為恆智能發布WHES Edge算儲一體機 以軟硬協同拓寬工業AI基礎設施新路徑
2026年11月3日，為恆智能舉辦“算儲一體，Edge 無界”新品發布會，正式發布 WHES Edge 算儲一體機及 WHES ONTO 企業 AI 平台，展示了公司在能源技術與算力基礎設施融合領域的創新探索，以及面向工業 AI 市場的業務布局。
隨着人工智能加速進入企業生產與經營管理，AI 正從通用工具走向更深層次的業務應用。與此同時，企業在推進 AI 落地時，不僅關注 AI 的應用價值，也更加重視部署環境的安全性、核心數據的自主可控，以及 AI 與現有業務流程的有效銜接。如何讓算力、能源、數據與業務應用形成有效協同，成為工業 AI 進一步發展的重要課題。
為恆智能將本地算力、能源保障與企業 AI 應用深度融合，並結合 FDE 專業交付服務，提供覆蓋算力基礎設施、數據管理、AI 應用與現場部署的一體化解決方案，幫助企業構建可部署、可使用、可管理、可持續優化的本地化 AI 能力。
嘉賓演講：
分布式算力成為工業 AI 的必然選擇
工信部電子一所江蘇賽昇研究院陳震書記以《分布式算力：工業 AI 的必然選擇》為題發表演講。他從國家政策、技術發展趨勢與產業實際需求三個維度，闡述了工業 AI 從“可選項”走向“必答題”的發展趨勢。他指出，隨着大模型、多模態技術與邊緣智能不斷成熟，工業 AI 正從演示級應用走向產線級應用。結合工業現場對毫秒級響應、核心數據安全、系統自主運行及能源保障的要求，他進一步對比了從傳統集中式算力中心和分布式算力的特性，指出算力向工業現場延伸已成為必然方向。
陳震書記強調，工業 AI 所需要的分布式算力，不僅要實現雲、邊、端協同，更要具備低時延、數據安全、系統自治、穩定可靠及靈活擴展等能力，使算力能夠適應複雜多變的工業環境，在弱網甚至斷網條件下保持必要的自主運行能力。同時，算力下沉也要求能源保障同步跟進，通過算力與儲能協同提升供電可靠性、負荷調節能力和電網適應性，為工業 AI 持續運行提供堅實的基礎設施支撐。
趨勢洞察：
工業 AI 的實現路徑與為恆智能的技術積累
在產業趨勢分享環節，為恆智能創始人、董事長孫耀傑教授以《工業 AI 與算儲一體化關鍵技術》為題，結合人工智能技術演進與企業實踐，深入闡述了工業 AI 的核心架構、實現路徑及算力與能源協同的發展方向。孫耀傑教授指出，工業 AI 的核心在於將人的經驗、知識與決策能力轉化為系統能力，使過去難以量化表達的現場經驗逐步轉化為可感知、可建模、可執行、可驗證的系統能力。他提出，工業 AI 主要包括企業流程 AI 與物理 AI 兩大方向，需要以企業數據、行業模型、分布式算力、權限審計及能源基礎設施為共同支撐，推動 AI 從信息處理走向真實業務流程與物理系統中的執行。
隨着算力規模與動態負荷持續增長，能源保障也成為算力基礎設施發展的重要課題。孫耀傑教授指出，算力與儲能需要通過多時間尺度協同，從毫秒級功率緩衝、秒級負荷平滑，到更長時間尺度的能源優化與 VPP 協調，讓算力負荷從高動態用電需求逐步轉變為可調節資源，實現算力、能源與電力系統的協同運行。
在工程化實踐方面，孫耀傑教授強調，工業 AI 的真正落地離不開長期數據積累、實驗驗證與多場景邊界覆蓋。為恆智能已積累1300餘項電站長期運行數據、800餘項認證與實驗室測試數據，並通過與復旦大學共建科研平台、推進 AI+製造項目，持續構建從數據積累、模型研究到實際場景驗證的技術與工程化能力。他進一步提出 AI–BI 的思考，探索人工智能發展背景下不同智能形態之間的新平衡，為工業智能的未來發展提供了新的思考方向。
新品發布：
WHES Edge 算儲一體機正式亮相
在新品發布環節，為恆智能副總裁楊樹博士系統介紹了 WHES Edge 算儲一體機的設計理念、總體架構與產品價值。
