AI如何把可再生能源红利搬进电商与新零售的“账本”

2025-12-19 这天，《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：这场转型的主要推动力来自中国。这条消息看起来像能源行业的“年度总结”，但我更愿意把它理解成零售行业的一次提前预告——电商和新零售的成本结构、交付体验、以及运营方式，会被更便宜、更波动、也更数字化的电力重写。

多数公司在谈AI时，把重点放在推荐、客服、内容生成上；这当然重要，但很容易忽略一件更硬的事：AI在能源与智能电网中的能力，正在决定零售的“底层效率”。当可再生能源占比持续上升，电价、峰谷、限电、碳指标都会更频繁地影响仓、配、店、云。谁能把“电力波动”变成“运营红利”，谁就能把利润做得更稳。

下面我从《科学》的年度突破出发，结合“人工智能在能源与智能电网”这条主线，拆解它对电商与新零售最直接的影响，并给出可落地的做法。

可再生能源成为头号突破：零售的成本会更“电力驱动”

结论先放在前面：当可再生能源成为电力供给的主角，零售企业的成本中心将从“人工+租金”进一步转向“算力+电力+调度”。

可再生能源的特点很鲜明：

• 边际成本低：风、光发出来的电，发电成本会继续下降。
• 供给波动大：晴天、刮风、气温都会改变出力，峰谷差更明显。
• 更依赖电网智能化：储能、需求响应、跨区调度都需要更强的预测和协同。

对电商与新零售来说，这会带来一个现实变化：过去“仓库24小时开着、系统随时算、冷链一直跑”的粗放模式，会越来越贵；但同时，如果你能按电力节奏重排作业、按电价节奏迁移算力、按碳强度节奏安排配送，你反而会比竞争对手更省、更稳。

我见过不少团队把“降本”只做成砍预算；真正可持续的降本，是把能源当作一张可被算法优化的运营表。

AI在智能电网的三件事：预测、调度、优化，直接对应零售三条命脉

一句话概括：智能电网的AI能力=把不确定的供给变成可计划的资源。落到零售端，它对应三条命脉：仓储、物流、算力。

1）负荷预测：让仓库与门店从“盲开工”变成“按电开工”

电商仓、前置仓、门店的能耗并不小：空调、照明、分拣线、冷库、充电桩、安防与IT设备都在吃电。可再生能源占比上升后，峰谷价差往往更有存在感，这时预测能力就成了“钱”。

可落地做法：

• 用AI做15分钟级负荷预测（仓内设备、温湿度、订单波峰、班次计划），把“预计用电曲线”做出来。
• 把预测结果接入排班与作业系统：
  • 低电价时段安排高能耗作业（集中补货、打包高峰、冷库深冷回温管理）。
  • 高电价时段做低能耗作业（盘点、质检、上架）。

这不是“为了环保而环保”，而是把峰谷差变成利润差。

2）智能调度：把“电网波动”变成“物流弹性”

很多人把智能调度理解成电网内部的事，但对新零售来说，调度是跨系统的：电网—仓—配—店—车—云。

一套更现实的策略是做“联动调度”：

• 车队调度：电动车配送车、叉车、AGV在低谷充电；高峰只补电不满充。
• 冷链调度：冷库利用热惯性，在低价时段“多冷一点”，高价时段少启动压缩机。
• 订单承诺调度：把“到货承诺”做成可动态调整的策略（对部分SKU或非紧急订单），在不影响体验底线的情况下换取更低能耗。

零售的体验不是只有“快”，还有“稳”。在电力波动变强的时代，稳定交付本身就是竞争力。

3）能效优化：把“单位订单能耗”当成新指标

多数企业只盯“单位订单履约成本”，但忽略了能耗拆解。建议把指标改成三层：

• 单位订单能耗（kWh/单）
• 单位订单碳强度（kgCO₂e/单）
• 峰时用电占比（%）

AI能做的事情是把这三层指标“归因”：到底是某条分拣线、某一类包装、某个温控区间、还是某个排班策略导致能耗偏高。归因清楚了，优化才不会变成拍脑袋。

经验上，能耗优化真正的难点不是算法，而是数据打通：设备数据、WMS、TMS、OMS、门店POS、气象、电价信号要能对得上。

从年度“生命健康突破”反推：零售的AI治理会更像“临床试验”

《科学》榜单里还有不少生命健康相关突破，比如定制基因编辑、淋病新药、大型临床试验验证疗效、异种器官移植等。这些话题离零售很远吗？我觉得反而很近——它们提供了一种更严格的“证据文化”。

