原来的2秒缩短到0.5秒，比传统人工调度快了4倍！”
站在一旁的研发总监周凯推了推眼镜，补充道：“我们还同步开发了‘故障预判子系统’，通过分析组件运行的微电流变化和温度数据，能提前72小时预警潜在故障。上周楚雄电站的一块钙钛矿组件出现老化迹象，系统在它完全失效前就发出了红色警报，运维团队及时更换，避免了至少8小时的停机损失——这在传统人工巡检中根本做不到，人工最多只能发现己经出现问题的组件，没法预判！”
顾云裳转头看向林晚，眼神里满是敬佩与认同：“布局人工智能领域，其实是半年前您在全球战略会议上提出的方向。当时AI在新能源行业还停留在基础数据监控阶段，没人敢往深度调度方向碰，您却说‘未来的能源竞争不是组件转化率的竞争，是智能调度效率的竞争’，力排众议从年度预算中拨了3亿研发资金，还亲自对接了中科院的AI实验室合作。`幻.想!姬′ ?最-歆~漳^结\哽+鑫￠快!现在看来，您的预判完全没错——这就是新能源行业的下一个风口！”
林晚轻轻点头，指尖在全息投影的“AI+储能”模块上虚划，那里的数据流正以肉眼可见的速度更新，每一条数据都代表着一次效率的突破。“传统新能源行业靠‘规模扩张’取胜，这几年组件技术趋于饱和，转化率提升空间越来越小，再走老路迟早会遇到瓶颈。”她的声音温和却坚定，目光扫过实验室里专注的工程师团队，“但通过AI优化整个能源网络的调度逻辑，却能实现‘降本增效’的二次突破——这才是星辰科技保持行业领先的关键，也是我们和其他企业的核心差距。”
她顿了顿，抬手示意大家看向投影台上的能源图谱：“就像当年我们坚持押注钙钛矿电池，所有人都觉得风险太大，现在却成了我们开拓欧洲市场的王牌；这次布局AI，不是盲目追热点，而是让智能技术成为新能源业务的‘大脑’。以后，我们的光伏电站、储能系统不再是孤立的设备，而是联动的‘能源生态’——从发电、储能到输送、调度，全链路智能管控。”
陆哲站在林晚身侧，目光落在投影台上的远航新能源标识上，补充道：“远航新能源己经正式同意接入这个系统。我们在欧洲的储能仓库可以作为海外试点，通过AI调度，将星辰的光伏组件发电与远航的极光电池储能形成‘光储一体化’闭环，响应欧洲电网的负荷需求速度，能比当地同行快30%以上，这对拿下莱茵集团的长期订单至关重要。”
“这正是我们想要的协同效应！”顾云裳眼睛一亮，快速调出与欧洲电网的模拟对接界面。屏幕上，星辰的AI系统与德国莱茵集团的电网管理平台成功连接，数据传输的进度条飞速推进，最终显示“对接成功，延迟0.02秒”。“上周和莱茵集团的视频会议上，他们看到楚雄电站的试点数据后，当场就表达了合作意向。如果系统能通过欧洲电网的安全测试，他们愿意将旗下5座大型光伏电站全部接入——这意味着我们的AI技术将正式进入欧洲核心能源网络！”
林晚的目光落在全息投影右下角的“未来规划”栏，那里用金色字体标注着清晰的目标：“2025年覆盖全球1000座电站”“2026年主导制定‘智能能源管理’行业标准”“2027年实现AI与新能源全产业链融合”。“AI+新能源，从来不是简单的技术叠加，而是重构整个能源管理的底层逻辑。”她的声音带着穿透性的远见，“以前是‘人管设备’，靠经验判断；未来是‘AI管生态’，靠数据决策。我们要做的，不仅是研发一个系统，更是成为‘智能能源时代’的规则制定者。”
“林总说得太对了！”周凯激动地调出系统的算法架构图，“我们的核心壁垒不是技术本身，而是‘行业数据积累’——星辰拥有全球237座电站、15年的运行数据，包括不同气候带的发电效率、不同电网的适配需求、不同组件的损耗规律。这些真实场景下的数据训练出的AI模型，比纯科技公司做的通用模型适配度高30%，这是别人抄不走
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