人工智能在（zài）新能源领（lǐng）域的（de）危机（jī）

能源领域是现代（dài）经济中最（zuì）强大、利润最丰（fēng）厚的领域之一。但是大（dà）多数（shù）能源（yuán）公司没（méi）有意识到他（tā）们（men）的能源生产潜力，也没有采（cǎi）用最新（xīn）技术来（lái）提高其运营效率。目（mù）前，能源（yuán）领（lǐng）域正处于大变革（gé）的边（biān）缘（yuán）（来（lái）自：人（rén）工智（zhì）能是新的能源（yuán），smart-energy）

能源领域追赶当（dāng）今创新的一个方法是使用人（rén）工智（zhì）能。人工智能可以给能源领域（yù）带来什么，以及如何使其更高效（xiào）、更安（ān）全？

让（ràng）我们（men）直（zhí）入主题。

人工智能在能源领域（yù）的主要用途

据（jù）《福（fú）布（bù）斯》撰稿人、人工智能公司（sī）（AI for Humans）首席执（zhí）行官Fabian J. G. Westerheide所（suǒ）说：“谁拥有最强的人（rén）工智能（néng），谁（shuí）就能控制（zhì）整个世界”。

▲数据数字化（huà）

目前世界正朝着数字化服务的方（fāng）向发展，而能源领域却处于落后（hòu）地位。人（rén）工（gōng）智能可以帮助其（qí）改变数据（jù）的收（shōu）集（jí）、存（cún）储和管理方（fāng）式，使能源（yuán）领（lǐng）域能够赶（gǎn）上时（shí）代的发展步伐（fá）。尽（jìn）管（guǎn）这个领域（yù）强大（dà）而利润丰厚，但它仍然严重依赖手工工作。

能（néng）源公司有很多数据需要管（guǎn）理。借助人工智能，他们可以更及时、更经济（jì）地存储、处（chù）理和管理数据。实施创新技术可（kě）以帮助能源公司在（zài）经济不稳（wěn）定的情况下获得（dé）更大竞（jìng）争力，并开发（fā）出比现有技术更好的操作方法。此（cǐ）外，人工智能数（shù）据（jù）管理可以揭示完全改变行业运（yùn）作方（fāng）式的新见解。

▲预（yù）测分析

世界（jiè）面临着巨大的能源（yuán）问题。现代（dài）机器需要越来越多的能源来维持，全球（qiú）人口也是如此。人工智能在能源领域的主要任务（wù）是预（yù）测分（fèn）析。

能源（yuán）公司迫切（qiē）需要改进（jìn）其（qí）预测分析方法（fǎ），以降低成本（běn）、节（jiē）约电力、为不断变化的环境做好（hǎo）准备，并提供更好的客户（hù）服务。借助机器学习和深度学习，可以将能源（yuán）行业的预测（cè）水平提升到新的高度。能（néng）源供应商（shāng）需要尽可能（néng）准（zhǔn）确地（dì）预测需求变化、系统过载和可（kě）能（néng）出现的故（gù）障，因为在能源领域，出（chū）错的（de）成本非常（cháng）高。

通用电气发（fā）电集团（GE Power）生产（chǎn）了全球30%的电力，目前正致力于整合人工智能，以（yǐ）促进其能源供应。通用电气计划借助人工智能和机（jī）器学习（ML）来改善其业务（wù）运营。

Anodot提供了能源（yuán）领域人工智能（néng）预测（cè）分析解决方（fāng）案（àn）的另一个示例。该初（chū）创公司提供实时警报和预（yù）测（cè）分析，以帮助能源公司发现问题并及早解决。

▲资源管理（lǐ）

资源管理是能源领域（yù）继人工（gōng）智能（néng）预测（cè）分析之后的下一步（bù）。有了人工智能的（de）预测机（jī）制，能源供应（yīng）商将能够（gòu）更好地分配其资源，提前准备需求，预测任何问题并（bìng）尽可能节省资源（yuán）。对于终端客户（hù）来说，使用人工智能将带来更低的电费开支和定（dìng）制服务。

在2019年11月（yuè），贝（bèi）克休斯（Baker Hughes）、C3.ai和微软（Microsoft）宣布结成联盟（méng），以使客户更容易采用（yòng）在（zài）Microsoft Azure上运行的可扩展人工智（zhì）能（AI）解决方（fāng）案。有鉴于此，能源领域可以提高效（xiào）率并增加安全性，同时减少（shǎo）石油和天然（rán）气行业对环境的（de）影响。

▲电（diàn）能储存便利化（huà）

高（gāo）效的电能储存是一个棘手问题。随着要存储的电量不（bú）断增加，需要额外的容量和（hé）新（xīn）的管理系（xì）统。而（ér）人工智（zhì）能可以帮助行业参与者（zhě）优化其电（diàn）能储（chǔ）存（cún）。

