AI提高能源利用效率，但自身高耗电仍是问题，能源与AI如何互补？

雨辰

2024-09-28 12:19:47

来源: 时代财经

AI的迅猛发展背后，离不开强大的算力支撑，而算力的维持则依赖于庞大的能源消耗。

9月27日，新能源领域备受瞩目的SNEC ES+2024上海储能展顺利闭幕。和往届一样，展会期间穿插着多个行业论坛及会议。而与往届不同的是，在本届SNEC会议中，增设了AI与能源专题。

9月25日，SNEC举行了题为“AI+能源与能源数智化高峰论坛——赋能储、氢新质生产力发展”的论坛。与会嘉宾围绕AI与能源深度融合的新趋势、新技术和新应用展开了深入而热烈的讨论。“AI如何赋能能源绿色低碳转型”成为讨论最为热烈的话题之一。

图片来源：SNEC

AI已在能源领域落地

在全球范围内，实现碳达峰和碳中和已成为各国的共识。在此背景下，AI技术在能源领域的应用迎来了新的发展机遇。

在25日的论坛上，多位与会嘉宾指出，AI技术在能源领域的应用正从单一的数据分析走向全面的系统优化。通过AI技术，不仅可以提高能源利用效率，还能促进清洁能源的发展，实现能源的智能化管理和调度。

“AI就是生产力，就是新质生产力，全世界都在ALL in AI！”国家能源专家咨询委员会副主任、国家气候变化专家委员会委员徐锭明在致辞中强调，AI技术是实现双碳目标的重要支撑。与此同时，他用了一系列排比来形容未来电力工业的走向，即“万物互联，处处区块链，万物token”等。此外，徐锭明还呼吁，应加大对AI技术在能源领域应用的研究和投入，以推动能源行业的绿色转型。

中国能源研究会副理事长兼秘书长孙正运则从技术角度，详细介绍了AI技术如何助力构建新型电力系统。他指出，AI技术在电力系统的规划、建设和运行中发挥着越来越重要的作用，将来如果没有AI，新型电力系统建设的速度包括实现的程度都会大打折扣。

“人工智能在电力系统中的应用场景广泛且深入，其主要聚焦于解决输电线路运维中的复杂难题。传统的输电线路运维方式面临着成本高企与恶劣环境的双重挑战，而今，我们借助无人机拍摄技术，结合先进的AI算法，实现了对输电线路的精准分析，有效发现并消除潜在隐患，从而显著提升了运维工作的质量与效率。此外，在变电站领域，已经引入了智能机器人进行巡视；而在供电服务指挥中心，AI客服与数据分析技术的融合应用，使得我们能够更加迅速地响应客户问题；在设备管理层面，AI知识图谱的引入更是使得员工能够更加深入地掌握设备的运行规则与标准，从而在确保现场安全的同时，也提升了设备管理的科学化与精细化水平。”孙正运如是说。

时代财经发现，随着AI技术的飞速发展，目前能源企业正积极将其融入产品的运维及生产流程之中。某盐湖资源综合开发和利用厂商工作人员张丽（化名）曾告诉时代财经，AI智能实质上是一个辅助生产的强大工具。

“目前，我们所构建的智能化系统主要聚焦于数字孪生管控平台，这一平台贯穿于整个生产过程，全面覆盖了生产流程的各个环节。此外，还有一个关键概念，即智能工厂，它集成了能源管控、安全管控、设备管理等多种功能，仿佛是一个人的智慧大脑，将所有相关信息集中处理，通过实时采集并传输这些关键数据以帮助我们做决策。此外，在推动全自动化生产线实现的过程中，机器人巡检与视频AI分析技术亦扮演着不可或缺的关键角色。”张丽称。

然而，正如中国南方电网有限公司责任公司首席人工智能官李鹏在论坛上所指出，近年来随着深度学习及生成式大模型技术成功应用，AI技术正在快速进入各行各业，成为赋能传统产业的重要力量。但与此同时，在电力系统领域，AI技术也面临着诸多艰巨的挑战。

李鹏表示：“仿造人脑神经元结构的深度神经元网络是今天AI技术的基本框架，随着网络模型的急剧增大，AI算力和电力需求成为一笔巨大的投入，给技术发展带来极高的门槛，数据资源作为人工智能的核心基础，其可达性和可用性包括规模化迁移、数据质量、供给效率等方面均面临考验。尽管人工智能技术在自然语言处理，计算机视觉领域获得了巨大的成功，但应用到电力系统必须解决不可解析、幻觉、灾难性以往等重大的安全风险。”

“另外，人工智能技术引发的生产关系变革，社会和经济组织结构的变化，生产组织模式的优化，广泛人群的技能更新等也是每个行业发展人工智能技术时必须高度关注的问题。”李鹏进一步补充道。

能源反哺AI

2023年被誉为“大模型元年”，步入2024年，以ChatGPT为代表的AI大模型以更快的速度进行技术迭代更新，并改变着人类社会的生产生活方式。然而，值得注意的是，AI的迅猛发展背后，离不开强大的算力支撑，而算力的维持则依赖于庞大的能源消耗。今年以来，科技界的领军人物，如OpenAI的创始人阿尔特曼及马斯克等，已多次发出警告，指出AI行业的蓬勃发展或将引发严重的能源危机。

根据中国信通院数据，2023年全球计算设备算力规模为1369EFlops，我国达450EFlops，全球占比三分之一，增速近50%。IDC预测，2027年我国通用算力和智能算力规模将达到 117.3EFLOPS 和 1117.4EFLOPS，预估未来5年复合增长率达16.6%和33.9%。

正如清华大学北京信息科学与技术国家研究中心研究员曹军威博士在讨论中提到的，AI技术与能源的结合，是一个双向的、相辅相成的关系。一方面，我们见证了能源的数智化进程，众多AI技术被广泛应用于能源领域，我们称之为“以算促能”。另一方面，则是“算能融合，以能补算”，探讨的是新能源产业的优势能否有效弥补我们在算力技术方面的不足。

曹军威称：“目前，在芯片等关键领域，我们与国际先进水平在能力、算力等方面仍存在显著差距。这种竞争并非单一芯片层面的较量，而是综合实力的全面比拼。如果我们能够充分利用新能源的优势，支撑未来绿色算力中心的发展，那么从这一角度来看，这无疑将在一定程度上为AI的发展奠定坚实的基础，并起到核心推动作用。”

随着AI技术的不断进步和能源行业的数字化转型，AI与能源的深度融合已成为不可逆转的趋势。在全球范围内，越来越多的企业和研究机构开始探索AI技术在能源领域的应用，以实现更高效、更清洁、更智能的能源利用。正如与会嘉宾们所展望的，一个全新的数字能源时代已经到来，而AI技术正是开启这个时代的钥匙。