AI时代最先被看见的是算力，最后绕不开的是电。

大模型训练、数据中心扩张、电动车普及，以及光伏和储能进入家庭，都在重新抬高电的重要性。尤其在欧美地区，电价波动、电网压力和新能源接入，让电变成一种需要被预测、调度和管理的资产。

这也把正浩EcoFlow推到一个新问题前。

过去，它解决的是“哪里能用电”。正浩最早被很多人认识，是因为户外便携储能电源。在露营、房车、户外作业和停电场景里，用户需要一块稳定、可靠、可以移动的电。

现在，它要回答的是“谁来管电”。

当光伏、储能、电动车、热泵、智能家居和动态电价进入家庭，用户面对的就不再是一台设备，而是一套复杂能源系统。光伏发多少，电池何时充放，电动车何时补能，低价电如何利用，暴雨前是否需要留出备电，背后都是实时变化的决策。

企业用户更是如此。阳台储能、家庭储能、工商业储能看起来是不同产品线，本质上都在回答同一个问题：如何在成本、效率和供电确定性之间做最优调度。

正浩EcoFlow给出的新答案，是OASIS 3.0，这是一套具备AI Agent能力的能源管理系统。

6月22日，在德国慕尼黑的发布会现场，正浩EcoFlow展示了OASIS 3.0与能源智能体EcoBot如何重新定义家庭能源管理：用户不需要再研究电价、负荷和充放电规则，只要用日常语言说出目标，系统就会结合天气、电价、光伏发电、家庭用电和设备状态，生成能源调度方案，并在用户确认后执行。

过去，正浩帮助用户在没有插座的地方获得电；下一阶段，它想帮助用户在更复杂的能源环境里掌控电。

让用户少做判断

以往的能源系统更多是在管理设备。用户打开APP，看电量、看发电、看负载，再由用户决定什么时候充电、什么时候放电。

这套逻辑在设备少的时候还能成立。但当光伏、储能、电动车、热泵和动态电价同时进入一个家庭后，用户面对的是一套不断变化的能源系统。

企业用户也是如此。光伏发多少，电池何时充放，峰谷电价怎么利用，停电风险如何应对，最终都指向同一个问题：谁来调度这些能源资产。

这也是正浩推出OASIS 3.0的背景。

它要解决的不是让用户多看几个数据，也不是让APP多一个AI入口，而是把家庭能源管理从“设备控制”推向“目标决策”。

多位能源业内人士反复提到的问题：下一代家庭能源系统的关键，已经不只是把设备连起来，而是降低用户的决策负担。

HEMS Finder发起人Thomas Haupt表示，当前欧洲市场对于家庭能源系统最关注的问题，在于设备之间的通信能力、安装服务体系以及不同系统之间的兼容性。对于大多数用户而言，一个系统是否真正稳定、可靠并且易于安装，往往比其是否具备复杂的智能功能更重要。

作为长期关注家庭能源应用的内容创作者与用户代表，Felix Goldbac做了很多德国家庭能源视频，他发现：用户并不关心系统用了什么算法，他们关心的是安全稳定、省钱节能和使用简单。如果用户每天仍然需要研究参数和调节策略，系统本身就已经太复杂了。

从用户角度看，他们真正想表达的往往不是设备指令，而是生活目标：少花电费、留出备电、让电动车第二天早上能开走等等。

问题在于，这些目标之间经常冲突：省钱可能要求更多利用低谷电，备电安全又要求电池保留余量；提高光伏自发自用率可能要求白天多存电，但电动车出行需求又会改变家庭负荷曲线。

过去，这些取舍需要用户自己完成。OASIS 3.0能做到的是，把这些取舍交给系统。

这其中真正的挑战在于，用户和能源系统之间，能不能建立一种更低门槛、更容易被系统理解的交互方式。

这也解释了为什么OASIS 3.0要把日常表达作为入口。

它把能源系统的入口从“设备参数”切换成“用户目标”。用户不再需要把自己的需求翻译成一条条自动化规则，而是直接表达目标，再由系统理解目标、拆解约束、生成策略，并在安全边界内执行。

用户说“尽量省钱”，系统结合电价、光伏发电、家庭负荷和电池状态，判断何时充放电；用户说“暴雨前多留电”，系统提前提高备电比例，保障关键负载；用户说“明早电动车要充满”，系统则在出行需求、电价成本和家庭用电之间重新分配优先级。

正浩解决这个挑战，并非一蹴而就，也是花费了数年的进化。这从另一角度来看，也可以体现出公司对能源行业变化的前瞻性判断。

早在2020年，当时行业还主要围绕容量、功率和充电速度竞争时，正浩就开始通过App建设能源数字化能力。那时正浩就判断，随着光伏、储能、电动汽车和智能家居设备逐渐进入家庭，能源系统会变得越来越复杂。用户真正需要的，是一套能够帮助其管理能源的智能系统。

