為什么需要人工智能來推動綠色能源轉(zhuǎn)型？

　　現(xiàn)今，我們看到了脫碳和綠色能源轉(zhuǎn)型的明顯動向和勢頭。與此同時，數(shù)字技術(shù)和先進分析技術(shù)的興起，不僅為新能源技術(shù)的發(fā)展提供了獨特的機會，且為監(jiān)測進展、預測性能、集成系統(tǒng)、確�？煽啃院蛷椥蕴峁┝霜毺氐臋C會，并通過前所未有的優(yōu)化產(chǎn)品、解決方案和服務來提高可持續(xù)性。

　　但同時，該行業(yè)的動態(tài)變化增加了其復雜性。網(wǎng)絡正在從集中式模型轉(zhuǎn)向分散式模型。能源生產(chǎn)商擁有多個OEM(原始設備制造商)解決方案，必須將其作為一個系統(tǒng)進行監(jiān)控，以確保正常運行時間和輸出。風險投資正在增加，市場上有許多新進入者，擾亂了不同的價值創(chuàng)造領(lǐng)域。政府、維權(quán)投資者和社區(qū)正加大壓力，要求價值鏈上ESG指標的透明度。

　　在不同利益相關(guān)者之間輕松訪問數(shù)據(jù)是促進競爭力的一個關(guān)鍵因素，同時保持整個能源價值鏈的公平參與。未來，不同行業(yè)的市場和基礎設施將緊密相連。因此，需要安全可靠的數(shù)據(jù)共享來促進行業(yè)內(nèi)部和行業(yè)之間的創(chuàng)新。

　　然而，能源行業(yè)在采用現(xiàn)代數(shù)字技術(shù)方面一直進展緩慢，且由于其作為關(guān)鍵基礎設施的關(guān)鍵作用，可能會面臨風險。我們看到，由于數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)不準確或缺失、缺乏現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)，以及數(shù)據(jù)往往緊張且受限或很難找到，都會減緩向數(shù)字化的過渡。優(yōu)化能源系統(tǒng)將需要更好的數(shù)字信息、數(shù)據(jù)透明度和開放標準，同時確保適當?shù)陌踩�和�?shù)據(jù)保護措施。網(wǎng)絡安全對于建立電網(wǎng)穩(wěn)定和信息流動的信任、信心和彈性是絕對必要的。

　　為了支持這些變化，需要標準和法規(guī)來促進兼容性和互操作性。數(shù)字化信息交換、簡化產(chǎn)品開發(fā)、加快解決方案的上市時間，以及提高透明度和信任度。

　　人工智能在改變?nèi)�球能源格局中的作�?/p>

　　關(guān)于未來，有一件事是確定的：能源系統(tǒng)之間的相互作用將變得更加復雜。我們面臨的主要挑戰(zhàn)包括脫碳、去中心化、能源儲存、減少廢物和智能維護。克服這些挑戰(zhàn)將需要創(chuàng)造性的思維方式，遠遠超出傳統(tǒng)上應用于工程的方法。人工智能(AI)方法和框架將成為克服這些復雜挑戰(zhàn)的前沿。

　　為了成功地應對能源轉(zhuǎn)型帶來的巨大挑戰(zhàn)，需要超越漸進式變化，提出超越傳統(tǒng)工程的新的變革性創(chuàng)新。

　　人工智能是這項工作的專家，這種技術(shù)正適合當今價值鏈所有部分產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，以及不斷增加的計算資源。例如，機器學習方法允許其系統(tǒng)地定制產(chǎn)品、解決方案和服務，以滿足特定的需求�；�于人工智能的解決方案也極大地幫助處理由于脫碳和去中心化而導致的能源系統(tǒng)日益復雜的問題。此外，還允許改進硬件耐久性的預測，以優(yōu)化維護周期，從而減少浪費。通過使用人工智能，可以提高發(fā)電廠的效率和可靠性，減少排放，優(yōu)化材料的使用，所有這些都有助于更高的可持續(xù)性。通過在制造過程中實施自我優(yōu)化流程，可以優(yōu)化交付時間，發(fā)電廠的自主運行可以通過更高效的發(fā)電，實現(xiàn)更高的安全性和改善電網(wǎng)穩(wěn)定性。

