1月30—31日，中关村论坛系列活动——AI+能源发展大会在北京中关村会议中心举行，300多位政府部门代表、能源领域院士专家及产业链企业同仁齐聚一堂，共探AI与能源产业融合发展新路径。国电投中央研究院电气部门副主任张蔚琦围绕《AI在电力领域的企业实践》主题发表主旨分享。张蔚琦立足国家电投多年研发积累与实践经验，聚焦储能安全核心痛点，提出“以数据驱动+机理支撑+大模型智能，构建储能全生命周期智能安全体系”的核心观点，详细拆解AI在储能安全领域的落地路径与实践成果，为新型电力系统建设注入新思路。  张蔚琦首先梳理了AI在电力行业的应用全景，指出AI技术已广泛贯穿发电侧、输电侧、配变电侧、用电侧及管理决策全环节，为后续聚焦储能安全场景奠定基础。  结合行业发展态势，张蔚琦给出首个关键判断：双碳目标推动下，新型电力系统对储能需求急剧增长，但行业快速发展背后痛点突出。他用具体数据佐证行业发展势头——2024年我国电化学储能总装机容量达37.13GW，2025年同比增长超150%；同时精准拆解五大核心痛点：一是技术路线多元化，锂离子、钠离子、液流电池、固态电池等多种技术路线并进，材料体系复杂；二是故障机理不透明，电池老化、热失控演化路径不明，预防难度大；三是电站状态黑箱化，运行数据利用率低，影响决策与收益；四是运行流程碎片化，运维依赖厂家、标准不统一；五是安全事故时有发生，风险难以前置管控。这些痛点，成为制约储能行业高质量安全发展的关键瓶颈。  针对这些痛点，张蔚琦强调，破解之道在于打通数据孤岛、构建全要素数据库，通过AI实现运维智能化预判与寿命优化。他同时介绍，国家电投从2024年起连续出台储能安全相关政策，明确要求存量及新建储能电站建立独立安全监控信息平台，将年度安全运行报告纳入考核，为AI+储能安全实践提供了清晰的制度保障与路径指引。  基于行业痛点与集团政策要求，张蔚琦提出，AI赋能储能安全，需聚焦核心场景、坚守明确技术路线。他介绍，国家电投系统梳理储能电站安全管理业务，形成四大类20个细分场景，通过S-E-T-F四象限打分模型(战略重要性、经济效益、技术成熟度、实施可行性)筛选，最终聚焦两大核心场景——安全风险评估与故障诊断和智慧运维。“我们的总体技术路线，是构建能感知、会诊断、可预警、善决策的智能安全体系，核心是数据驱动、机
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