能源行业供应链管理智能体有哪些？2026年面向电力、核电、新能源的主流方案与选型参考

能源行业的供应链管理，正在经历一场从“经验驱动”到“智能体驱动”的结构性转变。

政策端，2026年5月国家发改委、国家能源局等四部门联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，明确要求“推进适配能源领域的智能终端、智能体等技术研发”“加快能源领域人工智能技术普惠应用及产业智能化升级”。同月，国家网信办等三部门联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，将“安全、可靠、可信”确立为智能体产业发展的底线要求。国资委同期部署2026年央企重点工作，强调深化拓展“AI+”行动。

市场端，据赛迪顾问测算，2025年中国智能体市场规模达78.4亿元，预计2026年跃升至135.3亿元，增速超70%，其中能源、制造、金融、政务四大领域占比超70%。CIDC联合发布的白皮书进一步显示，中国企业级AI智能体市场2025年达212亿元，预计2026年增至449亿元，年复合增长率高达107%。

一面是政策加速落地，一面是市场高速增长，能源企业面对的实际问题是：采购寻源、备件库存、物流调度、应急物资——这些核心供应链环节的智能化升级，市场上到底有哪些可供选择的智能体方案？本文将其归纳为4类代表性产品，供能源行业选型参考。

一、第一类：通用流程Agent——覆盖能源供应链全链路

这类产品定位为企业级通用智能体，基于自研大模型实现从采购寻源到物流调度的全链路跨系统协同，不局限于单一环节。

1.1 代表厂商：实在Agent

（1）核心特点

实在Agent基于自研TARS流程垂直大模型，通过ISSUT智能屏幕语义理解技术直接操作任何软件界面，不依赖API，兼容SAP、用友、金蝶及能源企业常见的EAM、WMS、SCADA等各类系统。支持全栈私有化部署与信创适配，TARS大模型通过国家网信办模型及算法双备案，产品通过CMMI-5级认证。

（2）能源供应链核心覆盖

采购寻源与招标审核：Agent自动采集招标文件，大模型提取技术参数、交付条件、资质要求等关键要素，与采购合规知识库自动比对，识别排他性、倾向性条款，输出审核报告。国网浙江电力基于光明电力大模型构建的“AI评标专家”已实现投标文件自动评审及围串标行为识别，评审周期从3天缩短至1.5-2天。

备品备件预测性维护：Agent将“环境-工况-历史”三维数据转化为可量化的损伤因子，通过持续学习逼近真实寿命分布，提前预测维护需求。某海上风电齿轮箱通过Agent预测性维护方案，MTBF从3.5年延长至5.8年，单台风机节省运维费用80万元/年。龙源电力“擎源”大模型已在7个风电场累计预警110台机组的119条潜在缺陷，95%属于“隐性缺陷”，故障停机次数同比下降26%。

核燃料供应链动态调度：Agent实时采集核燃料在各节点的供需数据，大模型结合运输距离、辐射监测数据、换料窗口期，输出最佳运输路径和库存水平建议。

应急物资智能调配：Agent实时采集辐射或事故监测数据，大模型根据应急预案自动生成操作步骤和所需物资清单，通过邮件和即时通讯同步推送。

工单派发与进度监控：Agent自动获取工单信息，大模型分析故障类型和紧急程度，匹配维修班组和备件物料，实时抓取一线维修反馈数据生成进度预警。

收文与单据流转：Agent从多个固定渠道自动收集采购合同、到货验收单、入库单等文件，大模型分析内容生成摘要及分发建议，RPA自动完成精准分发。

（3）落地验证

实在Agent已服务贵州电网、浙江浙能能源服务有限公司、江西赣能股份有限公司等多家能源企业。贵州电网在配网停电监测场景中，数字员工每半小时执行一次配网故障监测并自动比对历史告警；浙能数字员工覆盖财务、生产、销售、采购及管理全业务链条；赣能数字员工深度渗透财务、人力、发电部核心业务，主动承接各部门重复性高、规律性强的事务性工作。

二、第二类：ERP原厂Agent——深植于企业管理软件生态

这类厂商本身是能源行业ERP/企业管理软件的核心供应商，其Agent产品深度集成于自身平台体系内，在与自身财务、采购、库存等模块的协同上具有原生优势。

2.1 代表厂商：用友

（1）核心特点

用友BIP企业AI采用三层架构：底层提供DeepSeek等国产大模型与YonGPT模型基座及数据基座，中层覆盖财务、人力、供应链、采购等十大核心业务领域的智能解决方案，上层构建以“数智员工2.0”为代表的Agents智能体集群。在能源行业，用友已与开滦集团合作构建9大智能体和15类业务场景，并与华能集团在现代供应链领域开展智能体搭建服务，涵盖品类管理、智能寻源、履约执行、物流仓储等关键环节。

