能源行业人工智能现状

能源行业的人工智能项目分为两类：一类是追求可衡量投资回报的价值项目，另一类是为践行行业价值观的驱动型项目。

价值项目：追求效率与投资回报的最大化

人工智能在能源行业的应用正朝着以可量化目标成果为导向的方向发展。许多由人工智能驱动的项目通过自动化或消除冗余流程，显著提升了效率，从而帮助企业实现绩效的大幅提升。

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驱动型项目：增强安全性、推动可持续发展和贯彻企业宗旨

人工智能正在被引入到以增强安全性和实现可持续发展目标为核心的项目中。通过节约成本、提升运营效率和改进风险管理，人工智能为企业创造了可观的经济价值。同时，它还帮助能源企业满足监管要求，减少环境影响，并符合社会责任标准。在环境监测和保障员工健康方面，人工智能也发挥了重要作用。

智能体在能源行业的应用

从自动到自主。智能体在能源行业的可持续运行中展现出强大的适应能力。它们能够适应不断变化的条件，并自主做出原本需要人工干预的决策，从而大幅提高响应速度和效率。

改变企业与客户及市场之间互动的方式。通过为客户开辟新的价值流，人工智能显著提升了客户参与能源市场的便利程度，增强了企业的市场竞争力。

加速脱碳和创新。很可能成为能源行业迈向净零未来的核心要素，助力企业突破创新、降低成本并确保韧性。

释放人工智能潜力。能源企业在应用人工智能时，需要将其与相关技术（如数字孪生、高性能计算、客户关系管理以及增强现实/虚拟现实技术等）进行有效整合。

发展企业技术架构。能源企业需要审视技术架构，识别可简化的环节，并将人工智能与现有技术栈进行集成。

层次划分需要重新编排。在生成式和代理式人工智能领域，能源企业需要构建新的编排层次，以管理智能体及系统之间的数据、提示和交互，从而更好地满足企业的目标。

发展生态系统。能源企业正在积极构建更广泛的智能生态系统，使各类设施能够在包含客户、竞争对手、监管机构、供应商和技术合作伙伴的环境中良好运作。

本文节选自毕马威KPMG发布的《智能能源——人工智能驱动转型与价值重塑》：解码AI赋能能源转型的密码