目录

01 AI在发展中国家没用？我改变了看法

02 自然语言交互的真正价值，并不在体验

03 “放弃控制权的恐惧”：AI 要过心理关

04 足够的数据，才能绘制出新大陆海图

05 把“问题”数据亮出来：一份体检报告

06 结语：潮水已起，西行探险者在路上

写在前面

五百多年前，通往东方的旧航路已困难重重。

奥斯曼帝国扼住君士坦丁堡的咽喉，葡萄牙垄断了绕行非洲的海岸，胡椒被中间商抽走几道差价。

于是哥伦布率领船队掉头向西，驶进一片没有海图标注的水域。

所有人都知道向东能到达黄金和香料之国，却没人知道向西会走向何方。

大航海的分水岭，在于敢不敢“驶离”那条被验证过的旧航线。

哥伦布西行探险

今天的储能，正卡在同一条挤不动的旧航道上。

造设备、铺渠道、拼价格，所有人卷到最后无利可图。

真正的勇者开始向西：驶向一个无人去过的地方，用软件、数据和 AI，重新定义储能的价值。

思格这次升级 mySigen 4.0 与 SigenAgent，就是这样一次更勇敢的向西探索。

它在试着画出那张还不存在的新大陆地图。

6月份上海展结束后，小趴菜拜访了思格，写出了第一篇关于思格 SigenAgent 的爆款文章，转发量过1000，阅读量过 1.4 万。

两个月后，小趴菜再次拜访思格总部，并有幸与CEO交流。

我发现，mySigen 4.0与 SigenAgent 软件的能力比两个月前的3.0更加强大。

硬件一年一步，软件一月一程。

思格轻舟一叶，每个月都在向“新大陆”推进一段航程。

本文就是小趴菜“两次登船”之后，对思格软件能力的第二篇深度“航海日志”。

01

AI 在发展中国家没用？我改变了看法

小趴菜近一个月走访了近10家户储厂商，发现一个有意思的现象：很多人对 AI 能力这件事的判断，其实是有分歧的。

不少人认为AI 能力更多是营销噱头，或者只适用于极少数发达国家，在发展中国家没什么用。

说实话，小趴菜一开始也认可这个观点。

但慢慢地，小趴菜改变了看法。

思格mySigen APP 4.0中，SigenAgent 扮演了四种角色：私人能源管家、运维医生、电力交易操盘手、企业经营助手。

在发展中国家，先不谈能否用上电力交易操盘手、私人能源管家等角色，小趴菜相信有一个共性需求能用得上，那就是“运维”。

SigenAgent运维界面

这里要讲清楚一个底层逻辑：户用储能是安装商主导型的渠道生意。业主对品牌的认知很弱，选什么牌子，基本是安装商说了算。

传统的渠道绑定靠什么？靠利益（毛利、账期、返点）。

但软件和 AI 能力，可以把渠道黏性从“利益”迁移到“渠道效率”上。

如果一个 AI 软件能帮安装商管好装出去的电站，做好安装检测，在线上提前筛查问题、解决问题，安装商就会非常依赖这个软件。

这种依赖，就是极高的切换成本。

利益换来的忠诚，别人降价就能撬走；效率带来的依赖，才是真正的护城河。

SigenAgent运维功能

02

自然语言交互的真正价值，并不在于体验

最近，小趴菜在“自然语言交互”这个点上有了一些认知突破。

某大佬告诉我：自然语言交互在储能上真正的价值，并不在于交互体验本身。

很多人以为这只是给用户带来方便，其实不然，真正的价值在于“功能的利用率”。

如何理解？

拿单反相机举例。除非是摄影高手，大部分用户主要就用自动挡，按快门、调焦距，90% 以上的功能其实都被闲置了。

SigenAgent自然语言交互

回到储能领域，一样的道理：现在大多数户用和工商业系统，基本都是出厂默认模式，或者安装商设好的基础模式。

很多高级策略根本没被启用，大量复杂能力被闲置了。

自然语言接口的意义，就是把这些已有功能的利用效率大幅拉升。

SigenAgent自然语言交互

那位大佬告诉我，现在很多厂家的认知，还停留在“怎么增加更多功能”。

但实际上，更该做的是：把已有功能的调用门槛降到零。

这才是自然语言交互的真正价值。

03

“放弃控制权的恐惧”：AI 要过心理关

最近小趴菜去华为门店体验了问界 M9。

试车的时候，先在路况复杂的地下车库转了几圈，然后又上路兜了一大圈，全程没碰过方向盘，连脚都没放在刹车踏板上。

