近年来，人工智能技术快速发展，通用大模型凭借语言理解、知识推理等能力，为智慧能源优化提供技术支撑。能誉科技基于自动化控制与能源大数据及AI算法的积淀，创新研发出基于通用大模型的智慧能源优化智能体EnerAI®，在智慧能源系统垂直领域既可对接通用大模型如：DeepSeek、Qwen等，亦可用其自研的专有小模型进行AI优化控制。该系统集成物联网精准数据采集、大数据深度挖掘及AI预测和AI控制技术，突破数据孤岛壁垒，实现能源系统全链条数字化管理。经多个大型项目验证，EnerAI®可精准预测能源需求，优化系统运行与负荷分配，为智慧能源领域树立智能化标杆，加速产业数字化转型进程。

能誉科技自主研发的EnerAI®智慧能源AI优化智能体系列产品主要包括Enerefsys®-AI智能控制算法软件，EnerAI-Box®智慧能源AI控制器和i-enerconsys® AI自生成工业组态软件，共同打造了智慧能源管理优化控制场景，涵盖高端制造、零碳园区、绿色智能工厂等领域，能实现能源生产与消耗的精准监控、设备故障预警和能效优化。

01 数据驱动——Enerefsys®-AI智能控制算法软件

Enerefsys®-AI智能控制算法软件作为EnerAI®核心软件之一，可与能誉专属AI大小模型直接对话。

AI大模型对话界面

Enerefsys®-AI自动优化计算界面

Enerefsys®-AI智能控制算法软件核心原理可以概况为：数据驱动+机理模型+自适应自学习。Enerefsys®-AI智能控制算法软件安装快捷、使用方便，经过系统配置、相关数据点位的连接和历史数据的导入后，软件系统便可快速的投入使用。图中展示的是Enerefsys®-AI系统的分析与AI优化界面。分析界面可以给出大量的能效指标、数据建模与分析结果；在优化界面可以切换系统的工作模式，优化模式可以计算出优化的控制策略并通过通信协议下发到相应的控制器，实现系统的高效运行。

02 效率提升95%——EnerAI-Box®智慧能源AI控制器

EnerAI-Box®智慧能源AI控制器性能

能誉科技凭借多年的行业经验，创新性地开发了可视化无代码逻辑编排的EnerAI-Box®智慧能源AI控制器。EnerAI-Box®是一个智能中枢，精准地管理和调控能源的分配与使用。并通过引入先进的人工智能技术，进一步优化了系统逻辑处理流程。以某制冷站房系统为例， EnerAI-Box®通过将每个子系统抽象为独立模块，并将其复杂逻辑封装于模块中，工程师只需通过简单参数设置即可生成模块间的连接关系，通过这种创新方式，系统调试效率提升了超过95%，为工程项目带来了显著的时间和成本节约。

03 工控革新——i-enerconsys® AI自生成工业组态软件

i-enerconsys® AI自生成工业组态软件能够根据实际需求自动生成适配的工业组态。在综合能源微电网领域规划与应用方面，i-enerconsys®本地化部署与云端的结合方式，既确保数据安全又提升系统性能，为能源行业智能化发展提供创新解决方案。

i-enerconsys®自生成工业组态软件

i-enerconsys®的核心是通过对设备台数和配置的AI智能分析，系统能够自动生成复杂的系统图。工程师只需输入基本参数，系统便能自动构造出完整的系统布局，确保每个设备的控制点位准确无误。这种自动化不仅显著减少了人工配置的时间，还有效降低了由于人工错误导致的系统故障风险。

04 场景一：EnerAI®重塑“中国芯”能效突破路径

在国家集成电路战略支柱产业领域，能誉科技为全球晶圆代工企业上海某半导体工厂独创EnerAI®智慧能源优化控制平台，通过Enerefsys®-AI统筹控制逻辑优化运行，结合EnerAI-Box®智能算法进行精确控制，配套i-enerconsys®工业组态自生成智能配置，实测能为其动力站房节能30%，树立半导体行业绿色低碳优化标杆。

某场景展示

05 场景二：重构工业4.0绿色智能工厂——能誉科技EnerAI® optimizes HVAC system for Continental®

能誉科技为某全球汽车电子龙头构建工业4.0标准下的绿色智能工厂EnerAI®智慧能源系统解决方案，结合实时采集设备运行数据与历史运行数据，AI模型能在15秒内完成200+变量分析，动态优化冷机、水泵、AHU等设备的协同运行策略。实测显示：相比去年同期，系统实现冷热源整体能效提升39%，单日节电最高超10000度，实现德国工业标准与中国智造的完美融合。

EnerAI®是智慧能源领域与AI技术深度融合的一次有益探索。随着AI技术的不断发展，其在智慧能源优化控制中的应用前景日益广阔。相信在不久的将来，EnerAl®将会为构建绿色、低碳、AI智能体贡献更多力量。目前，EnerAl®能誉专属AI小模型以及AI大模型已经在诸多行业，重大客户现场成功进行本地化部署并稳定运行且效果显著。