能源行業(yè)需要新觀念去應(yīng)對(duì)人工智能帶來的改變，并把握它所帶來的機(jī)會(huì)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)在金融貿(mào)易等領(lǐng)域的影響已經(jīng)非常明顯，接下來也將會(huì)從商業(yè)、供應(yīng)、管理、市場分析、安全等幾個(gè)方面改變能源行業(yè)。雖然人工智能發(fā)展才取得一些進(jìn)展，但已經(jīng)不難看到它們將帶來革命性改變 。

人工智能正在推動(dòng)第四次工業(yè)革命，它將提升能源行業(yè)的預(yù)測能力，優(yōu)化其生產(chǎn)力和管理能力，帶來前所未有的機(jī)遇。人工智能整合了人類的優(yōu)點(diǎn)，并突破其上限，能源行業(yè)需要新觀念去應(yīng)對(duì)人工智能帶來的改變，以及把握它所帶來的機(jī)會(huì)。

第四次工業(yè)革命將把人類和人工智能在各種平臺(tái)里關(guān)聯(lián)起來，面對(duì)人工智能強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，創(chuàng)意想象力將是人類唯一優(yōu)勢 。事實(shí)上，開發(fā)成功的人工智能系統(tǒng)需解決三大問題，運(yùn)算能力、可用的數(shù)據(jù)和想象力，而后者往往是最難以實(shí)現(xiàn)的。

能源生產(chǎn)的商業(yè)和供應(yīng)智能化

能源行業(yè)未來的發(fā)展主要在于優(yōu)化和預(yù)測，而人工智能正好能針對(duì)能源生產(chǎn)，能源電網(wǎng)平衡和消費(fèi)習(xí)慣等方面提供獨(dú)特的解決方案。不難預(yù)測，人工智能將成為能源行業(yè)的重要組成部分，應(yīng)用于生產(chǎn)方、傳送方和消費(fèi)方上。人工智能是一個(gè)自我學(xué)習(xí)和演算的應(yīng)用過程，而非模仿人類工作的編程方式，即其能夠集合人類擅長的，例如視覺感知、理解 、溝通、隨機(jī)應(yīng)變等能力，同時(shí)克服人類極限，將這些優(yōu)勢與當(dāng)前的計(jì)算機(jī)大規(guī)模而且迅速的數(shù)據(jù)處理功能結(jié)合起來。

這為能源行業(yè)提供了新的機(jī)會(huì)。以石油行業(yè)為例，很多家石油公司考慮到世界經(jīng)濟(jì)對(duì)石油依賴下降，均開始轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)。在這一趨勢下，他們需要在石油市場營利，需要優(yōu)化化石能源的生產(chǎn)過程，并且更加精準(zhǔn)地把握客戶的利益需求。法國道達(dá)爾公司正在與谷歌和微軟等技術(shù)巨頭合作，在能源領(lǐng)域開發(fā)數(shù)字技術(shù)，尤其是人工智能技術(shù)。目前，道達(dá)爾公司的工程師正與頂級(jí)的軟件開發(fā)人員一起探討如何將復(fù)雜的算法應(yīng)用到油氣領(lǐng)域，優(yōu)化勘探、生產(chǎn)、銷售等程序。英國石油公司亦投資開發(fā)人工智能技術(shù)，企圖結(jié)合技術(shù)數(shù)據(jù)和自然環(huán)境數(shù)據(jù)，優(yōu)化鉆井作業(yè)。

可再生能源的生產(chǎn)正在迅速增長。隨著風(fēng)能、太陽能、水能等技術(shù)的發(fā)展，這些能源越來越受歡迎，經(jīng)濟(jì)效益也越來越高。不過，可再生能源行業(yè)的最大挑戰(zhàn)在于可再生能源生產(chǎn)具有間歇性，其產(chǎn)量取決于天氣條件，如風(fēng)吹或陽光照射，一些研究更指出氣候變化可能導(dǎo)致全球可再生資源分布巨變。這意味著一旦能源需求激增，可再生能源不一定能滿足需求，因此許多國家需要采用多種策略來填補(bǔ)可再生能源供應(yīng)方面的空白。

同時(shí)，消費(fèi)者的消費(fèi)模式也是難以預(yù)測，這對(duì)供求管理以至電網(wǎng)均造成了不穩(wěn)定性?？稍偕茉葱袠I(yè)需要一種可以確保供需始終處于均衡狀態(tài)的智能技術(shù)，來解決能源流的預(yù)測和管理問題。

