現今，我們看到了脫碳和綠色能源轉型的明顯動向和動能。同時，數位技術和先進分析技術的興起，不僅為新能源技術的發展提供了獨特的機會，且為監測進度、預測性能、整合系統、確保可靠性和彈性提供了獨特的機會，並透過前所未有的優化產品、解決方案和服務來提高永續性。
但同時，該行業的動態變化增加了其複雜性。網路正在從集中式模型轉向分散式模型。能源生產商擁有多個OEM(原始設備製造商)解決方案，必須將其作為一個系統進行監控，以確保正常運作時間和輸出。創投正在增加，市場上有許多新進入者，擾亂了不同的價值創造領域。政府、維權投資者和社區正加大壓力，要求價值鏈上ESG指標的透明度。
在不同利害關係人之間輕鬆存取資料是促進競爭力的關鍵因素，同時保持整個能源價值鏈的公平參與。未來，不同產業的市場和基礎設施將緊密相連。因此，需要安全可靠的數據共享來促進產業內部和產業之間的創新。
然而，能源產業在採用現代數位技術方面一直進展緩慢，且由於其作為關鍵基礎設施的關鍵作用，可能會面臨風險。我們看到，由於資料品質不佳、資料不準確或缺失、缺乏現代資料架構，以及資料往往緊張且受限或難以找到，都會減緩向數位化的過渡。優化能源系統將需要更好的數位資訊、資料透明度和開放標準，同時確保適當的安全和資料保護措施。網路安全對於建立電網穩定和資訊流動的信任、信心和彈性是絕對必要的。
為了支援這些變化，需要標準和法規來促進相容性和互通性。數位化資訊交換、簡化產品開發、加快解決方案的上市時間，以及提高透明度和信任度。
關於未來，有一件事是確定的：能源系統之間的相互作用將變得更加複雜。我們面臨的主要挑戰包括脫碳、去中心化、能源儲存、減少廢棄物和智慧維護。克服這些挑戰將需要創造性的思考方式，遠遠超出傳統上應用於工程的方法。人工智慧(AI)方法和框架將成為克服這些複雜挑戰的前沿。
為了成功地應對能源轉型帶來的巨大挑戰，需要超越漸進式變化，提出超越傳統工程的新的變革性創新。
人工智慧是這項工作的專家，這種技術正適合當今價值鏈所有部分產生的大量數據，以及不斷增加的運算資源。例如，機器學習方法允許其係統地客製化產品、解決方案和服務，以滿足特定的需求。基於人工智慧的解決方案也極大地幫助處理由於脫碳和去中心化而導致的能源系統日益複雜的問題。此外，還允許改進硬體耐久性的預測，以優化維護週期，從而減少浪費。透過使用人工智慧，可以提高發電廠的效率和可靠性，減少排放，優化材料的使用，所有這些都有助於更高的永續性。透過在製造過程中實施自我優化流程，可以優化交付時間，發電廠的自主運作可以透過更有效率的發電，實現更高的安全性和改善電網穩定性。
「開放資料」的概念已經存在了十多年，並支持了從過多的導航解決方案，到政府支出的透明度，到汽車領域新興應用的創新。當某些數據集進入「公共領域」時，我們看到創新以意想不到的方式蓬勃發展，推動社會前進。也就是說，很明顯，我們必須在公共利益的需求與公司對智慧財產權、創收機會以及客戶同意和信任的真正關切之間取得平衡。
ESG措施絕對應該有標準，包括範圍1-3。對報告的數據，以及數據的衡量和計算方式保持透明度和信任符合公共利益。如果沒有標準，就會增加公共利益的負擔和風險，因為多個公司報告的資訊不具有可比性。例如，Covid-19報告中就能看到這一點，各國報告統計數據的方式在沒有額外工作的情況下很難逐個國家進行比較。
最大的挑戰是追蹤範圍3，也就是公司供應鏈。無論是包裝、農業、製造業或其他供應商，人們的注意力將持續轉向這條價值鏈。引入基於科學的標準將使這些數字具有可信度和透明度，同時減輕企業(特別是中小型企業)的成本負擔。
從數據的角度來看，建立和維持數據和人工智慧的競爭力對於保持歐洲處於技術領先的地區至關重要。這個過程涵蓋了早期教育、學術和技能再培訓。為了實現這一目標，公共機構和產業之間需要密切合作。這可以透過聯合資助研究項目，以及在所有教育水平的大學為數據科學和人工智慧追蹤提供資金來推動。
創投和創業資金對於建立新創公司生態系統也很重要，這些新創公司將繼續推動電池儲存、AI、積層製造、感測器技術和其他對數位技術至關重要的技術等領域的創新。
沒有人，沒有公司，沒有政府可以免受氣候變遷的影響。因此，我們所有人都有必要盡快找到向淨零碳過渡和脫碳的解決方案。數位技術和人工智慧將為未來的解決方案提供動力，但產業需要政府的支持來製定標準，以簡化路徑和向前過渡。各國政府應與產業和其他利害關係人合作制定標準，以確保在沒有太多負擔情況下實現目標，或共同迴避目標。
我們已經在汽車領域看到了這種方法的成功，例如，安全相關交通資訊(SRTI)。然而，鼓勵產業分享智慧財產權，並創造價值的機會，也是十分重要的。
《一般資料保護規範》(GDPR)在發佈時具有開創性意義，此後成為隱私標準的警鐘。其通常是許多全球公司在管理全球客戶敏感資料時使用的預設標準，因為其提供了確保合規性的能力，同時降低了應用程式和系統的複雜性。
以類似的方式，歐盟可以在製定數據和數位標準方面發揮領導作用，以推動互通性，支持能源轉型。為了補充這一點，需要一個關於AI工作流程開發和實施的歐洲標準化框架。
除了上面的一些例子，我們身邊也有很多範例。我們在各國之間輕鬆轉移資金的能力、網路標準和電子商務的興起，以及提高物流透明度的貨櫃標準。通常有一些其他行業做得很好的例子可以藉鏡和調整。了解能從其中學到什麼是很重要的，以及我們如何在已被證明有效的基礎上建立模型，和以政策、投資、標準和技術為核心支柱，如何才能加快步伐?
以上是為什麼需要人工智慧來推動綠色能源轉型？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
