2024年2月，OpenAI公布了名为“Sora”的人工智能模型。从去年的chatgpt到今天Sora发布，OpenAI的每⼀次重要的动作和发布，都伴随着⼀场场精妙绝伦精巧的事件营销，它的设置议题的能⼒，节奏控制，公众引导堪称创业典范。
OpenAI的每个⼈⼏乎都是⼀个品牌，都是⼀个推特上的AI界⻢斯克。像马斯克把电动车推广到全世界人们眼前一样，OpenAI无疑也将人工智能技术带到了普罗大众的眼前，更是创造了一波又一波的AI创业和投资热潮。
人工智能慢慢已经在各行各业都得到了广泛应用且成为了各个行业的游戏规则改变者，推动着技术创新、效率提升和可持续商业实践开展。结合到能效乃至节能领域，人工智能蕴藏着无穷的潜力，甚至能够改变整个产业的格局。那么对于人工智能支持能效数字化以及节能的方式有哪些呢？下面行有嘉数字能效就其常见的七种方式做简单说明。
1、数字能效提升
针对能效提升管理是指从能源系统智能优化控制、能源计量及管理、能源设备管理三方面提升能源利用效率，实现节能减排。人工智能技术作为一种高效算法，在能源管理系统，能效数字化平台中均有广泛的应用，帮助不同用户实现用能优化，最终做到柔性用能。利用机器学习、知识图谱、专家系统等人工智能算法，从管理、技术、运维三个维度进深度赋能能效数字化。
2、优化电网管理
人工智能支持的智能电网和互联设备使能源系统能够动态优化电力调度，做到有序用电。机器学习算法可以预测能源需求并适时调整输出，有效避免能源浪费和消除冗余。人工智能还可以检测出系统中的用能异常和低效率，并自动提醒用户进行预防性/预测性维护。
当前随着清洁发电占比的不断提高，人工智能技术对于改进电网系统供需的预测也大有裨益。它可以更好地了解可再生能源何时可用以及何时需要，将可变供应与需求的上升和下降相匹配，从而最大限度地提高可再生能源的财务价值，并使其更容易地并入电网。
3、简化工业流程
人工智能是数字化转型的重要支撑，也是数据爆发的必然结果。在制造和物流领域，面对如何在保障生产效率的前提下减少能源成本的问题，人工智能当前无疑已经成为公认的突破口。智能机器人可以自动执行任务，而机器视觉可以执行质量控制并及早发现缺陷。这消除了不必要的体力劳动，并减少了材料浪费和排放。虽然自动化需要人工监督才能在当前的形式中发挥作用，但这可以大大加快操作速度并提高效率。利用人工智能技术实现工业流程的简化是帮助企业实现数字化转型的主要推动力。
4、智能楼宇管理
结合了人工智能技术的能效优化控制系统，解决了传统楼宇自控系统中数据孤岛高耦合难优化的难题，在挖掘能源系统节能潜力的前提下，使用户节能增效大大提高；对于暖通空调系统、锅炉热水系统的用电优化和管理，通过人工智能技术可跟踪占用情况、天气、使用模式等，以有效调节各类建筑的照明、供暖和制冷。当空间无人占用时，运动传感器和预测功能可以根据实际需求做动态响应，将这与智能照明和空调暖通控制等系统结合起来，可以优化一系列集成了智能技术的家庭和商业建筑的能源使用。
5、能源审计和建议
决策式AI可以帮助我们做很多决策优化，但是生成式AI同样也能给我们提供很大的帮助。人工智能应用程序可以自动对建筑物、工厂，乃至一个区域、一个城市进行能源审计，并根据审计结果提出量身定制的改进建议。它们可以结合地区发展水平、能源资源状况、用能模式和需求侧变化，自动生成详细的调查结果。而我们人，作为审核员则只需要借助数据内容进行更快、更准确的哦安短，而不是进行耗时的数据整理方案生成。
6、供应链和物流增强
除了工业和建筑，交通也是碳排放的主要来源，如何利用人工智能技术赋能供应链和物流相关行业，帮助实现运力优化、线路优化和让不同运输工具单位运输成本更低。具体来看在路面交通方面它可以通过分析交通模式并在需要的地方部署车辆来帮助运输公司减少燃料浪费。随着当前国内新能源汽车的渗透率不断提升及更多功能性电动汽车的投入使用，如何在不影响道路通行效率的前提下做到有序充电也是巨大的挑战。面对井喷式的商用航空发展狂潮，人工智能技术同样可以帮助提升航空技术发挥在那。机器学习可以测试数百万次设计模拟，以制造更轻、减阻的零部件。人工智能还通过考虑飞氢气尺寸、天气和预测的飞行时间来优化飞行模式。
7、算力自身优化
人工智能的许多领域，尤其是深度学习和神经网络方面，需要大量的计算资源来进行训练和推理。随着人工智能系统规模的扩大，其对能源的需求也在增加。特别是在大规模的数据中心中运行深度学习模型，消耗了大量的电能。因此，提高能源利用效率对于数据中心也是非常有必要的。
同样，凭借先进的网络设计和优化服务，人工智能能够对相关的硬件和软件的用能水平做精准预测以及高效分配。基于智能监控和管理系统的支撑，人工智能能够根据实际需求优化数据处理流程和算法，减少不必要的计算的存储需求，确保在系统正常使用的前提下降低能耗。
人工智能驱动的能效数字化和产业节能的实施正在推动着上下游相关行业的变革。通过利用人工智能的力量，各行业的企业可以优化能源使用、降低成本并最大限度地加快脱碳的步伐。
