在数字化和智能化快速发展的今天，新能源行业正迎来深刻变革。如何利用智能数据管理、人工智能优化计算和智能能耗管理技术，提高新能源利用效率，成为行业关注的核心议题。在近日举行的“2024智能能源管理与计算优化创新大赛”上，业内专家汇聚一堂，探讨智能技术在新能源管理中的应用。作为本次大赛的评审专家之一，上海远景科创智能科技有限公司产品总监周莉，凭借其在智能数据优化、企业级数据管理系统和智能能耗优化领域的丰富经验，在评审环节展现了严谨的专业判断力和前瞻性的行业洞察力。她的分析不仅关注AI优化计算在新能源管理中的作用，更强调智能数据体系如何赋能未来能源调度，为行业提供了明确的发展方向。

周莉目前担任上海远景科创智能科技有限公司产品总监，长期专注于企业级数据管理系统的优化、AI数据处理分析、智能能耗优化等领域。她主导开发的智能数据资产管理平台，探索AI大模型与数据系统的深度融合，推动数据采集、存储、分析的安全性和高效性。她在多个智慧能源管理项目中深度参与，包括汇丰银行IFC大楼能耗管理系统，利用AI分析能耗模式、优化能源调度，降低建筑的能源消耗和运营成本。她的工作涉及计算机系统优化、AI数据处理及IT架构集成，契合智能能源管理体系的数字化转型方向。正是基于这一系列的专业积累，使她在本次新能源赛事评审中具备了极高的话语权。

本次大赛汇集了众多新能源智能管理系统、AI优化调度算法等前沿技术，参赛团队纷纷展示各自的创新方案。作为评审专家，周莉在评审过程中尤为关注AI在新能源数据管理中的应用价值，她指出：“新能源行业已经进入数据驱动时代，智能化能源管理不能停留在单一的优化策略上，而应当通过AI技术实现自适应调度和动态优化，使能源管理体系具备更高的灵活性和智能性。”她的这一观点，促使参赛团队进一步思考如何优化算法，使新能源系统在复杂环境下具备更强的自适应能力。

在评估参赛项目时，周莉展现了精准的专业分析能力，她不仅关注AI技术的理论创新，更注重技术的落地应用。例如，对于一支参赛团队提出的“智能光伏储能优化系统”，她指出目前行业内的储能调度系统仍存在数据滞后、优化策略局限等问题，建议团队引入多层次的数据预测模型，增强对天气变化、电网负载及市场电价波动的实时响应能力。此外，在评估“分布式风能管理智能化平台”项目时，她特别强调了风电场景中数据采集的精准度对于调度优化的影响，并建议优化数据传输与计算架构，提高风能调度的准确性和稳定性。

周莉的评审风格严谨且富有前瞻性，她不仅关注参赛项目的技术可行性，还特别强调技术的商业价值和行业适配度。她表示：“新能源行业的智能化发展不能只停留在算法的创新上，更需要构建从数据采集、计算优化到智能调度的全链条智能管理体系。只有当数据流、计算流、调度流实现高效协同，才能真正提升新能源系统的稳定性和利用率。”

值得注意的是，这已不是周莉首次在智能计算优化领域担任评审。早在2023年，她便受邀出席“2023年智能计算与能效优化优秀项目评审会”，并凭借其在AI驱动的数据优化、计算资源调度等领域的经验，赢得了业内的高度认可。在当时的评审中，她对多个参赛团队的数据计算优化策略提出了建设性意见，推动了智能数据管理系统在复杂计算任务中的应用。在此次新能源赛事中，她的评审视角更具行业深度，不仅关注新能源数据管理的创新，还强调如何让智能能源系统更高效、更可持续。

在赛事的闭幕会上，周莉进一步分析了新能源行业未来的智能化发展路径。她认为，行业的智能升级不能仅局限于单点技术突破，而需要建立从数据管理到能源智能调度的全链条智能优化体系。她指出：“新能源的核心问题是供需的不稳定性，而要实现更高效的调度和管理，就必须依赖精准的数据分析和智能优化算法。”她呼吁企业和研究机构加强在AI智能计算、能耗优化预测及分布式能源管理方面的技术投入，以构建更加高效、智能、可持续的能源管理体系。

周莉的参与，使本次评审不仅是一场技术方案的筛选过程，更是一场关于新能源行业未来智能化发展的深度讨论。她的专业见解使评审环节更加严谨科学，也推动了行业对智能能源管理体系的进一步思考。她的影响力不仅体现在赛事本身，更在于她的评审观点如何推动新能源行业向更高效、更智能的方向发展。

随着新能源行业的不断演进，智能优化和数据驱动的能源管理方式将成为主流趋势。而周莉的分析和判断，无疑为这一进程提供了重要的技术方向和行业指导。在未来，随着智能能源管理体系的持续完善，她的研究和产业洞察，将继续在行业中发挥重要作用，引领新能源行业迈向更加智能、高效和可持续的未来。（记者：刘新）