1.15
T.O.D.A.Y
「能源」
能源行業需要新觀念去應對人工智慧帶來的改變， 並把握它所帶來的機會。
數字經濟在金融貿易等領域的影響已經非常明顯， 接下來也將會從商業、供應、管理、市場分析、安全等幾個方面改變能源行業。 雖然人工智慧發展才取得一些進展， 但已經不難看到它們將帶來革命性改變 。
人工智慧正在推動第四次工業革命， 它將提升能源行業的預測能力， 優化其生產力和管理能力， 帶來前所未有的機遇。 人工智慧整合了人類的優點， 並突破其上限， 能源行業需要新觀念去應對人工智慧帶來的改變，
第四次工業革命將把人類和人工智慧在各種平臺裡關聯起來， 面對人工智慧強大的學習能力， 創意想像力將是人類唯一優勢 。 事實上， 開發成功的人工智慧系統需解決三大問題， 運算能力、可用的資料和想像力， 而後者往往是最難以實現的。
▷能源生產的商業和供應智慧化◁
能源行業未來的發展主要在於優化和預測， 而人工智慧正好能針對能源生產， 能源電網平衡和消費習慣等方面提供獨特的解決方案。 不難預測， 人工智慧將成為能源行業的重要組成部分， 應用于生產方、傳送方和消費方上。 人工智慧是一個自我學習和演算的應用過程， 而非模仿人類工作的程式設計方式，
這為能源行業提供了新的機會。 以石油行業為例， 很多家石油公司考慮到世界經濟對石油依賴下降， 均開始轉型業務。 在這一趨勢下， 他們需要在石油市場營利， 需要優化化石能源的生產過程， 並且更加精准地把握客戶的利益需求。 法國道達爾公司正在與穀歌和微軟等技術巨頭合作， 在能源領域開發數位技術， 尤其是人工智慧技術。 目前， 道達爾公司的工程師正與頂級的軟體發展人員一起探討如何將複雜的演算法應用到油氣領域， 優化勘探、生產、銷售等程式。
可再生能源的生產正在迅速增長。 隨著風能、太陽能、水能等技術的發展， 這些能源越來越受歡迎， 經濟效益也越來越高。 不過， 可再生能源行業的最大挑戰在於可再生能源生產具有間歇性，
同時， 消費者的消費模式也是難以預測， 這對供求管理以至電網均造成了不穩定性。 可再生能源行業需要一種可以確保供需始終處於均衡狀態的智慧技術， 來解決能源流的預測和管理問題。
IBM計畫推出一款名為“深雷”的新產品， 這款產品將以0.2英里到1.2英里的解析度提供精確的天氣預報， 該技術整合了數十種預測模型， 收集了大量有關天氣、環境、大氣條件以及太陽能電站和電網運行情況的資料來源。
▷電網管理智慧化◁
人工智慧將是未來智慧電網的核心部分。 目前電網公司已經在電網故障警報系統組態了相關技術， 人工智慧技術將不斷收集和整合來自數百萬台智慧感測器中的資料， 並從大型資料集的模式和異常現象中進行自主學習， 以便能夠及時地做出決策， 以最好的方式分配能源資源。
在需求方面， 人工智慧技術能持續監控家庭和企業的智慧電錶和感測器的供需情況， 即時測量通過電網的電力流量，使運營商能夠主動管理和避免中斷，並在非高峰時間修改電力使用，從而放寬電網的工作量並降低消費者的價格。
在供應方面，人工智慧能協助營運商或者政府改變能源組合，調整化石能源使用量，增加可再生資源的產量，並且將可再生能源的自然間歇性破壞降到最低。生產者將能夠對多個來源產生的能源輸出進行管理，以便即時匹配社會、空間和時間的需求變化。人工智慧亦可以使用演算法來平衡電網，在出現錯誤或駭客的情況下協調進行聯合行動，對網路進行自我修復，並預測生產和消費資料。
谷歌最近的應用人工智慧技術已被證實能提升用電管理效率，它按其機器學習演算法的預估，提升了資料中心的負載，優化冷卻系統，以及更有效地管理設備，最後將總用電量削減15％，幾年間為穀歌節約了數億美元。英國國家電網也開始研究如何應用人工智慧，充分利用可再生能源，節省成本，平衡英國國家電網的能源供應。英國國家電網具備大量資料供人工智慧技術學習和預測，其目標是通過人工智慧技術將國家能源消耗削減10％。
▷利用人工智慧分析消費模式◁
在能源領域，人工智慧的高價值體現在需求管理，因為人工智慧可以幫助能源企業瞭解產業鏈下游最終客戶的消費模式。全球數十億人口，每個人消費模式都不同。瞭解消費者的習慣、價值觀、動機和個性有助於進一步加強市場的平衡和有效性，還可以更有效地制定政策。
