与此同时，燃油车市场份额不断被压缩，产销量持续下滑，工厂产能大量闲置，在这场百年未有的产业变革中，燃油车是否注定走向终结？混合动力与替代燃料技术能否为其开辟新的生存空间？
随着储能系统日趋复杂，储能产品的种类与数量持续攀升。储能系统需要实时采集电池电压、温度、电流等关键参数，这就要求具备专门的数据处理功能，以降低云端延迟，提高响应速度。在此背景下，边缘计算芯片应运而生。
在创新时代，先进的智能电网解决方案的整合正在彻底改变能源分布，为更可持续的未来铺平了道路。随着全球对可持续性的推动力的加剧，行业正在利用尖端技术来优化电力管理，同时最大程度地降低环境影响。
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其应用场景不断拓展。然而，AI产业也因其庞大的电力需求被打上了“高耗能”的标签。
国际能源署（IEA）近日发布了一份名为《能源与人工智能》的特别报告，深入分析了人工智能（AI）与能源之间的复杂关系，揭示了一个令人震惊的趋势：到2030年，全球数据中心的电力需求将在现有基础上翻倍，达到每年约945太瓦时——略高于日本目前全年的总用电量。
国际能源署的一项分析显示，到 2030 年，全球数据中心的用电量将翻倍以上，略超过日本的总用电量。AI 被认为是推动这一增长的最大因素。该机构预计，未来五年内，数据中心将占发达经济体电力需求增长的 20% 以上，其中 AI 将是主要驱动力。
光伏、储能、充电设施，这些产业其实有了密切的关联，涵盖了能源的收集、储存与利用，而为了更高效以及成本更低的方式去利用这些清洁能源，光储充一体化已经成为越来越多企业的选择。
尽管当前我国在通信网络的覆盖已经走到了全球前列，但由于幅员辽阔，总有大片区域仍未得到网络的覆盖。尤其是阳光充足或者气流强劲的戈壁、沙滩等适合光伏、风电的区域。
当下，AI大模型技术的高速发展，正在改变目前的生产方式。与此同时，不少储能企业也开始拥抱AI大模型，甚至还发布了许多集成AI大模型的储能产品。而在储能电网的调度上，AI大模型也能发挥出重要作用，甚至一举打破传统能源管理的“不可能三角”。
近年来，我国新型储能制造业快速发展，在产业生态、技术创新和市场规模等方面取得领先优势，建立完备的产业链体系，锂电池、钠离子电池、液流电池、大规模压缩空气等储能技术全球领先。
所谓铁铬液流电池是一种氧化还原液流电池，利用溶解在盐酸溶液中的铁、铬离子价态差异进行充放电。在充电过程中，铁离子失去电子被氧化，铬离子得到电子被还原；放电过程则相反。
由于人工智能的普及，超级计算机和高性能计算机变得越来越难以区分，这推动了商业和科学应用性能的巨大提升，也给两者带来了类似的挑战。
