随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，储能行业正迎来一场深刻的智能化变革。从大模型的应用到中国企业研发推理模型DeepSeekR1的问世，AI不仅为储能领域注入了新的活力，也为企业提供了前所未有的机遇。然而，在这场技术浪潮中，如何衡量AI赋能的实际效果？答案显而易见：只有能够推动公司收入增长的技术应用，才能真正体现其价值。

AI通过优化储能系统的管理效率、降低运营成本、提升市场竞争力，正在全面重塑储能行业的价值链。无论是动态充放电策略的实时优化，还是电池健康管理与故障预测的精准实施，AI的应用场景已经从单一问题解决迈向了多维度、全链条的智能化转型。然而，储能行业复杂的工业系统特性决定了其对AI的需求远超消费领域的传统大语言模型（LLM）。取而代之的是融合型AI——一种能够整合多源数据、跨越多个领域、实现实时决策与优化的创新解决方案。

本文作者黄振（阿里云能源行业线资深架构师），文章将围绕AI赋能储能的核心方向展开探讨，明确高价值应用场景，解析融合型AI的技术架构，并提出分阶段演进的实施路径。我们将看到，AI不仅是储能系统的技术升级工具，更是推动能源转型和新型电力系统建设的关键引擎。通过扎实的研发积累和技术沉淀，企业能够在智能化竞争中占据有利地位，为未来的可持续发展奠定坚实基础。

一.明确方向：AI赋能储能行业的黄金标准是否能给公司带来增收？

首先，AI能够通过数据分析和优化算法提升储能系统的管理效率，降低能耗损失，优化电池寿命，进而推动成本的降低和资源的高效配置。例如，AI模型可以实时监控储能设备的性能，并自动调整策略来应对分布式电源发电的变化，从而最大化储能效益。此外，AI还能够帮助储能企业通过智能化设备管理延长电池寿命，减少维护成本，进一步降低整体成本结构。

其次，AI的引入能够加速储能智能化产品的研发与部署，使储能解决方案更加符合市场需求，从而提高产品的市场竞争力。通过大数据分析和机器学习，企业可以准确洞察市场趋势、客户需求以及政策变化，快速响应市场变化并调整产品定位。这种灵活的市场适应性使得企业能够在竞争激烈的市场中抢占先机，提升市场份额。例如，通过预测电力需求波动、优化充放电策略，AI帮助企业在电网调度和负荷管理中获得更多商业机会。对于储能企业来说，AI的引入不仅在技术层面上带来创新，还能有效提升客户满意度和用户粘性，从而促进长期收入的稳步增长。

再者，AI赋能的智能储能系统能够提供更加个性化的服务和更高的客户满意度，从而增强客户的忠诚度和复购率。AI通过对客户需求的精确把握，提供量身定制的解决方案，不仅提升了客户体验，也为公司带来更多的长期合同和项目合作机会，从而实现稳定的收入来源。

综上所述，AI赋能储能行业的核心标准就是通过智能化手段提升运营效率和降低成本，进而带来收入增长。虽然AI当前正在迅速走向成熟并在储能行业的应用潜力巨大，但要实现其长远的价值并促进收入增长，企业仍需要清晰的战略和步骤。首先，我们需要明确储能行业的特定需求，这不仅仅依赖消费领域的LLM（大语言模型），而更需要融合型AI的创新解决方案。其次，明确可实施的技术方案至关重要。我们可以从两个层面入手：一方面是从实际应用场景出发，遵循可实现性和价值高低的原则来构建AI框架；另一方面，技术支撑层面则应关注数据平台、AI平台和云平台三大核心要素，它们构成了融合型AI系统的基础设施。数据作为可再生资源，AI是发电厂，而云网边端则是输电线、变电站与插座，形成一个完整的AI生态链。最后，明确的演进路线将为AI赋能储能行业提供持续动力。企业应当从当前开始，建立螺旋上升的循环体系，实现应用、数据和算力三者的协同发展，推动行业持续向前发展。

接下来的章节将深入探讨如何在储能行业中落实这些具体方案，包括场景需求的精准识别、实施方案的制定与技术支撑的构建，以及如何通过系统化的演进路径实现持续的收入增长与技术突破。

