AI赋能能源行业转型,百度智能云如何搭建“数字管道”?

来源:智汇工业

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关键词:AI赋能 百度智能云

    1995年,麻省理工学院教授尼葛洛庞蒂在《数字化生存》中预言:“计算不再只和计算机有关,它决定我们的生存。”


    26年之后,能源领域的数字化已然成为行业共识,尼葛洛庞蒂当初的预言正在被现实验证,随着AI与云计算在人类赖以生存的能源领域落地,比特正在与原子一同影响着人们的生存与发展。


    映射到现实中,“十四五”规划中能源产业的数字化升级也成为重点,国家电网,南方电网等一批能源企业也纷纷转型。


    能源产业的数字化转型,为百度这样的AI科技企业带来新的机遇:随着智慧能源解决方案落地,云智一体战略下,百度智能云也逐渐成为能源行业的数字化基础设施。


    AI赋能能源行业转型,破局点在于是否具有示范效应


    能源产业转型,核心在于两点,供给端和服务端。


    从供给端来看,能源行业也存在着诸多痛点。比如说,可再生能源供给不足。数据显示,截止2020年底,我国可再生能源同比增长17.5%。碳中和的目标下,预计未来增速有可能进一步提升。


    另外一个痛点是现有能源利用效率不足。比如对于化石能源的利用,目前内燃机最高的效率仅有37%,大规模民用的内燃机在35%左右,现有的技术水平下,石化能源的利用水平很难再提升。


    对于电力行业来说,能源的效率问题更多地是一个管理问题,比如不同峰时的电力调配,不同区域之间的电力资源调配等等,这里面其实是有提效的空间的。智慧能源解决方案,则有望提高能源的供给效率。


    以国网山东电力为例,AI技术已经融入到从电力营销,到电力运行监控,再到电力巡检、调度等各个核心业务。通过百度“AI中台”赋能,国网山东电力搭建了属于自己的AI能力,实现了效率提升。


    国网山东电力数字化转型的背后,百度智能云作为智慧能源的基础设施,也正在促进电力企业向综合性能源转型的进程。


    向善财经认为,对于能源企业来说,智慧能源对于能源企业转型的重要性,不亚于研发一种新的能源。当下能源企业转型,需要搭建一条“数字管道”。


    搭建能源“数字管道”


    研发新能源的目的,一是在于能源本身的可再生,另外就是碳排放更低甚至是零排放,而目前我国发电方式占比最高的仍是火电,因此通过数字化的方式提升电力生产、管理、输送等环节的效率,也能够达到同样的目的。


    “数字管道”也是“服务管道”,数字化对于电力企业转型升级,也有深层的推动作用。


    从服务端来看,综合能源服务,是能源企业的商业升维。以前的能源企业,主要就是生产,转型能源服务,意味更多地参与到流通端、销售端。也就是说,能源产业升级不仅强调供给端,也强调服务端,关键在于降低用能成本。


    最近,国家能源局印发了国家能源局印发了《提升“获得电力”服务水平综合监管工作方案》,决定在全国范围内组织开展提升“获得电力”服务水平综合监管。其中,办电便利度、办电成本、供电能力和可靠性都是监管的重要内容。


    那么对于电力企业来说,如何进一步提升“获得电力”服务水平?


    一方面,基于互联网的消费服务已经十分完善,用户对基础服务要求越来越高,特别是对于水电等基础服务;另一方面,对于电力企业而言,客服人员流动大,流动周期长、也导致服务质量难以保障。


    AI技术可能会使服务效率提高。


    比如,在国家电网与百度智能云打造的“智慧电网营业厅”中,用户通过刷脸即可办理包括电费自助查缴、更名、过户等22项常见用电业务。AI技术加持下,用户平均花费时间节省70%。


    再比如,国家电网与百度智能云搭建的国网客服中心,构建起国网客服中心AI能力平台,通过AI自然语言交互,释放人工客服的压力,降低运营成本。在用户体验上,AI客服快速响应,服务质量更标准化,用户服务的满意度也就更高。


    透过百度智能云赋能能源产业的案例来看,AI技术要想在一个新兴的领域中快速成长起来,关键有两点,一个是找到方向,第二个就是找到破局点。


    百度智能云落地能源领域的方向,是云智一体的战略下,帮助用数字化帮助电力企业做深服务力。


    能源产业中的很多企业是典型的生产型企业而非服务型企业,典型的比如电力企业,但综合能源服务转型不仅要做好生产,更要做好服务,因此,通过数字化能力去帮助电力企业做深服务,是一个不错的方向。


    其次,百度AI落地能源行业的破局点就在于示范效应。


    To领域有极强的头部示范效应,B端的数字化,特别是能源行业的数字化,安全可靠相比降本提效更加重要,因此一旦解决方案被头部企业验证,就有很强的行业辐射能力。


    举个例子,3月8日,山东淄博郊区突然发生火情,而着火点上方则是国家电网的220kV高压线路。危机时刻,百度AI技术加持的输电线路可视化监拍装置第一时间发现了这场火灾,随后发出警报,有关人员赶到现场避免了重大灾难的发生。


    这个案例背后,说明了一件事,百度AI对于电力行业安全意义已经被验证,对于电力行业来说,百度AI落地的价值最直观地体现了出来。


    另外,百度智能云与国家电网、南方电网合作本身就有很强的案例性。国家电网、南方电网都是电力行业的代表性企业,本身就有很强的行业示范性,这可能意味着将来百度AI在能源领域的落地更容易,云智一体在能源行业也就能更扎根更深。


