Xilinx携手Nimbix和三星加速云应用
06-06
undefined因此，从这个思路出发，在传统能源监测的能源拓扑配置、数据监测可视化等能力的基础上，引入了很多新的人工智能应用，并向低碳、绿色的方向做出调整。
具体包括：场景化能源建模、AI能源基线管理与绩效指标考核、精细化能源成本核算分析、节能改造效益预测与实时跟踪评估、AI能源分析结论精准推送。
最基本的，利用AI算法，可以根据设备的历史数据和能源使用趋势进行特征分析，识别设备运行状态；然后对全球能源运行状况进行诊断分析，评估是否需要对当前生产能源使用进行调整。
据介绍，目前AI精益能源管理平台识别能源使用单位的准确率高于99%。
再比如，具体到能源分析场景，该平台可以用来实现生产能效分析。
简单来说，就是根据用能单位的产量和能耗，计算出产品的单耗，结合基线值和先进值，输出分析结论，并将单耗反映到班组班次中。
此外，在特定时间跨度内，对厂区、生产线、车间、工段的横向和纵向能耗进行对比分析，可以为企业了解实际能源配比需求提供更精准的支撑。
与传统能源管理相比，人工智能和精益管理的参与可以利用数据和算法实现成本、使用量、碳排放等多维度综合优化。
大模特有机会进军能源行业吗？人工智能可以帮助企业开启降低能源消耗的模式。
AI领域最热门的大模型能否也开启双碳经济新的一页？在“大模式将重塑百业”的主流声音下，孙东来的回答有些令人意外。
AI出身、长期浸淫能源行业的孙东来有一个个人的感知，那就是AI行业和能源行业的从业者之间相互理解存在一些“差距” 。
能源行业深知人工智能和大模型的能力，并期待大模型能带来很多惊喜。
不过，“目前的大型机型可能不太适合能源行业。
”直接将通用训练应用于能源行业的大型模型，效果应该比预期低很多；不过，也不排除小型行业模式，这可以让行业减少人力和一些成本。
总之，孙东来认为，当前的能源产业即使进入了小型产业模式，仍然离不开传统的物理模式和管理模式。
你怎么说？孙东来给出了很多理由。
首先，由于能源行业业务结构复杂，数字化集成水平有限，整个领域的数据质量相对较差。
除了可以通过数字化改造采集的设备数据外，对能源过程有关键影响的数据还包括生产管理、工艺流程甚至企业经济数据等。
此外，这些数据必须按时准确映射和空间尺度，为能源分析和优化提供全面的信息。
就目前行业现状而言，大多数公司能够提供的数据量和置信度还远远无法生产出足够质量输出的大型模型。
像ChatGPT这样千亿甚至万亿规模的数据必须是可用的高质量数据，这对于能源行业来说“简直是天方夜谭”。
其次，在能源行业，AI模型要解决的问题具有较强的结构性特征，对输出结果的行业专业性要求较高。
大型模型解决的问题的特点往往是“结构和逻辑都比较弱，训练集的内容往往包含大量的一般知识”。
从这一点来看，其与能源产业的匹配度并不高。
最不可忽视的一点是，能源系统对于安全性和鲁棒性有着极高的要求。
但众所周知，目前大型模型的幻觉问题仍然不可控，难以满足全工况下的安全基线要求。
就纯粹的大模型幻觉而言，能源行业并不一定比其他行业要求更高、更挑剔。
但鉴于能源行业的特殊性，大型模型不宜直接全面部署，只能作为辅助。
例如，传统流程中，能源行业为了实现安全边界管理，在打开能源使用开关时会有操作票制度。
打开开关时，业务线和安全管理线两人同时取出操作票，将操作票上的具体操作内容读到系统中，并按照复述准确操作。
此类流程主要解决规范作业时人员的不确定性，最大??程度保证作业安全。
如果小型行业模式连接起来，这些流程中会引入额外的风险评估和预警行动，但它们仍然处于支撑地位，而不是绝对的替代或接管。
行业的发展趋势更倾向于采用机器人等技术，进一步减少过程中的不可靠因素，从而提高安全性。
此外，能源行业的应用场景复杂，单一模型无法拟合。
需要建立模型组，整合各个维度。
大模型和能源行业想要联手，中间的障碍不是一两天就能克服的。
不过，现阶段，凭借AI精益能源管理平台，极熵科技已与KDDI上海公司达成合作，预计将帮助至少多家中国及亚太地区的制造企业实现零能耗。
碳目标。
孙东来还希望根据能源行业的实际情况，能够出现高质量、小规模的数据集，并通过它们的应用，实现降耗、节能。
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