　　“開放數(shù)據(jù)”對社會的重要性

　　“開放數(shù)據(jù)”的概念已經(jīng)存在了十多年，并支持了從過多的導航解決方案，到政府支出的透明度，到汽車領(lǐng)域新興應用的創(chuàng)新。當某些數(shù)據(jù)集進入“公共領(lǐng)域”時，我們看到創(chuàng)新以意想不到的方式蓬勃發(fā)展，推動社會前進。也就是說，很明顯，我們必須在公共利益的需求與公司對知識產(chǎn)權(quán)、創(chuàng)收機會以及客戶同意和信任的真正關(guān)切之間取得平衡。

　　為什么要為所有ESG措施制定行業(yè)標準

　　ESG措施絕對應該有標準，包括范圍1-3。對報告的數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)的衡量和計算方式保持透明度和信任符合公共利益。如果沒有標準，就會增加公共利益的負擔和風險，因為多個公司報告的信息不具有可比性。例如，Covid-19報告中就能看到這一點，各個國家報告統(tǒng)計數(shù)據(jù)的方式在沒有額外工作的情況下很難逐個國家進行比較。

　　最大的挑戰(zhàn)是跟蹤范圍3，即公司供應鏈。無論是包裝、農(nóng)業(yè)、制造業(yè)還是其他供應商，人們的注意力將繼續(xù)轉(zhuǎn)向這條價值鏈。引入基于科學的標準將使這些數(shù)字具有可信度和透明度，同時減輕企業(yè)(特別是中小型企業(yè))的成本負擔。

　　金融投資加速轉(zhuǎn)型

　　從數(shù)據(jù)的角度來看，建立和保持數(shù)據(jù)和人工智能的競爭力對于保持歐洲處于技術(shù)領(lǐng)先的地區(qū)至關(guān)重要。這個過程涵蓋了早期教育、學術(shù)和技能再培訓。為了實現(xiàn)這一目標，公共機構(gòu)和行業(yè)之間需要密切合作。這可以通過聯(lián)合資助研究項目，以及在所有教育水平的大學為數(shù)據(jù)科學和人工智能跟蹤提供資金來推動。

　　風險投資和創(chuàng)業(yè)資金對于建立創(chuàng)業(yè)公司生態(tài)系統(tǒng)也很重要，這些創(chuàng)業(yè)公司將繼續(xù)推動電池存儲、AI、增材制造、傳感器技術(shù)和其他對數(shù)字技術(shù)至關(guān)重要的技術(shù)等領(lǐng)域的創(chuàng)新。

　　確保行業(yè)和公共利益之間的平衡

　　沒有人，沒有公司，沒有政府可以免受氣候變化的影響。因此，我們所有人都有必要盡快找到向凈零碳過渡和脫碳的解決方案。數(shù)字技術(shù)和人工智能將為未來的解決方案提供動力，但行業(yè)需要政府的支持來制定標準，以簡化路徑和向前過渡。各國政府應與行業(yè)和其他利益相關(guān)者合作制定標準，以確保在沒有太多負擔情況下實現(xiàn)目標，或共同回避目標。

　　我們已經(jīng)在汽車領(lǐng)域看到了這種方法的成功，例如，安全相關(guān)交通信息(SRTI)。然而，鼓勵行業(yè)分享知識產(chǎn)權(quán)，并創(chuàng)造價值的機會，也是十分重要的。

　　將歐盟定位為標準制定的領(lǐng)導者

　　《通用數(shù)據(jù)保護條例》(GDPR)在發(fā)布時具有開創(chuàng)性意義，此后成為隱私標準的警鐘。其通常是許多全球公司在管理全球客戶敏感數(shù)據(jù)時使用的默認標準，因為其提供了確保合規(guī)性的能力，同時降低了應用程序和系統(tǒng)的復雜性。

　　以類似的方式，歐盟可以在制定數(shù)據(jù)和數(shù)字標準方面發(fā)揮領(lǐng)導作用，以推動互操作性，支持能源轉(zhuǎn)型。為了補充這一點，需要一個關(guān)于AI工作流開發(fā)和實施的歐洲標準化框架。

　　向其他行業(yè)學習

　　除了上面的一些例子，我們身邊也有很多示例。我們在各國之間輕松轉(zhuǎn)移資金的能力、互聯(lián)網(wǎng)標準和電子商務的興起，以及提高物流透明度的集裝箱標準。通常有一些其他行業(yè)做得很好的例子可以借鑒和調(diào)整。了解能從其中學到什么是很重要的，以及我們?nèi)绾卧谝驯蛔C明有效的基礎上建立模型，和以政策、投資、標準和技術(shù)為核心支柱，如何才能加快步伐?