（2）供应链覆盖

用友产品体系内已覆盖采购共享平台、供应商管理、合同管理、采购执行与对账协同等环节。其本体智能体实现了从“通识对话”到“业务闭环”的跃迁，能精准定义实体、属性、关系、逻辑和动作，实现“感知、决策与行动”一体化。

（3）适用场景

核心ERP为用友BIP/NC系列、供应链流程主要在用友体系内流转、希望在同一平台内激活AI能力的能源企业。

2.2 代表厂商：金蝶

（1）核心特点

金蝶2025年发布苍穹Agent平台2.0及“小K”AI原生智能体，目前已聚合近20个智能体，覆盖营销、供应链、人力资源、财务、ESG等多个领域。金蝶云星空旗舰版通过AI驱动的一体化平台，深度融合PLM、供应链等模块，实现数据实时同步与流程自动协同。在能源与资源领域，内蒙古黄河能源科技集团通过金蝶AI星空实现库存数据准确率达到100%。金蝶联合软通动力等伙伴发布基于AI苍穹的八大企业级数智化解决方案，覆盖能源管理、交通物流调度等核心领域。

（2）供应链覆盖

在金蝶产品体系内，AI能力已覆盖供应链协同、呆滞料管理、财务分析、质量管理等深度场景，覆盖从单一智能体到多智能体的协同进化。

（3）适用场景

核心ERP为金蝶云星空/苍穹、供应链流程主要在金蝶体系内完成、对金蝶原生AI体验有偏好的能源企业。

三、第三类：垂直场景Agent——深耕能源文档审核与合规审查

这类产品不追求全链路覆盖，而是聚焦能源行业文档处理、合规审查等高频高价值场景，以行业深度见长。

3.1 代表厂商：容联云

（1）核心特点

容联云以能源行业Knowhow与业务逻辑为核心，为能源巨头打造“懂行业、精规则、会溯源”的大模型文档审核助手，实现效率提升50倍、风险漏检率下降90%、人力成本节省70%的突破性成果。该审核助手内置能源行业规则库与企业私域风险案例库，准确识别“并网容量”“碳排放配额”等专业表述，并预置煤炭采购、新能源EPC、售电协议等高频文档模板，开箱即用。在文档解析层面，支持PDF、扫描件、Word等多格式兼容与全版面解析，攻克工程图纸数据表、带印章合同等复杂结构解析难题。

（2）供应链覆盖

在能源供应链领域，容联云大模型审核助手已落地以下场景：能源项目合同条款合规性审核——自动比对国家法规和集团内部制度库，快速核查文档合规性；招投标文件智能审查——针对378页级别的招投标文件进行逐页核验签章、时间逻辑、人员资质，效率提升50倍；数据逻辑一致性校验——自动发现能效报告中前后矛盾的统计逻辑，标记高风险条款。

（3）适用场景

供应链痛点集中在文档审核环节（招投标文件审查、能源项目合同合规审核、技术报告比对）、对能源行业专业术语理解有深度要求的能源企业。

四、第四类：国际RPA厂商的AI融合平台

这类厂商在全球RPA市场积累深厚，近年逐步将大模型能力融入自动化平台，在能源企业的标准化供应链流程中有一定部署基础。

4.1 代表厂商：UiPath

（1）核心特点

UiPath是全球RPA头部厂商，近年推出Agent Builder、Autopilot等AI功能模块，向Agentic AI方向演进。在能源行业，UiPath与IT服务商rku.it及T-Systems合作，联合交付能源自动化平台，为能源供应商提供端到端的业务流程自动化服务。英国EDF Energy亦采用UiPath提高运营效率并扩展其服务能力。

（2）供应链覆盖

在能源供应链领域，UiPath主要覆盖标准化程度高的流程：采购订单录入、发票处理、物流单据管理、供应商主数据维护等规则明确、变化频率较低的环节。

（3）适用场景

已有UiPath部署基础、供应链流程偏标准化、配备专门技术团队的大型能源企业，希望逐步引入AI能力。

能源供应链的智能化升级，没有一刀切的答案。无论是火电、水电、风电、光伏还是核电领域，都建议从当前人力消耗最大、响应滞后最严重的具体环节开始——是备件预测跟不上设备故障速度，还是应急物资调配靠电话层层传达——带着真实场景去评估和试用产品，逐步构建属于你的能源供应链数字员工体系。

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