概要
能源行业正经历深刻转型，人工智能（AI）成为关键驱动力。AI应用已从试点扩展到规模应用，在运营效率、资产优化、安全性、可持续性和预测性维护等领域取得显著成效。企业需在硬件、软件、数据基础设施和人才等方面进行大量投资，并推行成本削减计划，利用AI优化运营，实现效率提升和投资回报，再将节省资金用于再投资，形成自我造血的AI转型模式。
能源行业人工智能现状
- AI应用现状：56%的企业正在扩大AI项目规模，44%已将AI融入运营核心。企业关注运营效率、资产优化、安全性、可持续性和预测性维护等领域的AI用例。
- 成本削减与再投资：79%的企业利用AI实现效率提升，60%获得超过10%的投资回报。节省的资金用于再投资，推动数字化创新。
- 扩展AI应用挑战：数据管理、治理、投资和重点事项排序等方面的不足，导致数据质量问题、监管复杂性、预算限制等挑战。
- AI领导层分布：目前只有13%的企业拥有AI卓越中心，领导层分散在IT部门或IT与业务部门。
- 新兴趋势：量子技术和智能体技术等创新技术正迅速进入能源行业战略规划。智能体可自主管理流程、模拟人类专家进行判断，显著提升效率。
打造智能能源企业
- AI转型三阶段模型：
- 阶段一：赋能：重点为AI应用奠定基础，包括制定AI战略、识别高价值用例、提高AI素养、确保合规和建立道德护栏等。
- 阶段二：融合：将AI融入端到端的价值流，改变企业工作方式，实现大规模部署智能体，提升效率、增强安全性和缓解风险。
- 阶段三：演进：推动商业模式和生态系统发展，利用AI解决行业重大挑战，形成新的商业模式和生态系统，实现组织重塑。
- 主要考虑因素：
- 制定AI战略：由商业战略驱动，符合核心竞争力，创造价值，并定义具有重大影响的人工智能用例。
- 技术基础设施：投资数据治理、数据编制、云平台和混合IT基础设施，实现AI的无缝集成。
- 建立信任：在AI应用初期建立透明的治理框架，实施风险管理，遵循监管规定，与利益相关方合作解决数据安全、AI驱动决策和伦理问题。
- 提升人类潜能：AI赋能员工，而非取代。培养员工AI素养和伦理培训，帮助员工适应智能化未来。
关键数据和研究结论
- AI应用目标：提高运营效率、增加收入、获得竞争优势、改善数据管理、支持可持续发展、增强安全性、减低业务风险并提高合规性等。
- AI应用领域：能源生产、能源输送和分配、能源交易和市场优化、客户和能源零售管理、可持续发展、安全与监管合规等。
- AI转型挑战：数据格式不一致、数据质量差、员工缺乏AI技能、员工抵制变革、道德风险、法律或监管限制、难以衡量投资回报、预算限制等。
- AI转型机遇：生成式AI在能源行业的应用潜力巨大，可用于能源生产优化、消费预测与管理、系统智能调控以及设备故障预测等方面。
- AI转型支持：毕马威可提供AI转型战略制定、AI可信度和合规性保障、AI赋能员工、AI技术基础设施构建等方面的支持。
结语
AI是能源行业提升效率和推动创新的关键驱动力。成功应用AI需要技术能力和领导层战略指导，确保其在组织中的有效落地和持续发展。企业需采取大胆行动和前瞻性思维，推动AI转型，以应对行业巨变，履行气候承诺，并满足监管机构、投资者和消费者日益增长的期望。
