低跨仓调拨与长距离配送导致的能耗。

更具体一点：

• 推荐时加入“就近库存可用性”与“低碳履约成本”特征
• 对同质商品进行“同价位优先本仓/本城”排序
• 在不牺牲转化的前提下，减少跨区域发货比例

这不是道德绑架，而是实打实的利润：配送距离短、分拣更集中、冷链损耗更低。

智能仓储：从“提速”走向“提速+降耗”

自动化仓最容易掉进一个坑：只看峰值吞吐。

更成熟的指标体系应该是：

• 峰值吞吐（单/小时）
• 时效达成率（次日达、当日达）
• 每单能耗（kWh/单）与每单电费（元/单）
• 需量管理（最大需量控制）

AI调度把这些指标放在同一个框架里做权衡：该冲的时候冲（比如截单前），能缓的时候缓（比如低优先级波次），并且配合储能把“尖峰”削平。

动态定价：把“电价波动”纳入促销节奏

动态定价常被理解为“看竞争对手和库存”。在可再生能源成为主力的时代，定价还应考虑“履约成本的实时变化”，尤其是冷链与大件。

可行的做法是：

• 把分时电价/需量成本映射到仓内处理成本
• 把油价/新能源运力成本映射到配送成本
• 让促销力度与发货承诺在高成本窗口更克制，在低成本窗口更积极

这听起来复杂，但在大促期间非常管用：你不必硬扛所有订单在同一时间出仓，而是用价格与承诺引导需求分布，让履约曲线更“平”。

2026年的实操路线图：三步把AI能源能力接到零售系统

如果你负责电商平台、品牌DTC或连锁零售的数字化，我建议按这三步走，别贪大求全：

1. 先统一数据口径（4-8周）

   • 把订单波次、产线开机、设备能耗、电价与需量放到同一时间轴
   • 先做“每单能耗、每单电费、峰值需量”三项基础指标

2. 再做两个高ROI场景（8-12周）

   • 仓内：机器人充电窗口优化 + 波次调度（目标：削峰填谷）
   • 冷链：预冷策略 + 异常检测（目标：减少高价时段启停与损耗）

3. 最后接入电网侧机制（持续迭代）

   • 参与需求响应或虚拟电厂（VPP）类合作
   • 用AI在“时效约束”下自动给出可响应容量与报价策略

这条路线的好处是：从内部节省开始，到外部收益结束；每一步都能量化，不会变成“AI项目写在PPT里”。

读者常问：AI做能源优化，会不会影响体验？

答案是：不会，前提是你把体验当成硬约束，而不是优化目标的可选项。

做法上，模型里必须明确写死三类约束：

• 履约约束：截单、出库、到货时窗
• 温控约束：冷链温区上下限与回弹曲线
• 安全约束：设备启停频率、需量上限、备用策略

把这些约束固定后，AI能优化的只剩“成本最小化”，自然不会拿体验去换电费。

写在最后：科学突破的真正价值，是给商业一个更确定的未来

《科学》把“可再生能源增长”评为2025年度头号突破，这个判断对电商与新零售的意义非常具体：未来的竞争会从流量效率，转到“能源效率+履约确定性+智能调度能力”。

如果你正在做推荐、仓配、门店数字化，建议把“AI负荷预测、智能调度、能源效率优化”当成和增长同等重要的主线。电费不是不可控成本，波动也不是天灾。把它们交给模型，经营会更稳。

你更想先改造哪个环节：仓库削峰、冷链温控，还是把“低碳履约”写进推荐与定价策略？