消費者的選擇和意見，對能源行業有巨大的影響。通過研究能源消費模式，能源企業能更針對性設計產品、管理能源消耗、甚至優化消費者行為。一般來說，家庭客戶更傾向于直接表達他們的偏好，因此能源企業需要搭建對接消費方的平臺，對人工智慧來說，消費資料越多，自我學習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”的人工智慧系統的加油泵，來提升消費者的互動體驗。在加油的同時，“里程”會問候消費者，提供小娛樂，提供折扣優惠，和將消費者連接上社交平臺。除了瞭解消費者的消費模式外，這種互動智慧技術可以改變消費者對傳統加油站的觀念，並吸引他們二次消費。而在電力市場，消費者會在電網產生資料流程，目前有些供應商已經推動安裝智慧電錶，即時收集資料流程，這不僅有助於預測網路負載，還可以預測消費習慣。
▷伴隨數位經濟而生的網路安全問題◁
人工智慧在能源行業的應用，將優化能源行業，同時亦會組成一個全產業鏈的網路，把各種能源基礎設施關聯在一起，進一步互聯網化，不過衍生的就是網路安全問題。隨著技術創新，能源市場結構和網路安全方面正在發生重大的變化，隨著網路威脅的不斷演變，基礎設施越來越容易受到干擾性或破壞性的攻擊。網路安全的問題，各個能源領域無一倖免，長時間的干擾可能會影響經濟貿易、工業發展以及社會穩定 。
人工智慧將能源網路關聯在一起，而最薄弱的部分也就是能源網路裡各個連接點。能源系統與其他資訊系統不同的是，受到攻擊時它不能輕易脫離網路，因為這可能會導致其他供應安全問題，例如限電或甚至停電。在跨境影響的情況下，一旦出現挑戰，則不再局限于運營商或單一國家之內。
在能源領域，網路安全的重點包括穩定供應、完整度和保密。以電力市場為例，在發電和傳輸過程中，穩定供應和完整性是最重要的，資料誤差或者延遲會導致設備配置錯誤，最終會影響系統的可靠性。至於先進能源設施，客戶個人資料的保密性是至關重要的。而在核能領域，網路安全更是核安全的一部分。2015年烏克蘭電網事件顯示了網路攻擊對電力行業潛在的破壞影響。
網路安全是伴隨數位經濟而生的問題，它對能源基礎設施構成的風險就像洪水或火災一樣，供求雙方都會受到影響。能源企業大多涉及公共服務，必須將網路視為核心業務風險，提高意識，建立強大的技術和人力網路彈性策略，採用通用的跨部門網路安全框架可説明確定網路風險管理的關鍵領域，並確定需要不惜一切代價保護的系統。
政府亦必須監管網路活動，引入標準，支援資訊共用，並鼓勵企業關注網路風險問題；同時需要培養網路安全人才庫，這種需求的增長速度比對所有其他資訊技術工作人員的需求快兩倍以上。保險部門必須監控網路風險，重點管理新出現的和不斷變化的風險，同時開發適當的網路保險產品，更好地瞭解網路事件會如何影響現有的投資組合。在詳細分析能源行業資訊時，保險部門必須説明企業更好地量化網路風險。
在以上各方面，人工智慧都將發揮關鍵作用。科技公司可以發揮創新的輔助作用，將安全功能嵌入到正在開發和交付的產品中。相關部門亦可以利用人工智慧監控網路攻擊，為相互依存度高的能源部門專門進行風險分析，並且制定高效的治理計畫和有效的網路應對框架，以確定在緊急情況下，能夠快速地做出一致的回應。
（作者為哈佛甘迺迪學院能源地緣政治項目研究員）
版權聲明|稿件為能源雜誌原創
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即時測量通過電網的電力流量，使運營商能夠主動管理和避免中斷，並在非高峰時間修改電力使用，從而放寬電網的工作量並降低消費者的價格。在供應方面，人工智慧能協助營運商或者政府改變能源組合，調整化石能源使用量，增加可再生資源的產量，並且將可再生能源的自然間歇性破壞降到最低。生產者將能夠對多個來源產生的能源輸出進行管理，以便即時匹配社會、空間和時間的需求變化。人工智慧亦可以使用演算法來平衡電網，在出現錯誤或駭客的情況下協調進行聯合行動，對網路進行自我修復，並預測生產和消費資料。