二.明确需求：AI 2.0（大模型） 赋能储能典型高价值场景

AI技术正在为储能行业带来三大核心能力：实时监控系统状态、智能制定最优策略、自动调整运行方案。这种"监测-决策-优化"的闭环管理，已经在提升经济效益（如增加储能收益）、保障系统安全（如预防电池故障）、加快市场拓展（如精准客户开发）等方面产生显著成效。目前最具应用价值的AI场景包括：以下是AI在储能领域的主要典型场景（按业务价值高低排序）：

1. 智慧大脑：储能系统优化与能量管理（高价值）

储能系统优化与能量管理通过AI实现实时分析电价、天气、设备状态等信息，自动制定最佳充放电计划、动态充放电策略和多目标协同优化，结合复杂场景建模与实时决策能力，最大化收益并适应多样化需求，就像给储能系统装上"智慧大脑"。

①.应用方向

● 动态充放电策略：AI通过分析电价波动、负荷需求、天气（如光伏/风电出力）、电池寿命衰减等多维数据，实时优化储能充放电时序，最大化峰谷套利收益。

● 多目标协同优化：大模型可整合电网调度指令、碳排放约束、设备寿命等复杂变量，生成全局最优策略（例如在电网调频需求与电池损耗之间平衡）。

②.AI 赋能技术价值

● 复杂场景建模：大模型通过预训练的海量历史数据（如全球电力市场、气象信息、设备退化模式），可快速适应不同区域和政策环境下的优化需求。

● 实时决策能力：结合边缘计算和轻量化模型部署，实现毫秒级响应（例如参与电力现货市场高频交易）。

2. 全天候体检医生：储能设备健康管理与故障预测（高价值）

储能设备健康管理与故障预测通过AI实现电池寿命预测、故障根因分析及多模态数据融合，提升检测精度并快速适配新技术，保障储能安全。相当于给电池安装"全天候体检医生"，提前发现安全隐患并预测剩余使用寿命。

①.应用方向

● 电池寿命预测：AI分析电池内阻、温度、充放电曲线等数据，预测剩余寿命（RUL）和健康状态（SOH）。

● 故障根因分析：基于异常检测模型，定位热失控、析锂等潜在风险。

②.AI 赋能技术价值

● 跨系统知识迁移：大模型通过预训练不同电池类型（如锂离子、液流电池）的退化模式，可快速适配新型储能技术，减少标注数据需求。

● 多模态融合分析：结合红外热成像、声纹信号等非结构化数据，提升故障检测精度（例如通过视觉大模型识别电池膨胀形变）。

3. 云端储能电站：分布式储能聚合与虚拟电厂（VPP）运营（中高价值）

分布式储能聚合与虚拟电厂（VPP）相当于将分散的储能设备、电动车等资源整合成"云端储能电站"，通过AI优化资源调度和市场策略，实现整体效益最大化。尽管当前受电力市场开放程度限制，但长期具备显著潜力。

①.应用方向

● 资源聚合优化：AI协调分布式储能、电动汽车、柔性负荷等资源，参与电网调频、需求响应。

● 市场博弈策略：基于博弈论和强化学习，制定虚拟电厂在电力市场中的最优报价策略。

②.AI 赋能技术价值

● 复杂市场模拟：大模型可模拟不同政策（如容量补贴、碳税）下的市场演化路径，辅助长期投资决策。

● 用户行为理解：通过自然语言处理（NLP）分析用户用电习惯，提升需求侧响应参与率。

③.制约因素

● 当前价值受限于电力市场开放程度（国内现货市场尚未全面开放），但长期潜力巨大。

4. 储能市场雷达：智能营销系统规模化获客（新兴价值）

规模化获客场景通过AI驱动的精准营销工具（如客户分群模型、智能提案生成器），快速切入工商业储能市场，抢占增量客户。

①.应用方向

● 精准客户分群与需求预测：利用大模型分析行业数据（如企业用电特征、政策敏感性、地理位置），识别高价值潜在客户（如高能耗工业企业、分布式光伏业主），预测其储能部署容量需求。

