充換電賽道掀起“AI戰”，誰能問鼎？

21世紀經濟報道記者 雷椰 曹恩惠

隨著政策紅利持續釋放，疊加新能源汽車保有量增長，我國電動汽車充電基礎設施已超2000萬個。充換電賽道正迎來外資、央企、車企、運營商多方入局。然而，規模擴大之下，利潤率偏低、價格競爭激烈等現實痛點依然如影隨形，倒逼企業加速技術革新，尋求更高質量的增長路徑。

于是，行業智能化升級成為必然的趨勢——AI成為破解盈利難題、重塑行業規則的利器，誰率先完成AI技術與業務的深度融合，誰就更有可能掌握下一賽段的主動權。

中外能源巨頭涌入充換電賽道

我國充換電行業正在加速發展，市場規模與行業活力持續攀升。根據國家充電設施監測服務平臺數據，截至2026年2月底，我國電動汽車充電基礎設施（充電槍）總數達到2101萬個。1—2月份，充換電服務業用電量同比增長55.1%。

去年，國家發展改革委、國家能源局等六部門聯合印發《電動汽車充電設施服務能力“三年倍增”行動方案（2025—2027年）》（以下簡稱《方案》），明確了今后一段時期充電設施發展的目標和行動路徑。《方案》提出，到2027年底，將在全國范圍內建成2800萬個充電設施，提供超3億千瓦的公共充電容量，滿足超過8000萬輛電動汽車充電需求，實現充電服務能力的翻倍增長。

中國電力企業聯合會副秘書長劉永東在近日召開的“2026年充換電行業AI應用技術研討會”上向21世紀經濟報道記者表示，汽車產業的飛速發展直接帶動了充換電行業的快速增長，二者形成正向聯動關系。充換電行業未來將從特大城市向二三線城市及鄉村地區逐步完善網絡布局。在技術路線選擇方面，行業呈現出日益鮮明的場景化特征。劉永東進一步指出，就技術路線而言，公共場景側重于快充大功率設施，而居民區場景則朝著智能化充電網及互動方向發展。

宏觀政策的明朗與市場潛力的釋放，正吸引著越來越多的企業跨界入局。當前，除了以特來電、星星充電為代表的充電運營商持續深耕外，整車企業如蔚來、特斯拉，電力央企如國家電網、南方電網等紛紛加碼。此外，值得關注的是，國際能源巨頭也參與其中，正轉型為多元化的能源服務提供商。

殼牌中國零售與出行業務總裁胡川表示，殼牌全世界運營超過8萬個充電終端，中國有超5萬個充電終端，超過550萬的會員用戶。“AI正在推動充換電網絡從單純的能源補給升級為新型電力系統的重要節點，以及向顧客提供智慧能源服務的平臺。”

劉永東向21世紀經濟報道記者表示，對于殼牌等傳統能源企業而言，其開展充換電業務的底層商業邏輯與運營加油站的邏輯一致，均為車輛提供能源服務。充換電行業細分場景豐富，可切入設備制造、充電運營或電網融合互動等多個領域，商業機遇廣闊。

充換電競爭向智能化升級

人工智能正以前所未有的速度重塑各行各業，充換電行業也不例外。

殼牌中國電動出行業務研發總監楊成武表示，當前充電行業依然面臨利潤率低、盈利模式單一、價格競爭突出等多種問題，這也迫使企業不斷尋求技術革新，以尋求更高質量的發展。智能化升級成為必然的趨勢。

劉永東認為，人工智能在充換電場景的應用有三方面：一是AI驅動電網智能規劃與動態布局，利用車輛運營、城市交通與電網數據構建預測模型，優化充換電場站的選址、容量配置與建設時序，提升設施利用率、投資效率和用戶體驗；二是AI賦能全生命周期智能運維與安全防控，通過計算機視覺與邊緣智能技術實時診斷設備狀態，實現故障預警與預防性維護，同時探索AI在電池充電安全中的作用，防范熱失控等風險，筑牢行業安全底線；三是AI支撐車網協同互動與市場化運營，基于電價波動與負荷需求預測，動態優化充放電策略與價格方案，聚合分散資源參與電力市場，提升議價能力與整體收益。

伴隨著AI潛能的不斷釋放，AI技術在充電行業的深度應用正成為行業轉型的關鍵的驅動力，這也推動整個行業從單一設備的智能化逐漸轉變為全系統的智能化。AI如何成為可交付、可落地、可產生價值的工程化能力？

在楊成武看來，AI技術加持下，數據驅動可實現精細化運營，實時與歷史數據分析支持智能決策。 AI應用是企業現有能力的智能放大器。工程實踐以規則引擎為主架、AI為智能引擎，構建可控系統。規則負責確定性執行，AI處理識別、優化與建議。AI工程化關鍵在知識與流程，非代碼開發，因此復合型人才（懂業務與AI工程化）是核心資產。AI應用成功靠工程化與業務深度融合，AI是當下實踐，價值在持續學習與優化，帶來高效、可控、可持續的智能升級。

AI成充換電“數字員工”

隨著充換電行業進入規模化運營深水區，AI已從輔助工具升級為解決具體場景問題的數字員工。

國網智慧車聯網技術有限公司充電服務中心總監秦儉在前述會議上介紹，當前，AI在充換電場景當中，可以參與智能選址規劃、智能運營管控、智能客服交互、負荷聚合調控、智能維修助手、全壽命周期管理等應用。

市場化運營更為緊迫。特來電云平臺中心AI及通用產品線總經理許志剛表示，當前行業面臨管理復雜、客戶服務承壓、運營效率體系化不足等挑戰。核心矛盾已經從“有沒有人做運營”變成“單純靠人還能不能把這張網運營好”。特來電計劃在1—2年內實現L4級智能運營目標，通過受控智能編排消滅大模型幻覺，將運營重構為“預測—診斷—執行”的數據驅動閉環。

星星充電數字化研發部總監溫浩圍繞巡檢數字員工實踐，明確數字員工核心定位的同時，拆解其建設路徑。溫浩認為，數字員工并非人員替代者，而是具備明確崗位與KPI的業務替代者，核心是嵌入業務環節實現閉環，本質是將AI作為人類能力放大器，解決實際業務問題。公司以聚焦高頻低價值任務，快速建立明確實現路徑，贏得業務信任，逐漸往高頻高價值場景推進。結合企業自身經驗來看，巡檢數字員工負責場站圖片異常巡檢等工作，其應用使單站巡檢耗時從35分鐘縮至20秒，準確率提升至95%。當前，AI暫未替代任何完整崗位，僅替代崗位高頻重復性動作，未來將形成人機融合，讓人類聚焦高價值工作。

AI技術已經深度嵌入充換電行業。對此，業內幾乎形成一致觀點：AI工程化與業務場景的融合程度，將直接影響企業在充換電賽道的市場競爭力與長期發展潛力。