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AI外呼

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最新资?/p>

人工在能源领域中的机遇与挑战
发布日期Q?020-04-13 览量:(x)952

能源领域是现代经中最强大、利润最丰厚的领域之一。但是大多数能源公司没有意识C们的能源生潜力Q也没有采用最新技术来提高其运营效率。目前,能源领域正处于大变革的边~?



能源领域q赶当今创新的一个方法是使用人工。h工智能可以给能源领域带来什么,以及(qing)如何使其更高效、更安全?


让我们直入主题?


|| 人工在能源领域的主要用?


据《福布斯》撰Eh、h工智能公?AI for Humans)首席执行官Fabian J. G. Westerheide所_(d)(x)“谁拥有最强的人工Q谁p控制整个世界”?


1. 数据数字?


目前世界正朝着数字化服务的方向发展Q而能源领域却处于落后C。h工智能可以帮助其改变数据的收集、存储和理方式Q能源领域能够赶上时代的发展步伐。尽这个领域强大而利润丰厚,但它仍然严重依赖手工工作?


能源公司有很多数据需要管理。借助人工Q他们可以更?qing)时、更l济地存储、处理和理数据。实施创新技术可以帮助能源公司在l济不稳定的情况下获得更大竞争力Qƈ开发出比现有技术更好的操作Ҏ(gu)。此外,人工数据理可以揭示完全改变行业q作方式的新见解?


2. 预测分析


世界面(f)着巨大的能源问题。现代机器需要越来越多的能源来维持,全球人口也是如此。h工智能在能源领域的主要Q务是预测分析?


能源公司q切需要改q其预测分析Ҏ(gu)Q以降低成本、节U电(sh)力、ؓ(f)不断变化的环境做好准备,q提供更好的客户服务。借助机器学习(fn)和深度学?fn),可以能源行业的预测水^提升到新的高度。能源供应商需要尽可能准确地预需求变化、系l过载和可能出现的故障,因ؓ(f)在能源领域,出错的成本非帔R?


通用甉|发电(sh)集团(GE Power)生?jin)全?0%的电(sh)力,目前正致力于整合人工Q以?j)进其能源供应。通用甉|计划借助人工和机器学?ML)来改善其业务q营?


Anodot提供?jin)能源领域h工智能预分析解x案的另一个示例。该初创公司提供实时警报和预分析,以帮助能源公司发现问题ƈ?qing)早解决?


3. 资源理


资源理是能源领域人工预测分析之后的下一步。有?jin)h工智能的预测机制Q能源供应商能够更好地分配其资源,提前准备需求,预测M问题q尽可能节省资源。对于终端客h_(d)使用人工带来更低的?sh)费开支和定制服务?


?019q?1月,贝克休斯(Baker Hughes)、C3.ai和微?Microsoft)宣布l成联盟Q以使客hҎ(gu)采用在Microsoft Azure上运行的可扩展h工智?AI)解决Ҏ(gu)。有鉴于此,能源领域可以提高效率q增加安全性,同时减少xa(b)和天然气行业对环境的影响?


4. ?sh)能储存便利?


高效的电(sh)能储存是一个棘手问题。随着要存储的?sh)量不断增加Q需要额外的定w和新的管理系l。而h工智能可以帮助行业参与者优化其?sh)能储存?


储存可再生能源相当困难,因ؓ(f)q种能源的生产是周期性的Q有时甚x混ؕ的。将可再生能源与人工驱动的存储相l合可以极大C(j)q储能管理,增加业务价值ƈ电(sh)能损耗降x低?


让我们考虑一下StemQ这是一家可以帮助能源公怋其能源战略更的初创公司。Stem与美?0多家太阳能开发商合作Q通过增加存储定w帮助他们项目h(hun)值提高多?0%?


5. 故障预测与预?


能源是一U强大的资源Q如果处理不当,可能?x)非常危险。例如,2018q_(d)有故障的输电(sh)U\被认定在加州引发?jin)致命的野火。h工智能有潜力帮助预测和预防这U灾难,例如Qh工智能可以预系l过载,q警告操作员潜在的变压器故障?


|| 人工在能源领域的主要挑战


1. ~Z理论背景


能源领域采用人工~慢的一个原因是决策者缺乏必要的人工专业知识。许多公司根本没有够的技术背景来?jin)解他们如何从采用h工智能中受益。保守的利益相关Ҏ(gu)愿意使用久经考验的方法和工具Q而不是冒险尝试新事物?


随着来多的行业,如教肌Ӏ金融、医疗保健和交通等Q都在接受h工智能的潜力Q能源领域的决策者也开始将注意力{向这Ҏ(gu)术?


2. ~Z实践l验


人工仍然是一Ҏ(gu)技术,掌握它的专业人员很少Q因此很难找C业h士来构徏h真正实用价值的强大人工pȝ。此外,能源领域的运行方式非怿守?


管能源公司攉和管理数据,但用创新的技术解x案将其数字化是有问题的。存在相关的风险Q如数据丢失、定制不当、系l故障和未经授权讉K{。由于能源领域的出错成本很高Q因此许多公怸愿冒险尝试没有经q验证的新方法?


3. q时的基设施


q时的基设施是能源领域现代化的最大绊脚石。目前,?sh)力公司发现自己被埋在大量数据中Q不知道如何应对。虽然该行业拥有的数据比大多数行业都要多Q但q些数据通常是分布式的、无序的、分散在不同的格式中Qƈ且只在本地存储。在获得巨额利润的同Ӟ׃q时pȝ的脆弱性,该行业也蒙受?jin)巨大的损失?


4. 财务压力


在能源领域实施创新智能技术可能是最好的选择Q但肯定不是最便宜的。寻扄验丰富的软g服务提供商,来开发和定制软gQ以?qing)调整、管理和监控它需要大量的旉和资源?


能源领域的企业在能够从h工智能、机器学?fn)和深度学?fn)中获益之前,他们必须愿意分配可观的预,q接受改变过时系l的风险?


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先进技术正在渗透到Cl济的各个方面,能源领域也不例外。很快,人工有望从一U便L(fng)技术发展成源领域有史以来最高效的决{者。预计它?yu)减h工工作量Q降低风险,q改善数据和资񔽎理。但是,在光明的未来到来之前Q还有很多挑战需要应寏V?