IBM計(jì)劃推出一款名為“深雷”的新產(chǎn)品，這款產(chǎn)品將以0.2英里到1.2英里的分辨率提供精確的天氣預(yù)報(bào)，該技術(shù)整合了數(shù)十種預(yù)測模型，收集了大量有關(guān)天氣、環(huán)境、大氣條件以及太陽能電站和電網(wǎng)運(yùn)行情況的數(shù)據(jù)源。 IBM還在可再生能源預(yù)測領(lǐng)域進(jìn)行了廣泛的合作研究，有超過200個(gè)項(xiàng)目使用其太陽能和風(fēng)能預(yù)測技術(shù)，并與美國能源部合作，利用人工智能來優(yōu)化清潔能源應(yīng)用。 IBM聲稱其人工智能天氣模型比坊間的太陽能和風(fēng)能預(yù)測模型還要精確。

電網(wǎng)管理智能化

人工智能將是未來智能電網(wǎng)的核心部分。目前電網(wǎng)公司已經(jīng)在電網(wǎng)故障警報(bào)系統(tǒng)配置了相關(guān)技術(shù)，人工智能技術(shù)將不斷收集和整合來自數(shù)百萬臺(tái)智能傳感器中的數(shù)據(jù)，并從大型數(shù)據(jù)集的模式和異?，F(xiàn)象中進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，以便能夠及時(shí)地做出決策，以最好的方式分配能源資源。

在需求方面，人工智能技術(shù)能持續(xù)監(jiān)控家庭和企業(yè)的智能電表和傳感器的供需情況， 實(shí)時(shí)測量通過電網(wǎng)的電力流量，使運(yùn)營商能夠主動(dòng)管理和避免中斷，并在非高峰時(shí)間修改電力使用，從而放寬電網(wǎng)的工作量并降低消費(fèi)者的價(jià)格。

在供應(yīng)方面，人工智能能協(xié)助營運(yùn)商或者政府改變能源組合，調(diào)整化石能源使用量，增加可再生資源的產(chǎn)量，并且將可再生能源的自然間歇性破壞降到最低。生產(chǎn)者將能夠?qū)Χ鄠€(gè)來源產(chǎn)生的能源輸出進(jìn)行管理，以便實(shí)時(shí)匹配社會(huì)、空間和時(shí)間的需求變化。人工智能亦可以使用演算法來平衡電網(wǎng)，在出現(xiàn)錯(cuò)誤或黑客的情況下協(xié)調(diào)進(jìn)行聯(lián)合行動(dòng)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自我修復(fù)，并預(yù)測生產(chǎn)和消費(fèi)數(shù)據(jù)。

谷歌最近的應(yīng)用人工智能技術(shù)已被證實(shí)能提升用電管理效率，它按其機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)估，提升了數(shù)據(jù)中心的負(fù)載，優(yōu)化冷卻系統(tǒng)，以及更有效地管理設(shè)備，最后將總用電量削減15%，幾年間為谷歌節(jié)約了數(shù)億美元。英國國家電網(wǎng)也開始研究如何應(yīng)用人工智能，充分利用可再生能源，節(jié)省成本，平衡英國國家電網(wǎng)的能源供應(yīng)。英國國家電網(wǎng)具備大量數(shù)據(jù)供人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)和預(yù)測，其目標(biāo)是通過人工智能技術(shù)將國家能源消耗削減10%。

利用人工智能分析消費(fèi)模式

在能源領(lǐng)域，人工智能的高價(jià)值體現(xiàn)在需求管理，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢詭椭茉雌髽I(yè)了解產(chǎn)業(yè)鏈下游最終客戶的消費(fèi)模式。全球數(shù)十億人口，每個(gè)人消費(fèi)模式都不同。了解消費(fèi)者的習(xí)慣、價(jià)值觀、動(dòng)機(jī)和個(gè)性有助于進(jìn)一步加強(qiáng)市場的平衡和有效性，還可以更有效地制定政策。

消費(fèi)者的選擇和意見，對(duì)能源行業(yè)有巨大的影響。通過研究能源消費(fèi)模式，能源企業(yè)能更針對(duì)性設(shè)計(jì)產(chǎn)品、管理能源消耗、甚至優(yōu)化消費(fèi)者行為。一般來說，家庭客戶更傾向于直接表達(dá)他們的偏好，因此能源企業(yè)需要搭建對(duì)接消費(fèi)方的平臺(tái)，對(duì)人工智能來說，消費(fèi)數(shù)據(jù)越多，自我學(xué)習(xí)出來的方案就越成熟。

在紐約和芝加哥的加油站，英國石油公司也開始配置使用名為“里程”的人工智能系統(tǒng)的加油泵，來提升消費(fèi)者的互動(dòng)體驗(yàn)。在加油的同時(shí)，“里程”會(huì)問候消費(fèi)者，提供小娛樂，提供折扣優(yōu)惠，和將消費(fèi)者連接上社交平臺(tái)。除了了解消費(fèi)者的消費(fèi)模式外，這種互動(dòng)智能技術(shù)可以改變消費(fèi)者對(duì)傳統(tǒng)加油站的觀念，并吸引他們二次消費(fèi)。而在電力市場，消費(fèi)者會(huì)在電網(wǎng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)流，目前有些供應(yīng)商已經(jīng)推動(dòng)安裝智能電表，實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)流，這不僅有助于預(yù)測網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，還可以預(yù)測消費(fèi)習(xí)慣。

