估计能源市场上的AI值为: 15.45美元 2024年学士 预计将达到 46.92美元 到2031年时以复合年增长率增长 (CAGR)从2024年到2031年占17.2%. 能源市场中的AI预计将在预测期间出现强劲增长,因为整个能源部门日益重视数字化转型。

市场驱动力 -- -- 提高能效和优化需求

由于全球主要经济体的工业化和城市化迅速,过去几十年全球能源需求大幅增加。 同时,人们对环境可持续性和减轻气候变化影响的认识日益提高。 能源供应者和监管当局日益被迫转向更高效和更清洁的能源生产。

大赦国际承诺通过预先优化供求状况,在提高整体能源效率方面发挥关键作用。 通过实时监测设备业务和发现异常情况,公用事业可以避免故障和停电。 这提高了服务的可靠性。

整个能源价值链的许多公司已经开始实施AI。 工业消费者正在利用人工智能,根据不断变化的需求,不断优化和自动控制各种设备/机器,以减少其设施的能源足迹。

总体而言,AI通过更好的优化而大规模提高能效的能力,对全球能源系统转型具有巨大潜力.

市场驱动力 - AI技术的进步 增强预测能力

最近,在深入学习、计算机视觉、自然语言处理和其他AI子领域,正在迅速发展。 这正在扩大包括能源部门AI在内的广泛领域的应用领域。

围绕预测维护和预测的AI能力对于优化资产业绩以及需求/供应规划特别有希望。 从石油钻机,输油管,电厂等接受IOT传感器数据培训的高级深层学习模型. 现在可以找出微妙的模式来预测设备的故障,甚至在出现任何症状之前。 这有助于提前计划服务,避免意外故障和停电。 大赦国际还在对依赖天气的可再生资产进行革命性预测分析。

AI的自然语言处理能力也在寻找申请. 正在部署聊天机器人和语音助理,以便自动提供客户支持,并取消例行查询。 这使得现场代理能够专注于更复杂的问题,证明是能源市场AI的重要驱动力.

市场挑战-高执行率 AI解决方案的费用

AI在能源市场上面临的主要挑战之一是与之相关的高执行成本. 应用先进的人工智能技术需要对数据基础设施进行大量投资,以持续收集、储存、管理和处理大量数据。 它还需要由AI工程师,数据科学家和域专家组成的高技能人才库,为各种能源价值链开发定制的AI解决方案.

随着时间的推移,维持和更新这些复杂的人工智能系统需要专门的预算和资源。 对于许多能源公司,特别是低利润的公用事业公司来说,如果不明确的中期投资回报,就很难进行如此庞大的前期投资。

此外,将人工智能技术与大多数能源公司的现有信息技术系统相结合,也需要改造过时的基础设施,增加执行支出。 因此,高成本仍然是能源市场广泛推出AI的一个主要障碍。

市场机会----越来越多地采用可再生能源

采用太阳能和风能等可再生能源的增长为大赦国际发挥变革作用提供了巨大机会。 随着断断续续的可再生能源在整个电网中的份额增加,维持电网的稳定性和可靠性对运营商来说更具挑战性。

高级AI和机器学习算法可以帮助优化可再生能源生产和实时融入电网. 这有助于操作者更好地规划和平衡电网.

能源应用方面的AI也被用于预测可再生资产的维护,提高它们的运行效率. 随着更多国家和区域承诺提高可再生能源指标以减少碳排放,能源前景预计将日益向可再生能源过渡。 这一不断增长的转变为AI在能源市场上的AI销售商提供了巨大的潜力,以制定和提供解决方案,帮助从可再生资源中获得最大的价值.

伙伴关系和协作数字 : 2018年,IBM与一家海洋能源公司Minesto合作开发了AI助手,以监测和优化他们的潮汐能转换系统.

购置:2020年,壳牌公司收购了基于硅谷的AI启动草原模拟器,以加速使用AI/ML优化LNG设施. 收购加强了壳牌公司资产绩效管理的数字能力.

开发定制的人工智能解决方案:微软开发了分布式能源资源管理系统(DERMS)等解决方案,帮助公用事业利用机器学习更好地整合可再生能源.

与研究组织的伙伴关系:AI中成功的公司与国家研究实验室和学术界结成能源市场伙伴,利用新的研究。 例如,2021年,美国能源部与埃克森美孚公司、NREL公司、LANL公司推出了三个新的未来能源实验室,重点是促进优化操作和电网稳定性的AI。

透视,按技术:机器学习铅因其可适应性

在技术方面,机器学习在2024年的能源市场上贡献了35.6%的AI份额. 这是因为它有能力在没有明确编程的情况下不断学习和改进数据。

所有机器学习模型都需要大量数据来学习. 能源部门拥有大量来自智能仪表,气象站,传感器等各种来源的数据,这使得机器学习非常适用于基于历史数据预测未来能源需求和消耗,设备健康分类,优化电网可靠性等任务.

其自学能力使得机器学习模型在接触新数据时能够随着时间的推移不断改进. 这一优势导致机器学习在获取AI在能源市场最高份额方面占据了其他技术的主导地位.

Insights,by application: 安全和安保驱动AI在能源市场的应用

在应用方面,由于关键能源基础设施和劳动力在减少风险和保护方面的迫切需要,安全和安保在能源市场上占AI的27.5%。 基于AI的安全保障应用对于监测能源设施,检测异常,预测故障和确保人员安全都非常宝贵.

随着网络安全对能源基础设施的日益严重威胁,AI正在通过基于异常的入侵探测,恶意软件分析和预测性威胁模型等活动,在加强网络防御方面发挥重要作用. 它能够大规模分析大量数据,使得AI与传统解决方案相比特别适合这种应用.

由于安全和安保应用的至关重要性,这一部分在能源市场占AI的最大份额.

透视,按部署模式:云收养在能源市场传播AI

在部署模式方面,云基部署在能源市场所占的AI份额最高,因为与前提解决方案相比,具有可扩展性、可获取性和维护成本降低等优势。 在云面上部署AI应用程序,消除了能源公司建设和维护自身前提基础设施的需要. 这在释放内部资源的同时提供了大量节余。

云平台还简化了数据科学家的工作,提供无服务器的计算和自动缩放能力,高效率地处理大量多样的工作量. 诸如Pay-as-yo-go计费、全球分布式数据中心和精简升级等功能进一步支持AI/ML模型开发所需的快速迭代和实验。

云架构克服了许多能源公司由于当地计算能力和数据中心有限而面临的数据存储、处理和模型培训挑战。 AWS、GCP和Azure等主要云提供商对AI特定服务、工具以及吸引开发商和促进创新的框架进行了大量投资。 这些好处促使能源公司主要采用基于云的人工智能系统。

• 按国家分列的AI部署率:中国、印度和新加坡能源市场采用AI的比例很高,AI在能源应用中的部署率超过50%。
• 亚太预计增长: 在能源效率倡议的推动下,预计2024-2034年该区域能源市场中的AI为17.4%。
• SLB的卢米 数据平台: 一个先进的AI平台,旨在改善能源应用的决策和数据管理.
• Vultr's Cloud Solutions:在能源监管合规性,增强灵活性和可扩展性方面为AI定制解决方案.

在AI在能源市场上运营的主要角色包括IBM,Siemens AG,Schneider Electric,通用电气(GE),微软公司,ABB集团,Apporchid Inc,Alpiq AG,ATOS SE,Zen机器人有限公司,SmartCloud Inc,以及Hazama Ando Corporation.