人工智能在能源領域中的機遇與挑戰(zhàn)

2020-05-29 14:23

中國工控網(wǎng)

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人工智能在能源領域的主要挑戰(zhàn)

▲缺乏理論背景

能源領域采用人工智能緩慢的一個原因是決策者缺乏必要的人工智能專業(yè)知識。許多公司根本沒有足夠的技術背景來了解他們如何從采用人工智能中受益。保守的利益相關方更愿意使用久經(jīng)考驗的方法和工具，而不是冒險嘗試新事物。隨著越來越多的行業(yè)，如教育、金融、醫(yī)療保健和交通等，都在接受人工智能的潛力，能源領域的決策者也開始將注意力轉向這項技術。

▲缺乏實踐經(jīng)驗

人工智能仍然是一項新技術，掌握它的專業(yè)人員很少，因此很難找到專業(yè)人士來構建具有真正實用價值的強大人工智能系統(tǒng)。此外，能源領域的運行方式非常保守。盡管能源公司收集和管理數(shù)據(jù)，但用創(chuàng)新的技術解決方案將其數(shù)字化是有問題的。存在相關的風險，如數(shù)據(jù)丟失、定制不當、系統(tǒng)故障和未經(jīng)授權訪問等。由于能源領域的出錯成本很高，因此許多公司不愿冒險嘗試沒有經(jīng)過驗證的新方法。

▲過時的基礎設施

過時的基礎設施是能源領域現(xiàn)代化的最大絆腳石。目前，電力公司發(fā)現(xiàn)自己被埋在大量數(shù)據(jù)中，不知道如何應對。雖然該行業(yè)擁有的數(shù)據(jù)比大多數(shù)行業(yè)都要多，但這些數(shù)據(jù)通常是分布式的、無序的、分散在不同的格式中，并且只在本地存儲。在獲得巨額利潤的同時，由于過時系統(tǒng)的脆弱性，該行業(yè)也蒙受了巨大的損失。

▲財務壓力

在能源領域實施創(chuàng)新智能技術可能是最好的選擇，但肯定不是最便宜的。尋找經(jīng)驗豐富的軟件服務提供商，來開發(fā)和定制軟件，以及調整、管理和監(jiān)控它需要大量的時間和資源。能源領域的企業(yè)在能夠從人工智能、機器學習和深度學習中獲益之前，他們必須愿意分配可觀的預算，并接受改變過時系統(tǒng)的風險。總結先進技術正在滲透到現(xiàn)代經(jīng)濟的各個方面，能源領域也不例外。很快，人工智能有望從一種便捷的技術發(fā)展成為能源領域有史以來最高效的決策者。（來自物聯(lián)之家）預計它將減少人工工作量，降低風險，并改善數(shù)據(jù)和資產管理。但是，在光明的未來到來之前，還有很多挑戰(zhàn)需要應對。

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