“在今年这些电力市场化政策出台之后，客户给我们反馈最多的是项目预期收益模型不会搭不会算了。”10月20日，在2025北京国际风能大会暨展览会（CWP 2025）上，三一重能副总经理、研究院院长杨怀宇如是表示。

国家发展改革委、国家能源局联合印发的《关于深化新能源上网电价市场化改革 促进新能源高质量发展的通知》（发改价格〔2025〕136号，简称“136号文”）被视为新能源发电行业的又一场“成人考”。这项文件提出新能源项目上网电量原则上全部进入电力市场，意味着新增风电、光伏项目无法再按照以往相对固定的电价计算盈利。如何应对电价波动带来的收益不确定性，短期内这成为所有企业面临的最为确定的挑战。

科技革命的浪潮为解决这一难题带来了更多可能性。贝壳财经记者在此次风能展上看到，围绕AI展开的业务布局已成为多家企业的展位亮点。

“AI的应用，可以让风电项目更智能，运维更安全高效，从而提升发电效率，提高项目收益的确定性。”来自中车工业研究院有限公司的刘庆一10月21日告诉新京报贝壳财经记者。

AI登上展会舞台：大模型如何让风电机组发更多电，寿命更长

相较制造业普遍更熟悉的数字化装备改造车间，AI对于风电产业链的塑造更为深入，在后期运维等环节体现尤为明显。

协合运维工作人员告诉贝壳财经记者，在新能源全面参与市场化的进程中，精准的电力交易是新能源能够卖出好电价、实现增值的关键一环。公司基于自主研发的“聆风”平台与AI创新应用，已在全国26个省份开展多品种电力交易服务，代管资产规模突破8GW。

东方风电展示的iPACOM风电智慧系统号称首次将信息物理系统理论运用于风电行业实践，依托边缘计算和工业大数据驱动人工智能落地，统筹构建风场智能感知、智能分析、智能控制、智能运维一体化源端闭环解决方案。

融入风电机组内部的AI人工智能技术赋予了每一度绿电更高的价值含量。据刘庆一介绍，中车研究院基于“斫轮大模型”，在时序异常检测方面‌采用“大模型预训练+小模型集成”的复合技术路径，融合机理与数据驱动双引擎，支持少样本和零异常样本下的故障识别，检测效率提升超过40%，预测准确率在90%以上。在叶片视觉监测方面，‌利用视觉大模型实现高精度识别、自动诊断与智能化追溯，可延长设备寿命2至4年；在维修支持方面‌融合多源数据，自动生成维修方案和操作指导，运维效率整体提升30%以上。

刘庆一告诉新京报贝壳财经记者，AI技术的应用已在产品研制平台搭建、风机智能诊断分析、规划方案智能生成等环节得到了落地。AI不仅赋能风电设备智能化，更重塑着整个能源系统的运行方式。

“拥抱人工智能时代”成为企业共识

对于风电企业而言，“136号文”后电价不确定性成为投资核心挑战，通过优化设计把控度电成本成为当下最可行的方法之一。

山高新能源集团有限公司副总裁马锁明表示，136号文发布之后，对于投资企业来说，投资风电项目的逻辑跟过去发生了根本变化。随着新能源电量全部进入市场，电价成为投资收益测算中最大的不确定因素。投资企业要从电价的不确定性之中找到确定性，最大的挑战是能够在前期设计一个度电成本最低的项目，从而在电力交易中获得先机。

“如今企业更关注的是如何与大数据、人工智能结合，从而让风机不仅能发电，更要会发电。”明阳智能副总裁叶凡在风能展同期举办的企业家论坛上表示。

远景能源风机与装备产品平台副总裁黄虎同样表示，要拥抱人工智能时代，让风电产品在目前绿电直连、零碳产业园、机制电价等新政策的要求下，能够创造更稳定的收益，获得更确定的投资收益。

风机厂商们经历着从单纯的设备供应商向系统方案提供商的转型，在电力市场化的挑战之下，新的机会窗口同样有望被打开。贝壳财经记者在现场关注到，多家企业介绍了风电与储能、氢能融合发展的方案，“发电”不再是唯一的选项。

叶凡表示，企业过去习惯于专注风电产品自身的创新，未来面对更为复杂的需求场景也可进行场景与方案的创新，在适合发电的场景下“宜电则电”，在其他场景也可以考虑风力发电制氢、制氨的方案。金风科技副总裁陈秋华同样提到，“风电+”领域有着更多的潜力。