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专题：2025中国汽车充换电生态大会

　　9月27日-29日，2025中国汽车充换电生态大会在安徽省合肥市举办。本届大会以“十年奋进，智启未来”为主题，由中国电动汽车充电基础设施促进联盟和中国汽车工业协会充换电分会联合主办，设置了1场闭门会议、1场大会开幕式暨主论坛、6场主题论坛，以及多场特色专场活动，并新增了“充换电产业十周年发展成果回顾”，旨在共同推动充换电行业良性产业生态构建。其中，在9月28日下午举办的“主题论坛：充电服务品质提升”上，安徽能通集团科大能通子公司总经理马田雨发表精彩演讲。

　　以下内容为现场发言实录：

　　各位领导、各位同仁大家下午好！

　　我是来自安徽能通新能源科技有限公司的马田雨，今天非常荣幸能够站在这里，给大家共同探讨充电基础设施行业的未来。关于充电设施全生命周期管理的思考与实践，其核心价值就是以客户为中心，用AI技术为充电设施的全生命周期赋能，开启能源服务的新时代。

　　在正式展开之前，先让我们看一下今天的分享框架，从行业的现状与痛点切入，带大家整体了解AI在整个充电设备全生命周期中的应用。随后逐一拆解AI在六大环节里面的具体实践，最后总结AI驱动全生命周期管理体系能创造的核心价值。

　　随着电动汽车的普及率急速提升，充电基础设施已成为新型城市能源网络的核心组成部分，然而，当前的行业面临着建而不优、用而不管的粗放式挑战，导致用户的充电体验差、设备运营效率低、投资回报周期长等问题，科大能通以用户为中心，AI驱动全生命周期价值管理模式的新模式，以用户为中心，意味着所有的决策出发点和终点都是为用户创造价值。良好的体验是用户的忠诚度、网络效益和最终的商业成功基石。AI是实现这一理念的核心引擎，全生命周期价值管理，将管理的视角从单一的建设或者运营，延伸至覆盖规划设计、生产验证、部署安装、运维维护、退役循环的完整闭环，确保价值在每一个阶段都能被创造、传递和评估。

　　该模式将AI技术深入充电设施的每一环节，在开始讲述我们解决方案之前，我们必须先看清行业现状与挑战。其实刚才各位领导已经把2025年8月份所有的参数都进行了展示，这我也是展示了一下。

　　我们在梳理充电桩行业的六大痛点，这些不仅制约着行业的发展，也让客户的体验大打折扣，第一，布局不均衡。第二技术标准不统一，第三用户体验差，第四设备老化与运维难，第五盈利难，第六政策与标准待完善。这些痛点总结起来，就是行业里面的建而不优、用而不管的问题。安全能通要做的事，就是以用户为中心，用AI技术破解这些难题，实现充电桩全生命周期的协同优化与价值最大化。

　　首先介绍我们的公司，我们公司科大能通，成立于2014年，总部位于中国合肥，是一家集研发、制造、生产、销售、安装、售后、运维及运营为一体的专业新能源充电产品系统解决方案的国家高新企业。目前我们的主机厂业务占比比较高，平台安装业务200万用户以上，AI究竟在整个充电设施的全生命周期发挥什么作用呢？我们先看一张充电桩周期管理的蓝图。

　　在整个充电桩全生命周期管理蓝图里面，推动AI帮助我们构建一个规划到循环的可持续充电网络，接下来我带大家快速走进这六个阶段，看AI如何在其中创造价值。

　　首先我们进入第一环节，AI规划与设计，这一阶段的目标很明显，通过AI数据洞察，实现精准的选址与选型，同时做好软硬件协同系统优化，为后续的环节打下坚实的基础。在数据驱动选址上，我们不是拍脑袋决定，而是融合了多元数据做科学决策，通过这些数据的整合分析，我们能最大化的充电未来的利用率，从源头降低投资风险，在关键技术选型上，AI会根据不同场景的需求，给出最优方案，让充电桩不仅能充电，还能成为电网的储能节点，AI根据承载能力进行灵活匹配。

　　除了寻址和选型，AI还助力软硬件协同的细化设计的能力，让我们在图纸阶段就实现高可用性、易维护性、可延展性和低成本的目标。在硬件设计上，AI会参与模块化设计、散热设计、人机交互与互优化、枪线管理等设计，确保硬件既耐用又好用。软件与生态设计方面，AI支撑云端SaaS平台搭建，用户APP、小程序开发，还能推动不同品牌的互联互通，解决多平台充电的难点同时AI实现跟踪市场的法规，电网要求以及安全标准，确保设计方案完全合理，避免后续返工。

　　科大能通目前已拥有研发专利100余项，在申请专利40余项，软件著作权20余项，参与国家制订标准3项，团队标准3项。

　　到了AI的生产与验证环节，我们在这里构建供应链与智能制造品控体系，用AI保障每一台充电桩的品质，在可靠的供应链方面，AI会帮助我们对核心元器件的供应商进行严格筛选，通过分析供应商的历史供货质量、成本控制、交货准时率等数据，建立动态评估模型，确保合作的供应商能在质量、成本和交货稳定性达到我们的标准要求，从源头把控产品品质。在智能制造上，我们引入了自动化生产线，AI则负责对整个生产过程中的参数进行实时采集和追溯。我们建立了三级品控体系，从来料检测到过程检测再到FQC成品检测，AI贯穿每一个环节。通过算法自动判定产品是否合格，大幅度提高品质控制率与准确率。