● 智能营销内容生成：基于客户画像自动生成定制化技术方案、投资回报率（IRR）测算报告，提升销售转化效率。

● 渠道优化与伙伴管理：通过AI分析代理商、集成商的历史合作数据，动态优化渠道资源配置，识别高潜力合作伙伴。

②.AI 赋能技术价值

● 跨领域数据融合：整合工商注册信息、能源消费数据、地理信息（如屋顶面积卫星图像）等结构化与非结构化数据，构建客户360度视图。

● 动态策略优化：通过强化学习持续迭代营销策略（如定价、渠道选择），实现获客成本降低与转化率提升。

● 交互式客户触达：基于多模态大模型（如文本、语音、图像）开发智能客服，实时解答技术问题并生成个性化提案，缩短销售周期。

当前，AI在储能领域的应用已从解决单一问题（如充放电优化）发展到全面重塑储能价值链。以上所列的场景表明未来的关键突破点在于构建一种“懂技术、懂电力、懂市场”的智能系统。这种新型AI系统将具备以下核心能力：

● 跨领域理解能力：能够同时掌握电池特性、电力市场规则、用户需求等复杂知识；

● 持续进化能力：随着政策调整和新技术的应用，自动升级优化策略；

● 风险预判能力：提前6至12个月预测市场波动和技术迭代方向。

通过这些能力，智能系统将使储能电站从传统的“被动响应设备”转变为“主动创造价值的智能资产”，从而成为新型电力系统中不可或缺的灵活调节资源。

然而，由于储能行业的复杂性和特殊需求，许多应用场景尚未被充分开发，甚至无法预先设计，而需要在实践过程中不断探索和完善。这要求依赖于融合型AI技术——一种能够跨越多个领域、处理复杂数据，并具备实时决策与优化能力的AI解决方案。

接下来，我们将深入探讨储能行业所需的融合型AI技术，解析其在设备管理、数据处理、优化调度等关键环节的具体应用，以期为行业带来更多创新可能性。

三.明确方案:储能属于工业领域，需要的是融合型AI能力

储能行业作为工业领域的一部分，与消费领域存在显著的差异。在消费领域，LLM（大语言模型）主要应用于自然语言处理、对话系统、文章生成、智能客服等场景，侧重于文本数据的处理和分析。然而，储能行业的需求远不止于此，它不仅需要通过数据挖掘和分析来实现智能化，还需要结合更复杂的物理系统、实时控制、数据处理和多种技术平台的深度融合。因此，储能行业更需要的是融合型AI，而不仅仅是消费领域的LLM。Gartner 发布的 2024 年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线的报告中也指出：融合型 AI 是中国企业最务实的选择。

1. 储能行业的特点与需求

储能行业涉及到的是复杂的工业系统，包含了电池管理、电网调度、负荷预测、能效优化等多方面的内容。与消费领域的LLM主要处理文本或简单数据不同，储能系统需要处理的是多维度、复杂的实时数据，包括电池性能数据、能量存储与调度数据、外部环境变化（如气候变化）等。这些数据往往来源于不同的传感器、设备和平台，需要高效、精准地整合和分析。

2. 融合型AI的优势

融合型AI可以跨越多个领域，结合多种技术平台，如数据平台、云平台、AI平台等，为储能行业提供强有力的支持。具体来说，融合型AI能够做到以下几点：

● 多源数据融合： 储能行业的数据来源繁多，包括实时监控数据、气象数据、用户用电数据等。融合型AI能够将这些来自不同领域的数据进行统一分析，挖掘出潜在的关联性。例如，AI能够将气象数据与电力需求预测结合，优化储能调度策略。

● 多任务协同： 储能行业不仅需要进行实时能量调度，还需要进行设备管理、电池寿命预测、负荷平衡等多个任务。融合型AI通过多任务学习能够在多个层面上进行优化，提高系统整体性能。比如，AI可以通过同时分析电池状态、负荷预测和电网调度数据，自动调整储能策略，确保系统的整体最优运行。

● 深度学习与优化算法结合： 储能行业中的很多问题（如充放电策略、能效优化）往往需要依靠复杂的优化算法来解决。融合型AI能够结合深度学习和传统优化算法，快速计算出最优解。通过训练深度神经网络模型，AI能够预测和优化储能设备的性能，从而在复杂的环境中实现最佳操作。

