AI正重塑能源行业

　　人工智能在能源领域的应用正在蓬勃发展。例如，埃克森 美孚的子公司XTO Energy正在与微软合作，使用机器学习、商业智能应用程序和云技术从其160万英亩的土地上收集数据。这些实时数据将改善油井和用于监控的基础设施的泄漏和维护条件。

　　这种合作关系还使XTO成为云技术应用程序中最大的石油和天然气公司。估计微软的技术实施有望帮助XTO到2025年将石油产量提高到每天50,000桶。

　　此外，人工智能有助于提高能源基础设施的安全性。 太平洋天然气和电力公司已着手使用机器学习技术来解决因气候变化而加剧的加利福尼亚州野火问题。实际上，一些野火事故甚至是完全自发的，并造成数十亿美元的损失。 加州电力公司目前正在尝试使用无人机来检查其输电塔，然后通过AI将图像转换为数据点。目前，它可以收集多达10亿个数据点。将这些数据输入算法后，算法可以确定公司应将资源集中在哪里以减少潜在的野火风险。

　　2018年5月18日，在位于杰克/圣路易斯的雪佛龙公司的主控制室中，监视人员正在观察美孚2 Malo深水区远离美孚海岸的、石油钻井平台海上工人。业内高管曾表示，将新技术、大数据与更智能的设计相结合，将结束海上石油勘探的高额成本。

　　同时，智能能源系统将越来越多地允许客户使用可再生能源为其家庭和企业供电。可再生能源具有间歇性，因为它主要来自太阳辐射、云层覆盖、风和波浪。现代技术可以帮助公用事业公司通过智能电网改变这些不稳定的能源的流动，而智能越高，效果越好。随着储能能力的提高，公司可以将更多的剩余电量转移到公用事业级电池上。包括锂离子电池和氢燃料电池。

AI技术并不完美

　　虽然AI技术能够为我们的经济做出巨大的贡献，但同时也可能带来非常可怕的风险。计算机与机器的实际效果受到程序设计水平的限制，而这类设计工作完全由人类完成，因此设备就如同开发它们的人类一样远称不上完美。与此同时，数字化与互连性的增强则提升了设备受到操纵甚至造成破坏的可能性。我们对于大数据以及机器学习技术的依赖性越强，用户面临的网络安全风险也就越可怕——电网与其它公共事业企业已经在着手解决这个问题。而颇具讽刺意味的是，他们在解决此类问题时也通常需要借助人工智能的力量。

　　因此，全球政府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，最近美国会见了经济合作与发展组织(简称经合组织)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。这无疑标志着各国政府向负责任的AI实施迈出的重要一步。

　　随着AI技术战争的不断升温，企业与消费者也将受益于更加安全、更加清洁、更加便宜以及更加高效的能源。而让这场技术竞赛也才刚刚开始。