伴隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)而生的網(wǎng)絡(luò)安全問題

人工智能在能源行業(yè)的應(yīng)用，將優(yōu)化能源行業(yè)，同時(shí)亦會(huì)組成一個(gè)全產(chǎn)業(yè)鏈的網(wǎng)絡(luò)，把各種能源基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)聯(lián)在一起，進(jìn)一步互聯(lián)網(wǎng)化，不過衍生的就是網(wǎng)絡(luò)安全問題。隨著技術(shù)創(chuàng)新，能源市場結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)安全方面正在發(fā)生重大的變化，隨著網(wǎng)絡(luò)威脅的不斷演變，基礎(chǔ)設(shè)施越來越容易受到干擾性或破壞性的攻擊。網(wǎng)絡(luò)安全的問題，各個(gè)能源領(lǐng)域無一幸免，長時(shí)間的干擾可能會(huì)影響經(jīng)濟(jì)貿(mào)易、工業(yè)發(fā)展以及社會(huì)穩(wěn)定 。

人工智能將能源網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)在一起，而最薄弱的部分也就是能源網(wǎng)絡(luò)里各個(gè)連接點(diǎn)。能源系統(tǒng)與其他信息系統(tǒng)不同的是，受到攻擊時(shí)它不能輕易脫離網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)檫@可能會(huì)導(dǎo)致其他供應(yīng)安全問題，例如限電或甚至停電。在跨境影響的情況下，一旦出現(xiàn)挑戰(zhàn)，則不再局限于運(yùn)營商或單一國家之內(nèi)。

在能源領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)安全的重點(diǎn)包括穩(wěn)定供應(yīng)、完整度和保密。以電力市場為例，在發(fā)電和傳輸過程中，穩(wěn)定供應(yīng)和完整性是最重要的，數(shù)據(jù)誤差或者延遲會(huì)導(dǎo)致設(shè)備配置錯(cuò)誤，最終會(huì)影響系統(tǒng)的可靠性。至于先進(jìn)能源設(shè)施，客戶個(gè)人數(shù)據(jù)的保密性是至關(guān)重要的。而在核能領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)安全更是核安全的一部分。2015年烏克蘭電網(wǎng)事件顯示了網(wǎng)絡(luò)攻擊對(duì)電力行業(yè)潛在的破壞影響。

網(wǎng)絡(luò)安全是伴隨數(shù)字經(jīng)濟(jì)而生的問題，它對(duì)能源基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)成的風(fēng)險(xiǎn)就像洪水或火災(zāi)一樣，供求雙方都會(huì)受到影響。能源企業(yè)大多涉及公共服務(wù)，必須將網(wǎng)絡(luò)視為核心業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高意識(shí)，建立強(qiáng)大的技術(shù)和人力網(wǎng)絡(luò)彈性策略，采用通用的跨部門網(wǎng)絡(luò)安全框架可幫助確定網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵領(lǐng)域，并確定需要不惜一切代價(jià)保護(hù)的系統(tǒng)。

政府亦必須監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)，引入標(biāo)準(zhǔn)，支持信息共享，并鼓勵(lì)企業(yè)關(guān)注網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)問題;同時(shí)需要培養(yǎng)網(wǎng)絡(luò)安全人才庫，這種需求的增長速度比對(duì)所有其他信息技術(shù)工作人員的需求快兩倍以上。保險(xiǎn)部門必須監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)，重點(diǎn)管理新出現(xiàn)的和不斷變化的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)開發(fā)適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)保險(xiǎn)產(chǎn)品，更好地了解網(wǎng)絡(luò)事件會(huì)如何影響現(xiàn)有的投資組合。在詳細(xì)分析能源行業(yè)信息時(shí)，保險(xiǎn)部門必須幫助企業(yè)更好地量化網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)。

在以上各方面，人工智能都將發(fā)揮關(guān)鍵作用。科技公司可以發(fā)揮創(chuàng)新的輔助作用，將安全功能嵌入到正在開發(fā)和交付的產(chǎn)品中。相關(guān)部門亦可以利用人工智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)攻擊，為相互依存度高的能源部門專門進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，并且制定高效的治理計(jì)劃和有效的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)對(duì)框架，以確定在緊急情況下，能夠快速地做出一致的回應(yīng)。

(作者為哈佛肯尼迪學(xué)院能源地緣政治項(xiàng)目研究員)