人工智能在能源領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)

▲缺乏理論背景

能源領(lǐng)域采用人工智能緩慢的一個原因是決策者缺乏必要的人工智能專業(yè)知識。許多公司根本沒有足夠的技術(shù)背景來了解他們?nèi)绾螐牟捎萌斯ぶ悄苤惺芤妗１Ｊ氐睦�益相關(guān)方更愿意使用久經(jīng)考驗的方法和工具，而不是冒險嘗試新事物。   隨著越來越多的行業(yè)，如教育、金融、醫(yī)療保健和交通等，都在接受人工智能的潛力，能源領(lǐng)域的決策者也開始將注意力轉(zhuǎn)向這項技術(shù)。

▲缺乏實踐經(jīng)驗

人工智能仍然是一項新技術(shù)，掌握它的專業(yè)人員很少，因此很難找到專業(yè)人士來構(gòu)建具有真正實用價值的強大人工智能系統(tǒng)。此外，能源領(lǐng)域的運行方式非常保守。   盡管能源公司收集和管理數(shù)據(jù)，但用創(chuàng)新的技術(shù)解決方案將其數(shù)字化是有問題的。存在相關(guān)的風(fēng)險，如數(shù)據(jù)丟失、定制不當(dāng)、系統(tǒng)故障和未經(jīng)授權(quán)訪問等。由于能源領(lǐng)域的出錯成本很高，因此許多公司不愿冒險嘗試沒有經(jīng)過驗證的新方法。

▲過時的基礎(chǔ)設(shè)施

過時的基礎(chǔ)設(shè)施是能源領(lǐng)域現(xiàn)代化的最大絆腳石。目前，電力公司發(fā)現(xiàn)自己被埋在大量數(shù)據(jù)中，不知道如何應(yīng)對。雖然該行業(yè)擁有的數(shù)據(jù)比大多數(shù)行業(yè)都要多，但這些數(shù)據(jù)通常是分布式的、無序的、分散在不同的格式中，并且只在本地存儲。在獲得巨額利潤的同時，由于過時系統(tǒng)的脆弱性，該行業(yè)也蒙受了巨大的損失。

▲財務(wù)壓力

在能源領(lǐng)域?qū)嵤﹦?chuàng)新智能技術(shù)可能是最好的選擇，但肯定不是最便宜的。尋找經(jīng)驗豐富的軟件服務(wù)提供商，來開發(fā)和定制軟件，以及調(diào)整、管理和監(jiān)控它需要大量的時間和資源。   能源領(lǐng)域的企業(yè)在能夠從人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中獲益之前，他們必須愿意分配可觀的預(yù)算，并接受改變過時系統(tǒng)的風(fēng)險。   總結(jié)   先進(jìn)技術(shù)正在滲透到現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的各個方面，能源領(lǐng)域也不例外。很快，人工智能有望從一種便捷的技術(shù)發(fā)展成為能源領(lǐng)域有史以來最高效的決策者。（來自物聯(lián)之家）預(yù)計它將減少人工工作量，降低風(fēng)險，并改善數(shù)據(jù)和資產(chǎn)管理。但是，在光明的未來到來之前，還有很多挑戰(zhàn)需要應(yīng)對。