大数据与机器学习将如何改变全球能源行业？

机器学习、大数据以及自动化正在彻底改变全球工业体系，能源行业自然也不例外。各类创新成果推动着技术进步、带来了经济效率的提升、创造着智能化程度更高的业务运营模式，同时为基础设施提供了更强的弹性水平。正因为如此，世界各地的企业与机构才积极将先进技术——特别是人工智能，视为首要关注重点。

就能源行业来说，诸多企业正在以多种方式实施大数据与AI技术，且行业的整体积极性也正在快速增长。预计到2022年，石油与天然气行业的AI软件市场总额将达到惊人的28.5亿美元。由此带来的预测分析能力将可监控长达数英里的地下管道，而机器学习技术则可以帮助化石燃料企业以更低的成本高效进行钻探，从而透彻了解深埋于地表之下的地质构造。新的“智能”电网也在采用机器学习技术实现计算机、自动化与传感器装置的集成，从而以实时监测甚至预测能源需求的快速变化。

人工智能在能源领域的应用正在激增。比如，埃克森美孚下辖子公司XTO Energy正在与微软方面合作，利用机器学习、商务智能应用以及云技术从其160万英亩油田当中收集数据。这些实时数据将能够改善钻井及用于监测的基础设施的泄漏情况和维修条件。

这样的合作关系也使得XTO成为云技术应用规模最大的石油与天然气企业。据估计，微软公司的技术实施有望到2025年帮助XTO方面将石油产量提升至每天5万桶。

除此之外，AI还有助于提高能源基础设施的安全性。太平洋天然气与电力公司已经着手采用机器学习技术，用以应对因气候变化而加剧的加利福尼亚州野火问题。事实上，部分野火事故甚至完全属于自发燃起，并造成数十亿美元的损失。加州电力公司目前尝试利用无人机检查其输电塔，而后通过AI将图像转换为数据点——目前其能够采集的数据点已经高达10亿个。将这些数据输入算法之后，算法即可确定该公司应该将资源集中在哪里，以降低发生潜在野火的风险。

这个真的不懂，我从网上搬运了一篇。

机器学习、大数据以及自动化正在彻底改变全球工业体系，能源行业自然也不例外。各类创新成果推动着技术进步、带来了经济效率的提升、创造着智能化程度更高的业务运营模式，同时为基础设施提供了更强的弹性水平。正因为如此，世界各地的企业与机构才积极将先进技术——特别是人工智能，视为首要关注重点。

就能源行业来说，诸多企业正在以多种方式实施大数据与AI技术，且行业的整体积极性也正在快速增长。预计到2022年，石油与天然气行业的AI软件市场总额将达到惊人的28.5亿美元。由此带来的预测分析能力将可监控长达数英里的地下管道，而机器学习技术则可以帮助化石燃料企业以更低的成本高效进行钻探，从而透彻了解深埋于地表之下的地质构造。新的“智能”电网也在采用机器学习技术实现计算机、自动化与传感器装置的集成，从而以实时监测甚至预测能源需求的快速变化。

全球范围的技术竞争

今年2月，美国发布了《美国人工智能倡议》，致力于促进跨行业、学术界以及其它非联邦实体的联邦政府支出与资源分配，从而实现AI的技术性突破，维持美国在人工智能技术领域的主导地位。

我感觉现在 ，机器学习、大数据以及自动化正在彻底改变全球工业体系，能源行业自然也不例外。各类创新成果推动着技术进步、带来了经济效率的提升、创造着智能化程度更高的业务运营模式，同时为基础设施提供了更强的弹性水平。正因为如此，世界各地的企业与机构才积极将先进技术——特别是人工智能，视为首要关注重点。

就能源行业来说，诸多企业正在以多种方式实施大数据与AI技术，且行业的整体积极性也正在快速增长。预计到2022年，石油与天然气行业的AI软件市场总额将达到惊人的28.5亿美元。由此带来的预测分析能力将可监控长达数英里的地下管道，而机器学习技术则可以帮助化石燃料企业以更低的成本高效进行钻探，从而透彻了解深埋于地表之下的地质构造。新的“智能”电网也在采用机器学习技术实现计算机、自动化与传感器装置的集成，从而以实时监测甚至预测能源需求的快速变化。个人观点 相互交流

这个咱不专业，不敢发表意见，但是人类将更轻松是肯定的了

在这样的专业领域不太懂，无法发表专业的建议，不过之前有看过一篇关于类似的报导，从中体会到不管怎样，将大数据与机器学习融合到全球能源行业是非常令人激动的进步，随着大数据与机器学习技术向能源行业不同业务领域的渗透，对海量数据的挖掘与运用已经成为推动行业发展的重要因素。

首先得感谢官方我，因为并不是很熟悉这样的领域，由此只能说说我个人看法！

大数据与机器相关的当中，需要更好技术更多的人才去把控去操作这些数据、机器去改变全球能源行业。

虽然不太明白，随着科技日渐成熟人类的生活将会更完美