零售企业做AI，最常见的问题是：

• 只看Demo，不看上线后的长期效果；
• 只看平均指标，不看极端场景（大促、寒潮、台风、区域限电）；
• 只看短期GMV，不看系统性风险（隐私、合规、偏差、供应链连锁反应）。

医疗行业的做法值得借鉴：

• 把AI策略当作“干预手段”，做A/B或分层试点；
• 设立清晰的终点指标（比如：缺货率、履约超时率、峰时用电占比）；
• 明确副作用（比如：某些时段延迟导致的客诉、某些区域碳强度上升）。

AI在智能电网与零售的结合，越往深处走，越需要这种“可验证、可追踪、可复盘”的方法论。

电商与新零售的四个落地场景：从“用电”到“用好电”

这一部分我给出更具体的“能拿去立项”的场景清单。

1）智能仓储：把作业波峰对齐到电价低谷

目标很明确：不改变服务承诺的前提下，把高能耗作业挪到更便宜、更清洁的时段。

可做的事情包括：

• 波次策略：把可延后订单与紧急订单分层；
• 设备策略：分拣线、输送带、自动包装机按“能耗—产能”曲线选择组合；
• 预测策略：结合天气与促销日历，提前1-7天预测订单能耗。

2）智能物流：电动化之后，充电就是新的“调度权”

2025年很多城市配送电动化加速，随之而来的不是“更简单”，而是“更依赖调度”。

建议优先做两件事：

1. 充电排程算法：按线路里程、载重、温度、拥堵预测来算最优充电窗口。
2. 与园区/站点的需求响应联动：电网需要削峰时，车队可暂缓充电换取激励。

这会直接影响两个核心指标：准点率与每公里成本。

3）门店能耗：把“人流预测”升级为“人流+能耗协同”

新零售门店的空调与照明往往“恒定输出”，但人流是波动的。更聪明的做法是：

• 用客流预测驱动温控与照明分区策略；
• 对生鲜冷柜做温度区间控制（确保安全前提下减少压缩机频繁启停）；
• 对备货间、后场做按需开启。

把“体验”当约束条件，AI在约束里做最优解，门店才会觉得这是帮忙而不是添乱。

4）算力与云成本：把训练/推理从“随时跑”改成“按碳强度跑”

很多电商公司忽视了一个趋势：AI应用越多，云账单越像电费账单。

可落地的改造路径：

• 非实时任务（报表、画像更新、部分模型训练）迁移到低碳时段；
• 多云/多地域部署，按区域电力碳强度选择运行位置；
• 推理侧做缓存与蒸馏，减少高峰算力。

当可再生能源更充沛时，做“碳感知调度”的收益会越来越确定。

2026年该怎么做：一个更务实的三步走路线

如果你负责电商运营、供应链、数字化或信息部，我建议别把“AI+能源”当成一个遥远的大项目。先做三步，12周就能看到结果。

第一步（第1-4周）：先把数据接起来

最小闭环的数据清单：

• 电表/分项计量（仓、冷库、分拣线、充电桩、门店）
• 订单与作业数据（OMS/WMS）
• 配送与车辆数据（TMS/车载）
• 电价与峰谷时段（园区或电力服务商）

目标不是“大而全”，而是能算出一个指标：kWh/单。

第二步（第5-8周）：做一个“可执行的预测+策略”

选择一个场景试点（例如：单仓冷库+分拣线），做：

• 15分钟级负荷预测
• 两套排程策略（常规 vs 低谷优先）
• 三个KPI：履约时效、峰时占比、kWh/单

第三步（第9-12周）：把策略写进系统，而不是写进PPT

把策略落到：

• 作业排程规则
• 充电排程规则
• 异常预案（限电、极端天气、设备故障）

做到这一步，AI才真正进入“生产系统”。

结尾：可再生能源的浪潮不会等人，零售要学会“顺势而为”

《科学》把可再生能源的崛起放在年度第一，我觉得它传递的信息很清楚：能源系统的变化已经从“趋势”进入“结果”。对电商与新零售来说，下一轮竞争不只在前台体验，更在后台——谁能用AI把负荷预测、智能调度、能效优化做成日常能力，谁就能在价格战里少流血。

如果你正在做推荐、客服、内容生成，不妨再往下扎一层：把AI接到电表、冷库、充电桩、云账单上。让每一度电更便宜、更干净、更可控，零售的利润表就会更好看。

你更想先从哪个场景开始：仓库排程、车队充电、门店温控，还是云算力的碳感知调度？