    在提升供给效率和做深服务之外,碳排放是能源行业转型绕不开的主题。


    2020年9月22日,我国领导人在第七十五届联合国大会上正式提出中国的碳中和目标:二氧化碳排放力争2030年前达到峰值、2060年前实现碳中和。


    今年4月30日,中央政治局会议首提碳达峰、碳中和。去年12月16日至18日的中央经济工作会议上,首次将碳达峰、碳中和列入新一年的重点任务。“十四五”发展规划纲要已明确要拿出十年行动计划,“双碳目标”成为我国未来十年的重点发展方向之一。


    实现“双碳目标”,电力行业转型是能否实现碳中和的基础条件。根据世界资源研究所的统计数据,目前发电和供热行业碳排放占比41.6%。


    从现实来看,要实现2060年前碳中和的目标,一方面要摆脱对化石燃料、燃煤电厂的依赖,采用清洁能源,另一方面则需要通过ICT(信息与通信技术)技术对产业的赋能,系统化的完成电力行业转型升级。


    电力行业要推进碳达峰、碳中和的目标,不得不面对以下几个关键的问题。


    比如能源行业利润下降。再比如能源供给的结构性失衡,行业转型的过程中,供电成本会上升,而经济社会则希望电价越来越低。因此,电力行业通过转型实现碳中和目标不仅仅是一个“技术问题”,更是一个“成本问题”。


    应对这些问题的方法,就在于通过ICT技术建立一条能源领域数字化的“主线”,通过降本增效达成能源行业的精细化增长。


    那么,什么是“数字化主线”?


    简单地来讲,就是通过AI、大数据等技术,每一个环节都能通过数字化模型的方式重现出来。


    能源产业规模很大,链条复杂,几乎不可能建立起来一个非常完整的产业链数字化模型,但深入到各个垂直领域,通过数字化的方式连接各个关节节点,搭建起一条“产业数字化主线”是可以实现的。


    建立数字化主线的带结果就是用电更加主动化和智能化,比如能够主动隔离故障,减少因为停电造成的损失,而且还能够优化配置分布式清洁能源与储能出力,实现电网调峰削谷,进而最大限度减少用户的电费支出。


    再比如,高比例分布式能源灵活消纳、高品质电能智能配置,有效提高供电可靠率和清洁能源的接入规模,减少环境污染。这对于电力行业转型,实现碳中和目标具有直接的推动意义。


    目前,已经有企业开始尝试去搭建这样的数字化主线,去尝试通过ICT手段,帮助企业落地碳中和目标下的转型升级。


    比如,基于AI、Bigdata、Cloud全栈融合能力,百度智能云正在试图打造一个覆盖能源生产、能源运输、能源交易、能源消费、能源监管等各环节的数字化底层设施。


    能源转型浪潮已至,百度智能云如何搭建“数字管道”?


    百度智慧能源解决方案架构图


    在生产端,通过运营管控平台,AI+数字化技术提高了生产过程的可视性。在运营端,基于百度AI能力,通过无人机巡检、现场作业安全的可视化等应用,降低潜在的风险和成本。在运输端,通过专用的AI能力,保障电力运输的安全可控。


    实际上,能源产业的链条很长,这可能也意味着百度AI落地在垂直领域的价值链条很长。在能源领域,AI技术落地的链条越长,就越有可能引发增长方式的质变,因为AI技术改变生产资料结构的过程,其实是一个由量变到质变的过程。


    在向善财经看来,碳中和是一个长期目标,而数字化在各个行业落地,也并不意味着必须要有立竿见影的效果,而是说AI、云计算等技术与产业的融合,使得数据作为生产资料的价值被发现。


    当某个行业的数据生产资料足够多,增长方式也就会迎来质变。比如说在智能广告领域,因为用户样本数据足够多,才能够做到精准营销投放。


    能源领域也是如此,百度AI在产业的落地越深,AI对于能源产业的理解就越透彻,也就能够更好地去赋能能源企业实现转型,能源产业的生产方式,也就有了从资源型增长,转变为数据型增长的可能性。


    比如说,在电力领域,影响生产效率的往往是一线工作人员的经验和技能难以有效传承,像故障检测和诊断,其中存在海量的隐性知识,人工梳理的成本很高,而且效率不足。


    百度AI落地能源领域,带来的结构化数据支撑,使得一线操作人员的经验知识变得更容易,也能显著降低故障误诊率与处理时长,大幅提升现场运维处理效能。


    对于能源企业来说,这种数据型增长的质变下,企业经营成本更低了,也就可能会有更多的利润空间去改变能源的生产结构。比如,在碳中和的目标下,即便能源行业利润下降,也能够在一个更合理的能源价格区间内,去增加风电、光电等再生能源的生产。


    经济意义之外,碳中和的目标下,ICT技术的应用也更有民生意义。这也与能源行业的本质契合度更高,毕竟对于这样一个关乎国计民生的大产业来说,其作为支柱产业的社会意义要重要得多。


    结语:


    志之所趋,无远弗届。碳中和是不可阻挡的历史的步伐,能源行业的数字化是一个必然趋势,而AI作为一种能源企业的中台能力,也正在成为支撑起行业迈向高质量增长的基础设施。


    从大环境来看,当下正处在“百年未有之变局”中,在这个巨变的时代下,百度AI已经迈出了自己的步伐。至于未来的历史进程如何演进,时间老人终究会给出的答案。


    (审核编辑: 智汇小新)