在過去，能源管理系統的主要任務就是 產生報表：
- 每日、每月統計用電量，
- 計算電費，
- 作為合規申報或財務結算的依據。
這些報表穩定可靠，但有一個前提：用戶必須自己看懂數字、自己推敲原因。
從「看報表」到「問 AI」生成式 AI 普及後，用戶習慣發生了根本轉變。
他們不再想盯著一堆曲線或表格，而是直接提問：
- 「為什麼這個月電費那麼貴？」
- 「為什麼昨天晚上突然跳閘？」
- 「為什麼洗衣機會燒掉？」
而在企業場景，管理者也會問：
- 「為什麼明明沒上班，還有電耗？」
- 「為什麼功率會超過契約需量，導致罰款？」
這些都是直觀的問題，但傳統報表卻難以給出答案。
現在的報表為什麼答不上來？
多數能源管理系統仍依賴 Modbus 輪詢電錶。這種架構有先天限制：
- 數據不夠密集：報表大多是 15 分鐘或 1 小時一筆，細節全被平均掉。
- 缺乏原始證據：跳閘瞬間的突波、電壓驟降，根本沒留下。
- 電力品質被忽略：諧波、不平衡、突波等關鍵特徵，被視為「非必要」，沒有記錄。
結果就是：
- 用戶問「電費為什麼貴？」 → 報表只顯示總用電量，AI 找不到是哪台設備造成。
- 問「為什麼跳閘？」 → 報表只有小時平均電壓，看不到瞬間異常。
- 問「為什麼洗衣機燒了？」 → 報表只統計能耗，沒有電流或諧波細節。
- 企業問「為什麼沒上班還有電耗？」 → 報表只有總量，AI 無法拆解待機、漏電或夜間設備運轉。
- 問「為什麼功率超過契約需量？」 → 報表只有尖峰平均，AI 找不到是哪個時段、哪個負載造成尖峰。
AI 不是不聰明，而是沒有數據可檢索，當然答不上來。
結論
報表與結算仍然是必要的，但在生成式 AI 時代，它們已經不夠。
用戶習慣已經從「看報表」轉向「問 AI」，而 AI 想要給出有價值的洞察，必須建立在：
- 高密度原始數據的完整保存，
- 針對電力品質的特徵日報，
- 可檢索、可追溯的數據治理架構。
只有這樣，AI 才能真正回答：
- 「因為昨晚冷氣長時間全功率運轉，造成電費暴增。」
- 「因為插座瞬間過載，保護裝置才跳閘。」
- 「因為嚴重諧波導致馬達過熱，洗衣機才會燒掉。」
- 「因為多台待機設備夜間持續耗電，造成無人時段電耗。」
- 「因為下午三點同時啟動了多台機器，功率瞬間突破契約需量。」
這才是能源管理在 AI 時代的新使命：從報表走向洞察，從數字走向答案。