3. 跨领域技术融合

储能系统的优化不仅仅依赖于AI，还涉及数据平台、计算平台和云平台的高度集成。融合型AI在这种技术融合中扮演着关键角色。例如：

● 数据平台：提供数据集成、清洗和预处理的能力，确保AI能够获得高质量的输入数据；

● AI平台：提供强大的算力和模型训练支持，能够根据储能行业的需求进行个性化定制；

● 云平台与边缘计算：能够确保AI算法的实时性和灵活性，特别是在需要实时响应的场景中，比如电网调度和负荷管理。

通过这种技术融合，AI不仅能够在不同领域之间传递信息，还能实现跨领域的智能决策，真正为储能系统带来增值。

4. 持续的智能化演进

储能行业的智能化不仅是初期的数据分析和优化，而是一个持续演进的过程。随着系统运行时间的延长，AI模型需要不断地调整和优化，积累更多的数据来进一步提高决策精度。融合型AI可以通过自适应算法进行不断学习，确保储能系统随着时间的推移不断提高效率、降低成本。

5. 跨学科应用的必要性

储能系统的设计和运行不仅仅依赖于AI技术，还涉及电气工程、能源科学、材料科学等多个学科。融合型AI能够通过跨学科的学习与整合，将这些领域的知识应用于储能系统的优化。比如，在电池管理系统中，AI不仅需要对电池状态进行预测，还需要结合电池材料的特性、充电过程的物理规律等多方面信息，进行多维度的优化。

综上所述，储能行业需要的远不仅仅是消费领域中的LLM，而是一个跨越多个领域、能够处理复杂数据、具备实时决策和优化能力的融合型AI。这种AI系统能够结合多种技术平台、实时数据和跨学科知识，全面提升储能系统的智能化水平，推动行业的持续发展和创新。

四.明确技术:储能的AI应用场景出发

前面章节中，我们已经明确了储能行业所需的方案是融合型AI能力。那么，具体来说，融合型AI能够为储能行业带来哪些实际能力呢？最重要的特点是，AI能够整合多种数据源和技术平台，提供更为全面、精准的解决方案，满足储能系统的复杂需求，具体有以下四种能力：

1. 智能化设备管理

储能设备的管理和维护是储能行业中至关重要的一环，如何在保障设备高效运行的同时，降低维护成本并延长使用寿命，成为企业亟需解决的难题。融合型AI通过智能化设备管理，能够实时监控电池状态、环境变化等因素，自动调整充放电策略，从而优化电池寿命和维护周期。通过持续的数据分析和预测，AI帮助企业减少设备故障，提高设备的整体利用率，从而进一步降低维护成本并提高系统的经济效益。

2. 多模态数据处理能力

储能系统涉及的监控数据来源广泛，包括电池状态、电网调度、环境数据等，这些数据不仅具有结构化的信息，还有如气象数据、用户需求等非结构化数据。融合型AI能够有效地处理和分析这些多模态数据，实现信息的有机整合和深度挖掘。比如，AI可以将电池的健康状态与实时气象数据结合，优化充电策略，确保储能系统在多变的环境条件下实现最佳操作。此外，AI还能够通过不断学习和适应新的数据特征，提供更精准的预测和优化建议。

3. 高效的能源调度与优化

储能系统的核心功能之一是能效优化，确保能源的高效存储与调度。储能设备必须根据电力需求和供应情况，进行动态的充放电决策。融合型AI能够实时分析电网状况、预测负荷波动，并自动调整储能策略，优化充放电过程，减少能源浪费。例如，AI可以预判电力需求的变化趋势，动态调整储能系统的调度策略，在电力需求高峰时段提前调度储能，以应对突发的负荷需求波动，从而帮助企业降低电力成本并提高能源利用效率。

4. 个性化服务与客户满意度提升

随着储能市场的竞争加剧，客户的需求愈发多样化，如何提供个性化的服务成为企业在市场中脱颖而出的关键。融合型AI通过对客户需求的精准把握，可以为不同客户提供量身定制的储能解决方案，提升客户体验。比如，AI可以根据不同客户的用电习惯、需求模式以及电力价格波动等因素，制定个性化的储能策略和调度方案，从而提高客户满意度，增强客户的忠诚度，促进长期合同和项目合作机会的产生。

