人工智能与清洁能源：可持续技术初创企业如何扩展规模？

斯坦福大学“Fortinet Founders”讲席教授崔屹博士，是材料科学与能源存储研究领域的先驱。

近日，长江商学院携手斯坦福大学工程学院即将推出的“全球独角兽项目：人工智能时代再攀高峰”项目，特别采访了崔屹博士。在访谈中，崔博士分享了他的洞察：人工智能在能源创新领域发挥了怎样的革命性作用？它是如何推动向可持续技术的快速转型的？

崔博士指出，随着人工智能技术深入全球各行各业，它对清洁能源和可持续发展的影响可能是革命性的。他表示，人工智能在清洁能源领域具有革命性的作用。它能够加速新材料的发现，优化电池性能，以及提高可再生能源的整合效率。他还探讨了初创企业的市场适应性和可扩展性，以及它们在面对监管挑战时的应对策略。崔博士强调，将人工智能与人类的专业知识相结合至关重要。

“人工智能是一种基础技术，它将对各个领域产生不同程度的影响。”崔博士如是说。在材料科学领域，人工智能能够分析大量成分和属性数据库，根据需求预测最佳的材料组合，从而大大加速新材料的发现。

在能源存储设备，例如电池的研发中，人工智能的作用同样广泛——从性能参数的优化到充电系统的管理。崔博士表示：“人工智能有助于我们确定电池研发的最佳参数，从而不断提升电池性能。”从整个行业角度出发，人工智能还能帮助整合可再生能源，维护电网的稳定性，并优化电动汽车的充电模式。

人工智能与电池管理系统有关的应用前景尤其光明。人工智能能够监控电池的健康状况，优化充电模式，预防电池损坏，并延长其使用寿命。以电动汽车为例，人工智能能够精确判断电池组中哪些部分应该用于输出电力，而不是简单地从整个电池组中平均分配电力输出。

整合可再生能源时，我们不可避免地会遇到一些独特挑战，但人工智能恰好能为我们提供解决方案。崔博士指出：“太阳能和风能的供应并不稳定，我们需要将这些能量稳定地储存，并将其有效地接入电网。”他还提到：“由于天气变化，电网的需求变得复杂多变，而人工智能能够帮助我们设计出稳定的系统。”

对于那些致力于在清洁能源领域进行技术创新和商业化的创业者，崔博士强调了理解市场契合度和技术可行性的重要性。他解释道：“在清洁能源可持续性领域实现商业化是一项重大挑战。即便技术按照商业标准运行良好，具备性能优势，成本也必须足够低，生产流程也必须井然有序。”

崔博士建议深入研究目标市场，无论是大规模的公用事业还是分布式微站系统，并考虑生产是否可扩展以及供应链是否稳定。当前的地缘政治环境使得跨境商业化更加复杂。

要想成功，就必须同时解决多个问题：证明技术在商业规模上的可行性，实现具有竞争力的成本，建立生产流程，并确保市场需求得到满足。“有些人拥有技术，他们希望将其推向市场，但这并不意味着技术就一定符合市场需求，”崔博士提醒道，“你还需要分析市场真正需要什么。”

从更宏观的角度来看，崔博士认为人工智能在缓解气候危机方面具有巨大的潜力。人工智能能够提高极端天气预测的准确性，并协助规划紧急应对措施。更重要的是，它能够分析现有的能源基础设施、可用资源，以及实现脱碳的最佳路径，帮助各国规划清洁能源转型。

“借助人工智能，我们可以非常高效地为一个国家甚至整个大陆进行规划，”崔博士指出，“不同国家可能有不同的考虑，所以路径可能也会截然不同。我们可以结合人类的智慧和人工智能，共同提供解决方案。”

人工智能的应用不仅限于规划，还包括对能源系统的实时管理。崔博士提到了加利福尼亚州发生的例子，在极端高温天气期间，当地采取的办法是通过短信来请求居民减少对空调的使用，以避免电网崩溃。未来，人工智能系统可以自动管理此类情况，但必须谨慎处理网络安全问题。

基础设施与投资

为了实现清洁能源的转型，我们必须在基础设施上进行巨额投资，例如电网和充电网络。人工智能能够帮助我们简化那些繁琐的审批流程，这些流程常常会造成清洁能源项目的进度延迟。

崔博士指出，挑战是多方面的——不同国家的法规不同，各州、各地方的法规也可能存在差异。每个层级对环境影响评估、安全标准和技术规格的要求可能都不尽相同。人工智能系统或许有能力分析这些不同的监管框架，自动检查是否符合规定，甚至能根据历史数据预测审批时间。