他指出，雖然越來越多企業希望通過部署 AI 深入業務場景，但實際建設中往往面臨著數據管理、供電連續性、業務適配、運行成本及系統集成等多重挑戰，高功率 GPU 集群對電力容量、散熱能力、機房承重及運維體系要求較高，前期投入大、建設周期長。WHES Edge 正是針對這些痛點而生：WHES Edge 的“一體”並非簡單的物理拼裝，而是實現了算力、儲能供電、熱管理、控制網絡與軟件平台的一體化設計，降低企業對傳統高規格機房的依賴，使企業能夠在適配的現場環境中部署和運行企業級算力。
產品採用“三艙兩櫃”總體架構。其中，算力模塊支持 8至32卡模塊化 GPU 配置，適配不同規模的業務需求；針對工業現場供電穩定性與持續運行的需求，WHES Edge 通過儲能系統提供分鐘級至小時級的持續供電支持，提升算力設備運行的穩定性與業務連續性。
更重要的是，WHES Edge 通過統一的熱設計、配電、監控與協同機制，讓算力與能源真正形成整體。系統內置的 EMS（能源管理系統）能夠結合算力負載預測調整充放電策略，並讓算力調度感知能源約束，合理安排高負載任務。
楊樹博士強調，WHES Edge 的核心價值在於通過集成算力與能源，讓企業能夠在自身場地部署和運行本地 AI 算力，為後續業務應用落地提供穩定的基礎設施支撐。
WHES ONTO：
連接企業數據與業務，讓 AI 真正進入工作流程
如果說硬件解決的是“跑得起來”，那麼軟件解決的是“用得安全”與“用得深入”。對於工業企業而言，財務數據、研發資料、供應鏈信息及生產經營數據往往涉及企業核心機密，難以直接交由外部平台處理。企業需要的不只是一個問答工具，更需要一個能夠連接業務系統、理解業務規則並支持業務流程的 AI 平台。
本次發布會推出的企業 AI 軟件平台 WHES ONTO，正是圍繞這一需求，通過“數據-權限-連接器-skill/工作流/agent”的多層架構，幫助企業將分散的業務數據、規則與流程組織起來，推動 AI 深入日常經營與生產管理，其核心能力主要體現在三個方面：
– 連接業務系統，打通數據鏈路：向上連接 ERP、CRM、OA 等經營管理系統，向下對接 MES、SCADA 等生產現場系統，並支持接入企業知識庫與文件資料，系統完成連接後，授權用戶即可通過自然語言查詢相關業務數據，減少跨系統查找和重複處理信息的成本，打破系統間的數據壁壘，讓 AI 建立在企業真實業務數據之上。
– 對話式創造智能體，持續復用業務能力：支持非技術人員通過自然語言描述“許願式”需求，通過簡單的定義角色與知識庫，無需編程即可創建適配自身業務場景的 AI 智能體；同時可將常用操作封裝為技能模塊，多步驟任務可編排為自動工作流，降低智能體創建與使用門檻，將個人經驗轉化為可復用的組織能力。
– 統一管理權限與運行，守住數據安全邊界：支持本地化部署與權限隔離，對模型、連接器、權限、Token 使用及運行狀態進行統一治理，通過數據訪問與身份權限控制，明確不同人員、智能體及應用的數據訪問範圍，使核心業務數據能夠在企業自主掌控的環境中處理與調用，降低核心數據外流風險。
在應用落地層面，針對 AI 模型難以融入企業真實業務流程、應用價值難以持續轉化為生產力等問題，為恆智能基於自身在能源、算力及企業 AI 應用領域的深度實踐，聯合生態合作夥伴提供 FDE（前沿部署工程師）服務。通過深入業務場景，推動 AI 技術與企業數據、業務系統及實際工作流程深度融合，並結合業務需求持續進行場景適配與應用優化，幫助企業打通從 AI 技術部署到業務價值實現的關鍵環節，讓 AI 真正融入企業日常運營與生產流程，持續釋放應用價值。
WHES Edge 實現算力與能源的協同，WHES ONTO 打通企業數據、業務系統與 AI應用之間的連接，FDE 則推動 AI 能力深入真實業務場景。三者協同構建從硬件基礎設施、軟件平台到專業交付的完整解決方案，幫助企業在自主掌控核心數據的基礎上，加快 AI 從技術部署走向業務應用，真正融入日常運營與生產流程。
算儲一體，Edge無界
從能源管理到算力基礎設施與工業 AI，為恆智能正持續拓展能源技術的應用場景，探索能源與算力融合發展的更多可能。未來，為恆智能將繼續圍繞算儲協同深化產品與應用，以實際業務需求與客戶反饋為導向，推動相關技術在真實工業場景中持續驗證與迭代。