根据上述四个能力领域，储能AI的方案可以分为四个层次，分别对应不同的技术平台和应用模块。

1. 云边端协同的基础设施层

● 云端平台

○ 弹性计算与存储：依托云平台（如阿里云，搭建弹性资源池，支持大规模仿真训练和实时数据分析，能够承载复杂的计算任务，如电池材料模拟和系统优化。

○ 微服务架构：通过微服务架构，将储能系统的各项功能模块（如BMS优化、预测性维护等）封装为API，便于快速集成到不同储能应用场景中。

● 边缘计算节点

○ 本地化推理：在储能电站中部署边缘服务器，运行轻量化AI模型，实现毫秒级的实时控制，以应对电力需求波动等瞬时变化。

○ 协议兼容：支持Modbus、IEC 61850等工业协议，确保系统能够兼容不同厂商的电池、逆变器设备，并进行统一调度。

● 终端设备

○ 智能传感器：部署高精度电压/温度传感器、声纹检测设备，采集多模态数据，以全面监控储能设备状态。

○ 嵌入式AI芯片：在BMS中集成NPU，实现本地异常检测与故障预警，减少通信延时，提升响应速度。

2. 数据治理与知识沉淀层

● 数据湖构建

○ 多源数据接入：整合电池运行数据、气象数据、电网调度指令、市场电价等多种结构化和非结构化数据，为AI模型提供高质量的数据支持。

○ 数据清洗与标注：使用规则引擎自动过滤噪声数据，并利用半监督学习减少人工标注成本，提高数据标注效率。

● 特征工程与知识图谱

○ 电池退化特征库：通过提取充放电循环次数、内阻变化率等关键指标，构建电池健康状态的特征向量，为电池寿命预测提供精准依据。

○ 行业知识图谱：结合电池材料特性、故障案例、运维规程等信息，构建行业知识图谱，支持基于语义的知识查询与分析。

● 数据安全与合规

○ 隐私计算：通过联邦学习实现跨电站的数据协同建模，保护数据隐私，并遵循行业合规要求。

○ 区块链存证：对充放电指令等关键操作进行区块链存证，确保数据的不可篡改和可追溯性，满足监管和审计需求，并为将来的创新融资模式RWA（真实世界资产）做好基础准备。

3. 模型平台与智能体工厂层

● 模块化算法库

○ 通用LLM模型：提供多种大语言模型，开源优先选择，包括DeepSeek、通义千问等。

○ 预置专业场景模型：提供电池寿命预测（LSTM）、异常检测（Isolation Forest）、调度优化（DQN）、时序大模型等模型，企业可根据不同需求灵活选择。

● 模型开发工具链和智能体工厂

○ 模型优化：提供模型定制到应用部署完整流程支持。

○ 应用构建工具：提供流程编排工具，包括Prompt模板和可视化应用调试。

4. 场景应用与业务闭环层

● 快速场景适配

○ 低代码配置：通过拖拽式界面快速组合算法模块，简化复杂应用场景的开发，例如将“风光预测+储能调度”结合成VPP控制策略，快速适配到不同的储能场景中。

○ 数字孪生仿真：构建虚拟储能电站进行极端工况测试，确保AI策略在各种复杂环境下的安全性和有效性。

● 反馈优化机制

○ 在线学习：通过实时监控系统运行效果（如调度收益偏差），自动调整模型参数，实现智能化优化。

○ 人类专家介入：当AI决策的不确定性过高时，系统会触发人工复核，确保最终决策的可靠性和精确性。

通过上述方案的实施，储能行业能够实现AI赋能全链条的智能化转型，从而提升运营效率、降低成本、创造更多商业价值。

五.明确演进路线:沿着智能化转型的三大赛道逐阶段演进

企业在AI与储能技术结合的智能化转型过程中，需要围绕三个主要方向——人机交互革命、认知协作革命和计算范式革命——逐步演进。每个方向的演进路径可分为起步阶段（单一技术应用）、爬坡阶段（多技术组合应用）和俯冲阶段（规模化融合应用），以下将详细阐述各方向的典型应用场景及发展路径。企业应根据自身特点，选取适合的场景进行研发积累，形成独特的技术能力和竞争壁垒。

1. 人机交互革命

人机交互革命旨在通过自然语言处理、语音识别等技术，提升人与机器之间的交互效率和体验，推动从传统界面操作向智能化助手型对话交互的转变。

起步阶段（单一技术应用）

● 售前售后客服：利用自然语言处理技术构建智能客服系统，实现自动化的客户问题解答，提升响应速度和服务质量，降低人工成本。

爬坡阶段（多技术应用组合）

● 智能营销系统规模化获客：结合大数据分析、推荐算法和自动化工具，精准识别潜在客户并推荐适合客户特性的储能方案和容量，实现高效获客和项目落地。这一过程依赖于强大的计算能力，以快速处理海量数据并生成实时洞察。