　　除了生产环节，AI还在全场景测试上与合规上发挥着重要作用。我们从四个维度进行全面测试，确保产品在任何恶劣环境下都能够长期稳定运营。

　　第一，功能与性能检测，第二环境与可靠性检测，第三安全与电磁兼容检测，第四合规检测。AI会根据全球不同地区的认证标准，助力我们高效取得3C、CQC、CE、UL、UK等认证，为全球化销售铺平道路。科大能通主要产品已拥有了3C、CQC、CE、UL等国际国内的认证，充电桩系列畅销全国并远销海外近20个国家。

　　生产出合格充电桩以后，下一步就是高效部署和安装。在这一环节，我们靠着AI实现标准化、数智化、高效化，首先是AI标准化的流程与管理，我们制定了三大标准文件，AI将这些标准化固化到管理系统中，确保每一个项目都能按统一标准执行。同时我们推行流程标准，工具数字化、运维数据化，还有一个关键性的动作，就是数字孪生体系的映射，在充电桩安装后，将来它的资产信息及时录入系统，在云端构建一个物理设备完全一致的数字孪生体，这就相当于建了一个生命数字档案，后续的运维、维护、退役等环节都基于这一数字孪生高效展开。

　　下面展示一下科大能通智慧能源管理系统。目前科大能通在运维、安装方面，我们拥有了与主机厂打通所有的，就是主机厂那边给我下单，通过平台就可以实现，整个过程从下单、接单、安装、验收包括后面的维护、验收、维修，还有对账单等，这也是目前行业里面很少，也是极少做的平台，主要平台是针对部署和安装，特别是在我们私人桩领域里面，科大能通已经在整个行业里面是第一了。

　　其次，AI应用并网验收也是充电桩投入使用的关键一步，我们通过AI与并网协同，实现即装即用，即验即收，在并网审批阶段减少不必要的审批流程，大幅度缩短审批时间，在并网调节环节，确保负荷电网规范，避免对电网造成冲击。在用户体验验收上，AI模拟用户全流程操作，从人脸验证、扫码到充电、支付全方位测试用户体验是否流畅。最终实现即插即用，让充电桩快速投入运营、产生效益，解决传统部署中的安装快、并网慢的问题。

　　如果说规划、生产、安装是基础，那么运营与维护就是充电桩全生命周期中的价值核心，首先，AI监控与能量管理平台，我们搭建运营平台，实现对充电桩实现从被动检修到主动管理，在能量管理上，AI通过区域内的充电桩进行群管群控，同时参与电网的响应需求，当电网需要调峰时，充电桩可以反向充电，刚才何总提到的V2G，市场领域充电桩的技术，为运营商增加额外的收益。

　　除了能源管理系统，AI还支撑着分级维护与OTA升级，对于简单的软件问题，我们通过L1级的检测就可以解决，甚至可以通过AR愿景指导现场人员操作，对需要现场处理的故障，AI会进行ALR的智能派单，对于复杂的故障则进行L3级的返场维修，通过设计低成本更换模块或主控板，延长设备的技术生命周期。同时，我们也通过软件OTA升级，远程向充电桩推送新功能修复漏洞、优化体验。

　　当充电桩达到使用寿命年限时，并不意味着它的价值终结，AI会帮助我们实现绿色退役，资源循环、价值最大化。

　　AI数据反哺于闭环优化，退役的充电桩历史数据是非常宝贵的财富，AI对这些数据进行分析反哺到设计阶段，最终让下一代的产品在可靠性、可循环性上有着显著提高，进行闭环优化。

　　通过前面七个环节实践，我们最终打造了以AI驱动充电桩生命全周期的管理体系，实现从卖产品到卖服务的转型，构建了长期运营收入与核心的竞争力。这个体系的核心有三个点，第一，数字大脑，AI构成的全生命周期的SaaS平台像整个体系的大脑，整合了规划、生产、安装、运营、退役等所有环节的数据与流程，实现全区可视化、智能化管理。

　　第二，业务流程的标准化，确保无论在哪个地区、哪个项目，都能复制成功经验，保证服务质量。

　　第三，在生命系统协调，我们与电网公司、物业、供应商、回收企业、服务商等所有的合作伙伴建立紧密联系，通过AI平台实现数据共享、业务协同，共同完成充电桩的全生命周期管理。在整个生命周期管理当中，该体系能激活多重价值，推动整个行业发展。对于用户而言，彻底解决了充电焦虑、选址精准、充电方便、价格透明、设备可靠，真正实现以用户为中心，对市场而言，能释放电动市场的全部潜力。对于运营商而言，通过降低风险、提高运营效率，控制运维成本，解决盈利难的问题。对于电网而言，充电桩通过AI参与能量管理，成为电网的灵活性资源，助力电网优化调度，提升稳定性。对于社会而言，推动整个社会新能源体系平稳过渡，为双碳目标实现贡献力量。

　　各位同仁，充电桩设施的全生命周期看似是一个产业的话题，关系着整个行业的转型未来，科大能通始终坚信以用户为中心，始于数据，终于体验、成于AI，我们希望通过AI技术和行业伙伴一起，构建一个更智能、更高效、更人性化的充电网络，最后，感谢大家聆听，谢谢。

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