充换电赛道掀起“AI战”，谁能问鼎？

21世纪经济报道记者 雷椰 曹恩惠

随着政策红利持续释放，叠加新能源汽车保有量增长，我国电动汽车充电基础设施已超2000万个。充换电赛道正迎来外资、央企、车企、运营商多方入局。然而，规模扩大之下，利润率偏低、价格竞争激烈等现实痛点依然如影随形，倒逼企业加速技术革新，寻求更高质量的增长路径。

于是，行业智能化升级成为必然的趋势——AI成为破解盈利难题、重塑行业规则的利器，谁率先完成AI技术与业务的深度融合，谁就更有可能掌握下一赛段的主动权。

中外能源巨头涌入充换电赛道

我国充换电行业正在加速发展，市场规模与行业活力持续攀升。根据国家充电设施监测服务平台数据，截至2026年2月底，我国电动汽车充电基础设施（充电枪）总数达到2101万个。1—2月份，充换电服务业用电量同比增长55.1%。

去年，国家发展改革委、国家能源局等六部门联合印发《电动汽车充电设施服务能力“三年倍增”行动方案（2025—2027年）》（以下简称《方案》），明确了今后一段时期充电设施发展的目标和行动路径。《方案》提出，到2027年底，将在全国范围内建成2800万个充电设施，提供超3亿千瓦的公共充电容量，满足超过8000万辆电动汽车充电需求，实现充电服务能力的翻倍增长。

中国电力企业联合会副秘书长刘永东在近日召开的“2026年充换电行业AI应用技术研讨会”上向21世纪经济报道记者表示，汽车产业的飞速发展直接带动了充换电行业的快速增长，二者形成正向联动关系。充换电行业未来将从特大城市向二三线城市及乡村地区逐步完善网络布局。在技术路线选择方面，行业呈现出日益鲜明的场景化特征。刘永东进一步指出，就技术路线而言，公共场景侧重于快充大功率设施，而居民区场景则朝着智能化充电网及互动方向发展。

宏观政策的明朗与市场潜力的释放，正吸引着越来越多的企业跨界入局。当前，除了以特来电、星星充电为代表的充电运营商持续深耕外，整车企业如蔚来、特斯拉，电力央企如国家电网、南方电网等纷纷加码。此外，值得关注的是，国际能源巨头也参与其中，正转型为多元化的能源服务提供商。

壳牌中国零售与出行业务总裁胡川表示，壳牌全世界运营超过8万个充电终端，中国有超5万个充电终端，超过550万的会员用户。“AI正在推动充换电网络从单纯的能源补给升级为新型电力系统的重要节点，以及向顾客提供智慧能源服务的平台。”

刘永东向21世纪经济报道记者表示，对于壳牌等传统能源企业而言，其开展充换电业务的底层商业逻辑与运营加油站的逻辑一致，均为车辆提供能源服务。充换电行业细分场景丰富，可切入设备制造、充电运营或电网融合互动等多个领域，商业机遇广阔。

充换电竞争向智能化升级

人工智能正以前所未有的速度重塑各行各业，充换电行业也不例外。

壳牌中国电动出行业务研发总监杨成武表示，当前充电行业依然面临利润率低、盈利模式单一、价格竞争突出等多种问题，这也迫使企业不断寻求技术革新，以寻求更高质量的发展。智能化升级成为必然的趋势。

刘永东认为，人工智能在充换电场景的应用有三方面：一是AI驱动电网智能规划与动态布局，利用车辆运营、城市交通与电网数据构建预测模型，优化充换电场站的选址、容量配置与建设时序，提升设施利用率、投资效率和用户体验；二是AI赋能全生命周期智能运维与安全防控，通过计算机视觉与边缘智能技术实时诊断设备状态，实现故障预警与预防性维护，同时探索AI在电池充电安全中的作用，防范热失控等风险，筑牢行业安全底线；三是AI支撑车网协同互动与市场化运营，基于电价波动与负荷需求预测，动态优化充放电策略与价格方案，聚合分散资源参与电力市场，提升议价能力与整体收益。

伴随着AI潜能的不断释放，AI技术在充电行业的深度应用正成为行业转型的关键的驱动力，这也推动整个行业从单一设备的智能化逐渐转变为全系统的智能化。AI如何成为可交付、可落地、可产生价值的工程化能力？

在杨成武看来，AI技术加持下，数据驱动可实现精细化运营，实时与历史数据分析支持智能决策。 AI应用是企业现有能力的智能放大器。工程实践以规则引擎为主架、AI为智能引擎，构建可控系统。规则负责确定性执行，AI处理识别、优化与建议。AI工程化关键在知识与流程，非代码开发，因此复合型人才（懂业务与AI工程化）是核心资产。AI应用成功靠工程化与业务深度融合，AI是当下实践，价值在持续学习与优化，带来高效、可控、可持续的智能升级。

AI成充换电“数字员工”

随着充换电行业进入规模化运营深水区，AI已从辅助工具升级为解决具体场景问题的数字员工。

国网智慧车联网技术有限公司充电服务中心总监秦俭在前述会议上介绍，当前，AI在充换电场景当中，可以参与智能选址规划、智能运营管控、智能客服交互、负荷聚合调控、智能维修助手、全寿命周期管理等应用。

市场化运营更为紧迫。特来电云平台中心AI及通用产品线总经理许志刚表示，当前行业面临管理复杂、客户服务承压、运营效率体系化不足等挑战。核心矛盾已经从“有没有人做运营”变成“单纯靠人还能不能把这张网运营好”。特来电计划在1—2年内实现L4级智能运营目标，通过受控智能编排消灭大模型幻觉，将运营重构为“预测—诊断—执行”的数据驱动闭环。

星星充电数字化研发部总监温浩围绕巡检数字员工实践，明确数字员工核心定位的同时，拆解其建设路径。温浩认为，数字员工并非人员替代者，而是具备明确岗位与KPI的业务替代者，核心是嵌入业务环节实现闭环，本质是将AI作为人类能力放大器，解决实际业务问题。公司以聚焦高频低价值任务，快速建立明确实现路径，赢得业务信任，逐渐往高频高价值场景推进。结合企业自身经验来看，巡检数字员工负责场站图片异常巡检等工作，其应用使单站巡检耗时从35分钟缩至20秒，准确率提升至95%。当前，AI暂未替代任何完整岗位，仅替代岗位高频重复性动作，未来将形成人机融合，让人类聚焦高价值工作。

AI技术已经深度嵌入充换电行业。对此，业内几乎形成一致观点：AI工程化与业务场景的融合程度，将直接影响企业在充换电赛道的市场竞争力与长期发展潜力。