俯冲阶段（规模化融合应用）

● 全链路自然语言对话交互工作流：储能的上下产业链条中，结合语音识别、自然语言理解和生成技术，打造全流程的自然语言交互能力。例如，用户可以通过大模型助手的交互完成对储能全生命周期的运营和控制执行。

2. 认知协作革命

认知协作革命的核心在于通过知识图谱、大模型深度学习、强化学习和传统预测分析等技术，赋予AI系统更强的理解力、推理能力和决策能力，使其能够主动参与业务流程并提供高价值支持。

起步阶段（单一技术应用）

● 企业知识库：利用知识图谱和语义搜索技术，将企业内部的知识资产结构化，帮助员工快速获取所需信息，提高决策效率和业务协同能力。

爬坡阶段（多技术应用组合）

● 虚拟电厂及微电网运营：通过AI技术整合分布式能源资源，优化调度策略，提升虚拟电厂和微电网的运行效率与经济效益。

俯冲阶段（规模化融合应用）

● 自动化综能服务管家：通过深度融合自然语言交互技术和综合能源管理平台，构建“一站式”智能化能源服务管家。用户可通过语音或文本指令实时查询能源使用情况、优化能源调度策略，并获得个性化建议，真正实现“人机无缝协作”。

3. 计算范式革命

计算范式革命关注的是通过新型计算架构和算法优化，提升AI系统的计算效率和处理能力，以应对储能行业复杂的数据需求和实时决策挑战。

起步阶段（单一技术应用）

● 储能系统优化和能量管理：通过AI算法对储能系统的充放电策略进行优化，提升系统运行效率，降低能源损耗，初步实现智能化管理。

爬坡阶段（多技术应用组合）

● 储能设备健康管理与故障预测：通过传感器数据采集和机器学习模型，实时监测设备状态，预测潜在故障并提前维护，延长设备寿命，降低运维成本。

俯冲阶段（规模化融合应用）

● 全自动化电力现货交易：基于AI算法和实时数据分析，实现电力现货市场的全自动交易，包括价格预测、交易执行、风险控制等环节，大幅提升交易效率和收益水平。同时，AI系统能够主动学习市场规则变化，持续优化交易策略，成为企业的“智能交易助手”。

企业在推进智能化转型的过程中，需围绕人机交互革命、认知协作革命和计算范式革命三大方向，分阶段布局适合自身的应用场景。在大模型技术快速演进的今天，企业无需一开始就挑战高技术难度的场景，而是可以从技术成熟的低门槛应用入手，逐步提升现有业务场景的效率。随后，通过单一技术应用到多技术组合应用的过渡，再到规模化融合应用的创新突破，企业可以实现从局部优化到全局优化的跨越。

每一步都需要扎实的研发积累和技术沉淀，只有这样，企业才能逐步构建起核心竞争力，在未来的智能化竞争中占据有利地位，为能源转型和新型电力系统建设贡献力量。

六.关于储能企业布局AI的思考

物理世界的复杂性为储能领域提供了不亚于大模型（LLM）的更多机遇。未来，将实现通用基础模型与细分领域模型的融合。以下是一些关键思考：

短期聚焦带来增量收益：

● 基于现有云计算能力，开发储能优化SaaS平台（例如结合阿里云的AI-VPP平台API服务），重点推广工商业用户的峰谷套利场景。

● 与电网公司合作，提供“AI+储能”的调频辅助服务解决方案。

长期定位构建壁垒：

● 训练专注于垂直领域的大模型（如“储能GPT”），整合设备数据、学术论文和运维经验，构建知识壁垒。

● 建设面向电力市场的AI研发平台，提供源网荷储一体化的综合能效与碳服务。

合作发展形成联盟：

● 形成 AI 赋能储能生态联盟，术业有专攻，避免完全自建能力，享受 AI 技术不断进步带来的红利，在产业链中找准核心定位，与其他企业合作，以实现快速见效与低成本试错。

● 选择一个长期支持数字化转型的平台，促进数字化与产业之间的良性互动，推动价值链的螺旋上升。