“也许一个通用的人工智能可以加入进来，告诉你：‘因为这样那样的政策和法规，你应该这样做，’”崔博士建议，“不需要花费六个月的时间，也许人工智能就可以查看图纸、设计和需要的文件，并在几秒钟内判断是否满足颁发许可的要求。”这种行政流程的加速可以大大缩短项目的时间和成本，让清洁能源基础设施的发展更加高效和具有经济可行性。

关于投资者在新兴技术领域遇到的挑战，崔博士解释说，“对于某些技术是否已经准备就绪，适合投资，机构投资者并不确定”。太阳能光伏等成熟市场才是他们的舒适圈，而投资新技术需要大量的专家咨询工作。人工智能或许能提供初步分析，不过在最终投资决策中，可能仍然非常需要人类的专业知识。

利用人工智能扩展清洁技术初创企业的规模

对于那些希望扩大清洁技术初创企业规模的创业者来说，人工智能在众多业务环节中提供了强大的支持。崔博士指出：“领域专业知识至关重要，让一个通用的人工智能精通所有领域绝非易事。必须深入特定领域，对其进行精心训练——这正是巨大的机遇所在。”

在研发领域，人工智能通过分析测试数据和预测产品性能，能够加速产品的迭代更新。在生产制造方面，人工智能系统能够优化生产流程，减少资源浪费，同时确保质量控制。在商业运营方面，人工智能有助于识别市场机遇，简化客户获取流程，并改进供应链管理。

然而，崔博士也提醒大家，不应过度依赖人工智能而忽视了深厚的领域专业知识。“一个通用的人工智能不可能无所不能——至少要做到这一点相当困难，”他强调，“有了基础之后，关键是要深入特定领域。当公司的平台和大型模型在特定领域得到进一步训练时，潜在的机遇将是巨大的。”

在筹资方面，人工智能同样能够提供帮助。尽管风险投资公司尚未完全依赖人工智能来做出投资决策，但崔博士表示，通过分析市场数据、竞争格局和潜在增长趋势，人工智能可以帮助初创企业更有效地准备他们的融资演讲。他在谈到投资者的做法时指出：“他们可以利用人工智能来搜集信息，先听听人工智能的见解”。

崔博士认为，要想实现规模化，关键在于找到人工智能与人类专业知识之间的平衡点。人工智能在处理数据密集型任务和识别模式方面表现出色，这使得人类能够专注于更重要的战略决策、建立关系和创新。尤其在清洁技术领域，由于技术复杂、监管困难以及市场的不稳定性，这种平衡显得尤为重要。

目前，在整个行业中，成功的案例正变得越来越多。很多公司利用人工智能优化可再生能源的预测、改进电池管理系统，并加强电网集成。同时，也有很多公司通过人工智能提高客户参与度，简化太阳能和其他清洁能源解决方案的安装流程。

崔博士认为人工智能与物联网（IoT）传感器、边缘计算的结合展现出巨大潜力，可以创造出更智能、反应更迅速的清洁能源系统。这样可以实时优化能源分配、提前预测基础设施的维护需求，并更高效地分配电网资源。

机遇与风险

尽管崔博士认可人工智能的变革力量，但他也提醒人们注意潜在风险，尤其是把关键基础设施交由人工智能控制时所带来的网络安全问题。他还指出，随着人工智能的兴起，一些注意力和资源已经从清洁能源初创企业转移走，这既是挑战也是机遇。

“通常，市场低迷时期，就是创办新公司的最佳时机，”崔博士指出，“等到市场回暖，你就能乘势而起。”在当前利率上升、投资模式转变的情况下，清洁能源初创企业必须特别谨慎地管理自己的资金。

作为斯坦福大学StorageX计划的负责人和电池技术领域的领军人物，崔博士将在全球独角兽项目中与大家分享这些见解以及更多的内容。该项目旨在帮助企业家和高管们探索人工智能与清洁技术的结合点，并融合东西方创新生态系统的视角。

崔博士的研究涉及先进材料、能源存储和计算创新的交叉领域。他发表了500多篇电池技术和材料科学方面的论文，并取得了许多突破性研究结果，他的研究正在继续塑造可持续能源系统的未来。

将人工智能的能力与清洁技术领域的专业知识相结合，可以加快推动可持续能源解决方案的发展。然而，要想取得成功，还需深入研究在技术、市场和监管方面遭遇的挑战。

2025年2月

由悉尼大学与长江商学院联合主办的

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