能源行业会产生大量的数据。为了将这些数据转化为提高生产率和削减成本的驱动力，主要的能源行业公司——石油和***巨头，以及可再生能源公司——都把注意力转向了人工智能。电力电气招标在哪里，就在电鳐网。

       机器学习、大数据以及自动化正在彻底改变***工业体系，能源行业自然也不例外。各类创新成果推动着技术进步、带来了经济效率的提升、创造着智能化程度更高的业务运营模式，同时为基础设施提供了更强的弹性水平。正因为如此，世界各地的企业与机构才积极将***技术——特别是人工智能，视为首要关注***。

       人工智能在能源领域的应用正在激增。比如，埃克森美孚下辖子公司XTO Energy正在与微软方面合作，利用机器学习、商务智能应用以及云技术从其160万英亩油田当中收集数据。这些实时数据将能够改善钻井及用于监测的基础设施的泄漏情况和维修条件。这样的合作关系也使得XTO成为云技术应用***的石油与***企业。据估计，微软公司的技术实施有望到2025年帮助XTO方面将石油产量提升至每天5万桶。电鳐网掌握大量电力电气一手招标信息。

       除此之外，AI还有助于提高能源基础设施的安全性。太平洋***与电力公司已经着手采用机器学习技术，用以应对因气候变化而加剧的加利福尼亚州野火问题。事实上，部分野火事故甚至完全属于自发燃起，并造成数十亿美元的损失。加州电力公司目前尝试利用无人机检查其输电塔，而后通过AI将图像转换为数据点——目前其能够采集的数据点已经高达10亿个。将这些数据输入算法之后，算法即可确定该公司应该将资源集中在哪里，以降低发生潜在野火的风险。

       与此同时，智能能源系统将越来越多地允许客户利用可再生能源为其家庭及企业供电。可再生能源在本质上拥有间歇性属性，因为其主要来自太阳辐射、云层覆盖、风以及海浪等。现代技术能够帮助公共事业企业通过智能电网改变这些稳定性较差的能源的流动方式，而且智能化程度越高，效果也就越好。随着能源存储能力的提升，企业能够将更多剩余的电能输送至公共事业级电池当中——包括锂离子电池以及氢燃料电池等等。电鳐网电力招标平台,掌握海量一手招标信息。

       ******与各监管机构必须建立适当的政策性机制，用以解决技术应用规模化所带来的具体问题以及风险。比如，***近美国会见了经济合作与发展***（简称“经合***”）各成员国，希望确定在国际上使用人工智能技术时所应遵循的原则与准则。这无疑标志着各国***向负责任的AI实施迈出的重要一步。随着AI技术***的不断升温，企业与消费者也将受益于更加安全、更加清洁、更加便宜以及更加***的能源。而让这场技术竞赛也才刚刚开始。

       能源行业会产生大量的数据。为了将这些数据转化为提高生产率和削减成本的驱动力，主要的能源行业公司——石油和***巨头，以及可再生能源公司——都把注意力转向了人工智能。
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       能源方面的AI应用场景主要集中在一下几个方面：
      （一）能源只能开采设备的设计、研发、管控、使用、检修还有维护方面；
      （二）能源传输设备的智能巡检及安全预警；
      （三）能源分配及消耗；
      （四）能源价格调优；
      （五）需求侧的能源节约；
      （六）能源公司的运营还有后续的服务等。

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