标题：全球能源与材料行业：生成式人工智能的新机遇
《全球能源与材料实践》团队的最新研究揭示了生成式人工智能（gen AI）在能源与材料领域的潜力。这一领域因其对数据和分析的依赖以及复杂过程而特别适合从gen AI的发展中获益。据估计，未来几年内，gen AI可能为这些行业创造额外价值高达3900亿至5500亿美元。
gen AI通过增加数据的智能性，能够改变决策制定的过程，将复杂的流程简化为单个问题，并允许员工获得以往未知的潜在价值。它不仅提升了现有AI和数据分析工具的能力，还为农业、化学、能源和材料等行业带来了更多创新的应用场景。
目前，许多企业正超越传统的应用案例，积极探索gen AI的非传统用途。例如，石油和天然气、农业、电力、化学品以及材料和矿业等行业都正在利用gen AI的潜力来转变其业务运营模式，包括后台办公室和跨部门案例，以及核心业务和运营。
此领域内丰富的数据资源（包括传感器历史记录、故障模式和效果分析、工程报告、工作订单和维护日志等）以及大量的结构化和非结构化数据，为gen AI提供了理想的应用环境。这些数据不仅可以用于分析，而且具有高度的专有性，有助于企业在利用此类技术时获得竞争优势。
生成式人工智能（gen AI）的概念并非一夜之间诞生，而是基于多年的研究和技术进步。gen AI是指能够从大量音频、代码、图像、文本或数据序列中创建或合成新内容的算法。大型语言模型（LLMs），如ChatGPT所使用的模型，能够学习并复制数据中的复杂关系模式，生成看似原创的内容。
在能源和材料行业中，资产密集型和优化资产利用率（假设数据可用）、压缩流程以及预测长期结果的应用场景尤为重要。为此，大多数行业的子领域可以分为两类：较为常规和创新性更高的“月球发射任务”（Moonshot）应用。
常规应用相对简单，不需要太多的技术专业知识即可部署，通常会快速商品化，例如自动化行政功能的虚拟助手或面向客户的聊天机器人，以及为软件开发人员和数据科学家提供的生产力提升工具。
相比之下，月球发射任务类应用更具创新性，需要更多的定制化，甚至可能需要从头训练的LLM。虽然这类应用拥有巨大的价值潜力，但实现它们也需要大量的前期投资来构建能力和基础设施。因此，不同行业子领域及价值链的不同部分在应用gen AI时可能会有所不同。
具体到行业应用示例包括：
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公用事业：处理远程或难以访问的基础设施的组织，如数以千计的传输线路、管道和其他设施，通常会花费数百万美元来维护资产完整性。腐蚀和预测维护模型可以通过重新训练无法使用或未结构化的检查记录来提高性能。gen AI还可以改进各种来源的数据整合，包括历史损坏记录、视觉检查和资产本身的数据传感器，从而显著提高关键业务功能的有效性，对于持续运营和公共安全至关重要。
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石油和天然气公司：专门设计的模型可以从图像处理应用扩展，处理、插值和解释昂贵的地震数据，识别关键属性（如地层追踪、断层位置或直接烃分类）。这使得高分辨率勘探所需的数据量减少，同时提高了结果质量。
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矿业公司：利用gen AI进行矿产勘探和开采，可以提高资源发现的效率和准确性，减少成本，同时提高产出的质量。
总之，随着生成式人工智能技术的发展和应用，全球能源与材料行业将迎来新的机遇和挑战。企业应积极评估如何利用gen AI的潜力，制定相应的策略，以确保在不断变化的技术环境中保持竞争力。