谷歌最近的應用人工智慧技術已被證實能提升用電管理效率，它按其機器學習演算法的預估，提升了資料中心的負載，優化冷卻系統，以及更有效地管理設備，最後將總用電量削減15％，幾年間為穀歌節約了數億美元。英國國家電網也開始研究如何應用人工智慧，充分利用可再生能源，節省成本，平衡英國國家電網的能源供應。英國國家電網具備大量資料供人工智慧技術學習和預測，其目標是通過人工智慧技術將國家能源消耗削減10％。
▷利用人工智慧分析消費模式◁
在能源領域，人工智慧的高價值體現在需求管理，因為人工智慧可以幫助能源企業瞭解產業鏈下游最終客戶的消費模式。全球數十億人口，每個人消費模式都不同。瞭解消費者的習慣、價值觀、動機和個性有助於進一步加強市場的平衡和有效性，還可以更有效地制定政策。
消費者的選擇和意見，對能源行業有巨大的影響。通過研究能源消費模式，能源企業能更針對性設計產品、管理能源消耗、甚至優化消費者行為。一般來說，家庭客戶更傾向于直接表達他們的偏好，因此能源企業需要搭建對接消費方的平臺，對人工智慧來說，消費資料越多，自我學習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”的人工智慧系統的加油泵，來提升消費者的互動體驗。在加油的同時，“里程”會問候消費者，提供小娛樂，提供折扣優惠，和將消費者連接上社交平臺。除了瞭解消費者的消費模式外，這種互動智慧技術可以改變消費者對傳統加油站的觀念，並吸引他們二次消費。而在電力市場，消費者會在電網產生資料流程，目前有些供應商已經推動安裝智慧電錶，即時收集資料流程，這不僅有助於預測網路負載，還可以預測消費習慣。
▷伴隨數位經濟而生的網路安全問題◁
人工智慧在能源行業的應用，將優化能源行業，同時亦會組成一個全產業鏈的網路，把各種能源基礎設施關聯在一起，進一步互聯網化，不過衍生的就是網路安全問題。隨著技術創新，能源市場結構和網路安全方面正在發生重大的變化，隨著網路威脅的不斷演變，基礎設施越來越容易受到干擾性或破壞性的攻擊。網路安全的問題，各個能源領域無一倖免，長時間的干擾可能會影響經濟貿易、工業發展以及社會穩定 。
人工智慧將能源網路關聯在一起，而最薄弱的部分也就是能源網路裡各個連接點。能源系統與其他資訊系統不同的是，受到攻擊時它不能輕易脫離網路，因為這可能會導致其他供應安全問題，例如限電或甚至停電。在跨境影響的情況下，一旦出現挑戰，則不再局限于運營商或單一國家之內。
在能源領域，網路安全的重點包括穩定供應、完整度和保密。以電力市場為例，在發電和傳輸過程中，穩定供應和完整性是最重要的，資料誤差或者延遲會導致設備配置錯誤，最終會影響系統的可靠性。至於先進能源設施，客戶個人資料的保密性是至關重要的。而在核能領域，網路安全更是核安全的一部分。2015年烏克蘭電網事件顯示了網路攻擊對電力行業潛在的破壞影響。
網路安全是伴隨數位經濟而生的問題，它對能源基礎設施構成的風險就像洪水或火災一樣，供求雙方都會受到影響。能源企業大多涉及公共服務，必須將網路視為核心業務風險，提高意識，建立強大的技術和人力網路彈性策略，採用通用的跨部門網路安全框架可説明確定網路風險管理的關鍵領域，並確定需要不惜一切代價保護的系統。
政府亦必須監管網路活動，引入標準，支援資訊共用，並鼓勵企業關注網路風險問題；同時需要培養網路安全人才庫，這種需求的增長速度比對所有其他資訊技術工作人員的需求快兩倍以上。保險部門必須監控網路風險，重點管理新出現的和不斷變化的風險，同時開發適當的網路保險產品，更好地瞭解網路事件會如何影響現有的投資組合。在詳細分析能源行業資訊時，保險部門必須説明企業更好地量化網路風險。
在以上各方面，人工智慧都將發揮關鍵作用。科技公司可以發揮創新的輔助作用，將安全功能嵌入到正在開發和交付的產品中。相關部門亦可以利用人工智慧監控網路攻擊，為相互依存度高的能源部門專門進行風險分析，並且制定高效的治理計畫和有效的網路應對框架，以確定在緊急情況下，能夠快速地做出一致的回應。
（作者為哈佛甘迺迪學院能源地緣政治項目研究員）
版權聲明|稿件為能源雜誌原創
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