储存可再（zài）生能源相当困难，因为这种能源的生产是周期性的，有（yǒu）时甚至（zhì）是混乱的（de）。将可再生能源与（yǔ）人工（gōng）智（zhì）能驱动的存储相结合可以极大地促进（jìn）储（chǔ）能管理，增加业务价值并（bìng）将电能（néng）损耗降至最低。

让我们考虑一下Stem，这是（shì）一家可（kě）以帮助能（néng）源（yuán）公司使其能源战略更智能的（de）初创公（gōng）司。Stem与美国（guó）80多（duō）家顶级太（tài）阳能开发商（shāng）合作（zuò），通（tōng）过（guò）增（zēng）加存储容量帮助他（tā）们将项目价值提高多达90%。

▲故障（zhàng）预测与预防

能源是一种强大的资源，如果处（chù）理（lǐ）不当，可能会（huì）非常危险。例如，2018年，有故障的输电线路被（bèi）认定在加（jiā）州引（yǐn）发了致（zhì）命的野火。人（rén）工智（zhì）能（néng）有（yǒu）潜力帮助预测和预（yù）防（fáng）这种灾难，例如（rú），人工智能可以预测系（xì）统过（guò）载，并警告操作员潜在（zài）的（de）变压器（qì）故障。

人（rén）工智能在能源领域的主要挑（tiāo）战

▲缺乏理（lǐ）论背景

能源领域采用人工智能缓慢的（de）一（yī）个原因（yīn）是（shì）决策者缺乏必（bì）要的人工智能专业（yè）知（zhī）识。许多公司根本（běn）没有足够的技术背景来了解他（tā）们如何从采用人工（gōng）智能中（zhōng）受（shòu）益。保守的利益相（xiàng）关方（fāng）更愿意使用久（jiǔ）经考验的方法（fǎ）和工具，而不是冒险尝试新事物。

随（suí）着越来越多的（de）行业，如教育、金融、医疗保健和交通等，都在接受人工（gōng）智能的潜力（lì），能源领（lǐng）域的决（jué）策者也开始将（jiāng）注（zhù）意力转向这项技术。

▲缺（quē）乏实（shí）践（jiàn）经验

人工智能（néng）仍然是一项（xiàng）新技（jì）术，掌握它的（de）专业人员很少，因此很难找到专（zhuān）业人士来（lái）构建具有真正实用价值的强大人工智能系统（tǒng）。此外，能源领域的运行方式非常保守。

尽管能（néng）源公司收集和（hé）管（guǎn）理（lǐ）数据，但用创新的技术（shù）解决方（fāng）案将其数字化是有问题的。存（cún）在相关的风险，如数据丢失、定制不当、系统故障和未经授权（quán）访问等。由（yóu）于能源领域的出（chū）错成（chéng）本很高，因（yīn）此许多公司不愿（yuàn）冒险尝试没有经（jīng）过（guò）验证的新方法。

▲过时的基础设施

过时的基础设施是能源领域现代化的最大绊脚石。目前，电力公（gōng）司发现自己被埋在（zài）大（dà）量数据中，不（bú）知（zhī）道（dào）如（rú）何（hé）应对（duì）。虽然该行业拥有的数据（jù）比大多数行业都要（yào）多，但（dàn）这（zhè）些数据通（tōng）常是分布式的、无序（xù）的、分散在不同的格（gé）式中，并且只在本地（dì）存储。在获得巨额利润（rùn）的同时（shí），由于过时系统的脆（cuì）弱性，该（gāi）行业也蒙受了（le）巨大的（de）损失。

▲财务压力

在能源领（lǐng）域实施创新智能技术可能是最好的选择，但肯（kěn）定不是最便宜（yí）的（de）。寻找经验丰富的软（ruǎn）件服（fú）务（wù）提供商，来开发（fā）和定制软件，以及调整、管理和监控它（tā）需要大量的时间（jiān）和（hé）资源。

能源领域的企业（yè）在（zài）能够从人工智（zhì）能、机器（qì）学习和深（shēn）度学习中（zhōng）获益之前，他们必须愿意（yì）分（fèn）配可观（guān）的预算，并接（jiē）受改（gǎi）变过时系统（tǒng）的风险（xiǎn）。

总结

先进技术（shù）正在渗（shèn）透到（dào）现代经济的（de）各个方面，能源领域也不例外。很快，人工智（zhì）能有望从一种便捷的技术发展成（chéng）为能（néng）源领（lǐng）域有史以来最高效（xiào）的决策者。（来自物联之家）预（yù）计（jì）它将（jiāng）减少人工工作量，降低风（fēng）险（xiǎn），并（bìng）改善数据和资产管理（lǐ）。但（dàn）是，在光明的未来到来之前（qián），还有很多挑（tiāo）战需要（yào）应对。