随着人工智能技术战争的持续升温，企业和消费者也将从更安全，更清洁，更便宜和更高效的能源中受益。让这场技术竞赛刚刚开始。
机器学习，大数据和自动化正在彻底改变全球工业系统，能源行业也不例外。各种创新推动技术进步，带来经济效益，创造更智能的业务运营模式，并提供更灵活的基础设施。正因为如此，世界各地的公司和机构都在积极考虑将先进技术——，特别是人工智能作为主要关注点。
就能源行业而言，许多公司正在以各种方式实施大数据和人工智能技术，整个行业的热情正在迅速增长。据估计，到2022年，石油和天然气行业的人工智能软件市场总量将达到惊人的28.5亿美元。由此产生的预测分析将能够监测数英里的地下管道，而机器学习技术可以帮助化石燃料公司以更低的成本更有效地钻探，从而彻底了解埋藏在地表深处的地质构造。新的“智能”电网还利用机器学习技术集成计算机，自动化和传感器设备，以实时监控甚至预测能源需求的快速变化。
全球技术竞争
今年2月，美国发布了《美国人工智能倡议》，以促进联邦政府在各行业，学术界和其他非联邦实体的支出和资源分配，从而实现人工智能的技术突破，并保持美国在人工智能技术中的主导地位。
今年5月，美国能源部长里克佩里宣布能源部（DOE）正在与Cray和AMD合作建造Frontier，其中包括三台新机器。这些机器将提高美国的AI技术水平。 Frontier被认为是世界上最快的计算机，其速度水平约为当前超级计算机的50倍。
在这方面，中国很早就加入了人工智能竞赛团队，在一些指标方面领先于美国。
2017年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，其中概述了人工智能开发的具体研发资金和目标。它希望在2030年推动中国的全球人工智能技术领导者，并为国民经济贡献约1500亿美元。虽然美国在大多数人工智能相关指标中占主导地位，但中国在推动股权融资和数据收集方面具有明显的优势。此外，在全球排名前20位的人工智能研究大学中，中国有17所。
大数据和机器学习将如何改变全球能源行业？
▲美中AI技术竞争正在迅速升温>
人工智能正在重塑能源行业
人工智能在能源领域的应用正在蓬勃发展。例如，埃克森美孚的子公司XTO Energy正在与微软合作，利用机器学习，商业智能应用和云技术从其160万英亩的领域收集数据。这些实时数据将改善井的泄漏和维护条件以及用于监测的基础设施。
此次合作还使XTO成为云技术应用领域最大的石油和天然气公司。据估计，到2025年，微软的技术实施有望帮助XTO将石油产量提高到每天50,000桶。
此外，AI有助于提高能源基础设施的安全性。太平洋天然气和电力公司开始进行机器学习，以解决加州的野火问题，这一问题因气候变化而加剧。事实上，一些野火事故甚至是完全自发的，并造成数十亿美元的损失。加利福尼亚电力公司目前正在尝试使用其无人机检查其传输塔，然后通过AI将图像转换为数据点。——目前它可以收集多达10亿个数据点。在将该数据输入算法之后，该算法可以确定公司应该在何处集中资源以降低潜在的野火风险。
大数据和机器学习将如何改变全球能源行业？
▲2018年5月18日，在雪佛龙杰克/圣路易斯的主控制室。路易斯，监控人员在路易斯安那州海岸附近的墨西哥湾Malo深水石油钻井平台上观察海上工人。行业高管表示，新技术，大数据和更智能设计的结合将结束海上石油勘探的高成本。
与此同时，智能能源系统将越来越多地允许客户使用可再生能源为其家庭和企业供电。可再生能源本质上具有间歇性，因为它主要来自太阳辐射，云层覆盖，风和波浪。现代技术可以帮助公用事业公司通过智能电网改变这些不太稳定的能源流量，智能越高，效果越好。随着储能容量的增加，企业可以将更多的剩余电力转移到公用事业级电池上。——包括锂离子电池和氢燃料电池。
AI技术并不完美
虽然人工智能技术可以为我们的经济做出巨大贡献，但它也可能带来非常可怕的风险。计算机和机器的实际效果受到编程水平的限制，并且这种设计工作完全由人类完成，因此这些设备远非完美的人类开发它们。与此同时，数字化和互连性的增加增加了设备被操纵甚至毁坏的可能性。我们对大数据和机器学习技术的依赖程度越高，用户面临的网络安全风险就越可怕。——网格和其他实用程序已经在解决此问题。具有讽刺意味的是，他们经常需要人工智能的力量来解决这些问题。因此，全球政府和监管机构必须建立适当的政策机制，以解决与技术应用规模相关的具体问题和风险。例如，美国最近会见了经济合作与发展组织（经合组织）成员，并希望确定在国际上使用人工智能技术时应遵循的原则和准则。这无疑是政府实施负责任的人工智能的重要一步。
随着人工智能技术战争的持续升温，企业和消费者也将从更安全，更清洁，更便宜和更高效的能源中受益。让这场技术竞赛刚刚开始。
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