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。
    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。
    今年5月，美国能源部长里克－佩里宣布，能源部（简称DOE）正在与克雷以及AMD公司合作构建Frontier，其中包含三台新的机器。这些机器将提升美国的AI技术水平。Frontier被视为世界上最快的计算机，其速度水平约为当前超级计算机的50倍。
    而在这一方面，中国也很早就加入了AI竞争的战团，并在一部分指标当中领先于美国。
    2017年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，其中概述了AI发展的具体研发资金与目标，希望推动中国在2030年成为全球AI技术的领导者，并借此为国家经济贡献约1500亿美元。虽然美国在大多数AI相关指标当中占主导地位，但中国在启动股权融资以及数据收集方面则处于明显优势。此外，在全球前20所AI研究排名最高的大学当中，中国拥有17所。
    ▲ 美国与中国之间的AI技术竞赛正在快速升温
    
    
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