体验完之后，小趴菜感觉连保时捷都不香了，智驾的体验真的是无与伦比。

回过头我一直在想，自己是怎么迈过“把方向盘交出去”这道心理坎的？

琢磨下来大概是这么几件事凑在一起：

我在路上亲眼见过别人也不扶方向盘，好好的没出事，这是社会证明；

我心里认可华为的技术，这是品牌背书；

再加上试车时旁边一直有专业人员陪着我、给我讲解，这是陪伴式引导。

三样东西加一块儿，那道坎就没那么高了。

试车中间还有个小插曲。

车突然轻轻点了一下刹车，我当时一脸懵，不知道什么情况。

看了眼屏幕才反应过来，原来是左边有辆车稍微压了点线，反而是我没有看见，系统为了安全提前收了一下速。

你看，一旦决策依据被解释清楚，人就放心了。

SigenAgent自动化策略

这个案例完全可以对应到储能AI：把决策依据讲清楚，让用户充分了解系统为什么放电、充电、购电或者售电，就逐渐敢把“控制权”交出去。

很多关于自动驾驶的老黄历或负面评价，在亲自体验之后都会烟消云散。

小趴菜相信，“把储能交给 AI”这件事，也会经历同样的过程。

04

足够的数据，才能绘制出新大陆海图

哥伦布船队驶入未知海域时，真正沉淀下来的财富，是一笔笔航程、一处处洋流与暗礁，最终汇成海图。          船可以复制，航线经验却只能靠一次次真实航行获得。

储能 AI 也是同样的逻辑。

同一套充放电策略，放在挪威负电价的春汛日，和放在南非每天定时停电的下午，跑出来完全是两码事。

策略引擎能否持续进化，关键就在于它见过多少这样的真实世界。

这些场景，靠推演是补不齐的。只有系统真正接管一部分决策、在各种气候和电网条件下持续跑下去，AI 才能分清一个策略是纸面上有效，还是在用户账单上真正有效。

SigenAgent自动化策略

所以判断一家储能公司 AI 成色，小趴菜认为有三点：          有多少设备进入了真实的 AI 运行状态，AI 在多大程度上参与了决策，以及这些运行数据能否被持续回流、复盘、迭代。

而这三件事一旦转起来，就是一套飞轮：          用户看见了收益和确定性，愿意开启更多自动化；更广泛、更复杂的场景沉淀为数据；          数据反过来校正策略、提升效果；更好的效果，又换来下一轮的信任和授权。

思格所积累的，表面上是一次次版本升级，更深层是一张不断补全的能源运行海图。          当后来者驶入同一片海域，先行者已经掌握了风向、潮汐与暗流。

05

把“问题”数据亮出来：一份体检报告

SigenAgent 还有一个功能，小趴菜觉得特别有意思。

系统新增了“光伏限发智能检测与提醒”。

如果 SigenAgent 识别到光伏发电因为政策或系统限制没有被充分利用，App 会在功率图里标记出对应的时段，让用户直观看到潜在的损失。

SigenAgent光伏限发智能检测与提醒

这是一个很聪明的产品设计。

绝大多数光伏系统的收益核算，只统计“发了多少电”，却从不统计“因为限制而没发成的电”。

这里头其实大有门道，行为经济学管它叫损失厌恶。

同样一笔钱，丢掉的痛感差不多是得到的两倍。

所以当 App 告诉你“这个月你白白损失了 300 度电”，那种感觉比“你多挣了 300 度”要强烈得多。

再往深了看，把限发损失显性化，第一步是让用户“看见”问题，第二步就是给出解法，可能是调策略，也可能是提示你该扩容、加个充电桩、装台热泵把这些电就地消化掉。

这么一来，一个原本只是“检测”的功能，就被巧妙地做成了一个能反复触达客户的二次销售入口。

这和体检报告的商业逻辑一模一样：体检是一切后续服务的入口。

看见隐形损失，就是新价值的起点。

06

结语：潮水已起，西行探险者在路上

哥伦布一直以为自己抵达的是印度。

历史最耐人寻味的地方正在这里：他带着执念出发，却为一个更大的世界开了闸门。

思格此刻驶向的这条软件与 AI Agent 的新航路，究竟能走向哪里？

是从北欧走向整个欧洲，还是走向澳大利亚、美国、日本，走向广阔的亚非拉？

一切都是未知。

恰恰是这种不问终点的探索，让先行者有机会亲手推开更大的世界。

这份对无人区的孤勇与笃定，才是真正让人尊重的地方。