OASIS就是沿着这条线索长出来的。

2023年，推出OASIS 1.0，解决的是连接问题。光伏、储能、充电桩、热管理等设备被纳入同一个HEMS体系，用户不再面对割裂的设备入口。

2025年，发布OASIS 2.0，把重点转向优化。AI Mode开始基于天气、电价、发电和用电数据预测未来状态，帮助用户做更好的调度。

2026年，全新的OASIS 3.0，则实现从优化能源到理解用户的升级。借助能源智能体EcoBot，用户只需表达目标，系统即可生成并执行最优能源策略。

先理解人，再理解电

能源AI和其他AI不同。

它连接的不是信息，而是真实设备：电池、逆变器、充电桩、光伏、电网和关键负载。一个错误的控制指令，影响的不只是体验，还可能涉及设备安全、家庭供电和用户财产。

因此，一个真正可用的能源AI Agent，关键不在于它多会聊天，而在于它能不能解决真实问题，并始终守住安全边界。

正浩的做法，是把OASIS 3.0放进一套完整的能源调度流程：AI理解需求，算法生成方案，规则负责兜底，用户做最终决策。

比如用户说：“明天早上8点前，车要充到80%，优先用太阳能。”

在OASIS 3.0里，这句话首先会被大模型拆解成一组可执行条件：充电截止时间、目标电量、能源优先级、家庭基础用电需求，以及用户过往偏好。

随后，系统调用天气、电价、负荷预测和设备接口，获取光伏出力、动态电价、家庭用电曲线、储能SoC和充电桩状态等信息。这些数据不是由大模型生成的。虽然大模型擅长理解语义和组织任务，但存在幻觉风险；OASIS 3.0调度依赖的是可验证、可追溯的确定性数据源。

拿到数据之后，优化算法再计算具体策略：电池何时充放电，电动车何时补能，是否需要从电网购电，以及如何在成本、备电和设备安全之间取得平衡。

方案生成之后，还必须先经过规则检查，才能执行。电池温度、电压、并网功率、设备状态、用户授权范围，都会成为规则检查的一部分。任何一项不满足要求，策略都不能下发到设备端。

这也是OASIS 3.0的进化边界：参数可以优化，但必须留在已验证的安全区间内；更复杂的策略变化，则要经过测试和灰度，才能进入真实设备。OASIS 3.0还会通过云端和本地设备协同，持续验证方案效果。

通过规则检查后，方案也不会变成黑箱指令，用户保留最终决策权。系统需要先把调度逻辑解释给用户：什么时候优先用光伏，什么时候需要储能补充，是否要从电网购电，以及这样安排对应的成本和备电结果。用户可以接受、修改或拒绝方案。同时，这也会成为下一次调度的参考。

隐私也在这套边界里。OASIS 3.0理解用户，但不会变成监控。用户可以查看、修改或删除系统记住的偏好，也可以对不同数据用途进行授权。

所以，OASIS 3.0做的不是让AI直接接管能源系统，而是让AI在被约束的前提下参与决策。

从电源之外，重新理解正浩

OASIS 3.0的另一层意义，是改变正浩自身的竞争位置。

正浩过去被外界认识，更多是因为硬件能力：户外电源、移动储能、家庭储能、阳台储能，以及背后的电池、逆变器、BMS、热管理、产品设计、供应链和全球渠道。

这些能力仍然重要。但储能行业走到下一阶段，单纯比容量、功率、充电速度和循环寿命，会越来越难形成长期差异。硬件参数可以被追赶，产品形态也会被模仿。

真正能拉开差距的，或许是企业能不能把分散设备放进同一个能源系统里调度。

同样一块电池，在不同调度策略下，能产生不同价值。它可以只是一个备用电源，也可以成为家庭光伏自发自用的一部分；可以只是夜间供电设备，也可以参与动态电价下的成本优化；可以只是家庭设备，也可以和电动车、热泵、家电共同组成一个能源网络。

这也是OASIS 3.0对正浩更关键的地方。它让正浩的不同硬件不再只是单点产品，而是可以围绕用户目标协同运行的能源资产。

6月22日的发布会上，正浩还推出面向欧洲市场的工商业储能产品线A Series。这意味着它进一步完成从移动储能、阳台储能、家庭储能到工商业储能的全场景布局，也是行业目前唯一一家覆盖全场景布局的品牌。

无论场景规模如何，但底层问题是一致的：电从哪里来，存在哪里，什么时候用，以什么成本用，在什么安全边界内用。

A Series的推出，则把这个问题从家庭推向了企业场景。

工商业储能比家庭储能更复杂。企业用户不只关心能不能供电，更关心峰谷套利、需量管理、运维效率、投资回报和可审计性。这要求系统不仅能调度，还要能把调度结果转化为可量化的收益。

如果这套系统跑通，正浩提供的就不再只是单个电源、充电设备或家庭能源硬件，而是一套横跨移动、阳台、家庭和工商业场景的智能能源系统。

这也可以放回正浩更大的愿景里理解。

正浩EcoFlow创始人王雷谈到，未来无论是在美国加州、德国慕尼黑、日本乡间，还是非洲和更偏远地区，家庭在停电时不应只能恐慌，在面对高电价时也不应只能被动承受，真正拥有“能源自主”的权利。

OASIS 3.0的推出，让这个愿景的实现更进一步：用户不仅拥有电池、光伏或充电设备，还能在电价波动、电网压力和用电场景变化中，更主动地发电、储电、用电和管电。