同时，为了使人工智能成为高效、有弹性的脱碳“盟友”，社会各界都需要加强彼此之间的链接，尽快达成数据共享和治理机制，这样能够在全球范围内共享优秀的技术成果，共同维护地球可持续发展。
OpenAI的每个⼈⼏乎都是⼀个品牌，都是⼀个推特上的AI界⻢斯克。像马斯克把电动车推广到全世界人们眼前一样，OpenAI无疑也将人工智能技术带到了普罗大众的眼前，更是创造了一波又一波的AI创业和投资热潮。
人工智能慢慢已经在各行各业都得到了广泛应用且成为了各个行业的游戏规则改变者，推动着技术创新、效率提升和可持续商业实践开展。结合到能效乃至节能领域，人工智能蕴藏着无穷的潜力，甚至能够改变整个产业的格局。那么对于人工智能支持能效数字化以及节能的方式有哪些呢？下面行有嘉数字能效就其常见的七种方式做简单说明。
1、数字能效提升
针对能效提升管理是指从能源系统智能优化控制、能源计量及管理、能源设备管理三方面提升能源利用效率，实现节能减排。人工智能技术作为一种高效算法，在能源管理系统，能效数字化平台中均有广泛的应用，帮助不同用户实现用能优化，最终做到柔性用能。利用机器学习、知识图谱、专家系统等人工智能算法，从管理、技术、运维三个维度进深度赋能能效数字化。
2、优化电网管理
人工智能支持的智能电网和互联设备使能源系统能够动态优化电力调度，做到有序用电。机器学习算法可以预测能源需求并适时调整输出，有效避免能源浪费和消除冗余。人工智能还可以检测出系统中的用能异常和低效率，并自动提醒用户进行预防性/预测性维护。
当前随着清洁发电占比的不断提高，人工智能技术对于改进电网系统供需的预测也大有裨益。它可以更好地了解可再生能源何时可用以及何时需要，将可变供应与需求的上升和下降相匹配，从而最大限度地提高可再生能源的财务价值，并使其更容易地并入电网。
3、简化工业流程
人工智能是数字化转型的重要支撑，也是数据爆发的必然结果。在制造和物流领域，面对如何在保障生产效率的前提下减少能源成本的问题，人工智能当前无疑已经成为公认的突破口。智能机器人可以自动执行任务，而机器视觉可以执行质量控制并及早发现缺陷。这消除了不必要的体力劳动，并减少了材料浪费和排放。虽然自动化需要人工监督才能在当前的形式中发挥作用，但这可以大大加快操作速度并提高效率。利用人工智能技术实现工业流程的简化是帮助企业实现数字化转型的主要推动力。
4、智能楼宇管理
结合了人工智能技术的能效优化控制系统，解决了传统楼宇自控系统中数据孤岛高耦合难优化的难题，在挖掘能源系统节能潜力的前提下，使用户节能增效大大提高；对于暖通空调系统、锅炉热水系统的用电优化和管理，通过人工智能技术可跟踪占用情况、天气、使用模式等，以有效调节各类建筑的照明、供暖和制冷。当空间无人占用时，运动传感器和预测功能可以根据实际需求做动态响应，将这与智能照明和空调暖通控制等系统结合起来，可以优化一系列集成了智能技术的家庭和商业建筑的能源使用。
5、能源审计和建议
决策式AI可以帮助我们做很多决策优化，但是生成式AI同样也能给我们提供很大的帮助。人工智能应用程序可以自动对建筑物、工厂，乃至一个区域、一个城市进行能源审计，并根据审计结果提出量身定制的改进建议。它们可以结合地区发展水平、能源资源状况、用能模式和需求侧变化，自动生成详细的调查结果。而我们人，作为审核员则只需要借助数据内容进行更快、更准确的哦安短，而不是进行耗时的数据整理方案生成。
6、供应链和物流增强
除了工业和建筑，交通也是碳排放的主要来源，如何利用人工智能技术赋能供应链和物流相关行业，帮助实现运力优化、线路优化和让不同运输工具单位运输成本更低。具体来看在路面交通方面它可以通过分析交通模式并在需要的地方部署车辆来帮助运输公司减少燃料浪费。随着当前国内新能源汽车的渗透率不断提升及更多功能性电动汽车的投入使用，如何在不影响道路通行效率的前提下做到有序充电也是巨大的挑战。面对井喷式的商用航空发展狂潮，人工智能技术同样可以帮助提升航空技术发挥在那。机器学习可以测试数百万次设计模拟，以制造更轻、减阻的零部件。人工智能还通过考虑飞氢气尺寸、天气和预测的飞行时间来优化飞行模式。
7、算力自身优化
人工智能的许多领域，尤其是深度学习和神经网络方面，需要大量的计算资源来进行训练和推理。随着人工智能系统规模的扩大，其对能源的需求也在增加。特别是在大规模的数据中心中运行深度学习模型，消耗了大量的电能。因此，提高能源利用效率对于数据中心也是非常有必要的。
同样，凭借先进的网络设计和优化服务，人工智能能够对相关的硬件和软件的用能水平做精准预测以及高效分配。基于智能监控和管理系统的支撑，人工智能能够根据实际需求优化数据处理流程和算法，减少不必要的计算的存储需求，确保在系统正常使用的前提下降低能耗。
人工智能驱动的能效数字化和产业节能的实施正在推动着上下游相关行业的变革。通过利用人工智能的力量，各行业的企业可以优化能源使用、降低成本并最大限度地加快脱碳的步伐。
同时，为了使人工智能成为高效、有弹性的脱碳“盟友”，社会各界都需要加强彼此之间的链接，尽快达成数据共享和治理机制，这样能够在全球范围内共享优秀的技术成果，共同维护地球可持续发展。
