如何在能源领域发挥人工智能这一引领科技产业变革的战略性技术的溢出带动性 “头雁”效应？在习近平提出推动能源消费、供给、技术、体制的“四个革命”背景下，如何协同高新技术，把能源技术及其关联产业培育成带动我国产业升级的新增⻓点？国网能源研究院数字经济研究所与天云团队以志同道合携手，开启了一场思想之旅。
在11月14日由国网能源研究院与天云数据联合举办的第三届能源数字经济论坛，总经理王广辉提出：“能源⼈⼯智能”（EAI）将成为这种想象⼒下的中国能源⾰命选项。
国网能源研究院副总工兼能源数字经济研究所所长郑厚清发表开场致辞。
“人工智能可以打破时间约束，挖掘时间财富。”天云数据CEO雷涛从AI压缩时空的哲思高度谈起：人类在长时间周期里通过不断试验和试错所沉淀的经验、规则和流程（白箱模型），都会被数据科学全新方法构建模式所替代。知识或智力（模型）的生产被加速，从历年来的经验积累时间，压缩到数小时的模型训练时间；知识或智力的复杂性被放大，人类大脑无法抽象和逻辑化的规则，（比如围棋中的棋风或大局观），被深度学习这样的非线性网络连接表达和代价评估所替代；知识或智力的封装和移动更为简单高效，从专家大脑中形式化到自动化代码，从教师们的口传心授到云计算中的一键下载，并像电力一样可以被广泛传输。也就是说，AI的本质是知识生产与封装。
在未来时间轴上，通过AI预测所挖掘的财富的能力如何计量？凯文凯利曾预言过未来的12个趋势其中之一便是知化（Cognifying）：人类用手的肌肉力量即可开动250马力的汽车，假设将250马力的车转换成250种思想，那么我们开的就不是车，而是自动化的电脑。人类未来的目标，是将智力作为一种服务，可以像电力一样传输。根据雷涛的推测，以后不只是能驾驶250马力的汽车奔跑数百公里，还可以驾驭25000脑力的AI在数万线索维度上的预测。
国网能源院能源数字经济研究所研究员高洪达提出，复杂网络科学堪称改变能源电力思维方式、助推能源革命。复杂网络是由数量极大的结点相互联系而构成的。不同类型的网络之间的共同的特征，对网络的共同特征的了解，有助于更好认识网络行为，并进而改善网络的性能，高洪达介绍了复杂网络的基本特征、复杂网络兴起的原因、发展趋势展望以及在电力数据中的应用。
天云数据售前总监谢文华以在意大利撒丁岛建设最优的为电动车服务的移动电力网络为例，讲述了复杂网络分析技术在电力系统的落地应用。天云基于人口普查、出行数据、已有移动电力网络和已有发电厂等数据，在复杂网络图上进行计算、分析和预测，通过普查数据重建起点-目的地矩阵，进而对居民的通勤和出行行为进行建模，最后通过复杂网络来分析计算最有价值设立充电基础设施的区域和点位，通过方案优化，达到最小化能源传输成本和最大化设施服务价值的目的。
国网能源院管理咨询研究所研究员许精策提出，“视觉”是人类感知世界极为重要的方式，将“视觉智能”应用于能源领域，为能源赋予观察世界的“慧眼”，能够极大地提升能源的生产力、客户认知力以及内在控制能力。许精策首先从视觉智能的概念入手，按照肉眼可见信息与肉眼不可见信息将生活中的视觉信息进行了分类，明确了视觉智能中包括分类、目标识别、区域分割、图像生成以及图像合成等五大类基本任务；然后对能源领域发展视觉智能的必要性进行了阐述，并提出天下没有免费的午餐，人工智能虽然在别的领域显得一片繁荣，对于能源领域这一相对陌生的区域，依旧需要以“从零开始”的勇气去投入研究；最后，许精策从视觉智能作为生产力、认知力与控制力三个方面分别提出了视觉智能在能源领域应用方向的思考。
天云数据VP刘炜介绍了天云数据控股的五季数据在能源管理优化方面的应用，当前，国际石油公司相继启动了数字化转型工作，五季数据在此背景下，将核心能力以数据化形式沉淀到国内三大石油公司的数据湖，实现数据融合流动，从而构建起数据闭环运转体系，更高效地进行业务探索和创新，实现以数据驱动为核心的差异化竞争力。在能源管理优化方面，实现了能源的供、产、耗全业务流程管理、可视化展示。通过能源优化模型，对全厂的 蒸汽、电力等进行在线优化，实时推送优化方案，综合平衡全局用能，促进了节能减排 、降本增效，每年节能降耗减费3000万元以上。
国网能源院能源数字经济研究所研究员刘威，提出了人工智能改变能源业务模式，在能源领域，人工智能越来越成为能源革命的变革力量，推动能源向着智能化、清洁化方向发展。人工智能与能源电力的结合大致可分为三个阶段：
第一，初级阶段，效率提升。人工智能帮助提升能源生产、传输、分配、消费各环节效率，辅助人类实现能源管理和高效匹配，减轻运行人员压力，提升能源运行安全和运行效率。
第二，中级阶段，代替工作。人工智能逐步代替能源生产消费中人类的工作，实现对复杂场景的全景分析和精准把控，及时发展业务、管理过程中的薄弱点，打造全面的业务支撑体系。人工智能将成为保证业务正常运行的主力军，全面代替人在能源生产链上的主体作用。
第三，高级阶段，全景变革。在这一阶段，人工智能与能源的深度融合产生一种新的技术应用体系“能源人工智能”（energy artificial intelligent，EAI）。EAI实现用能“无感化”，用户从选择式能源消费转向体验式能源消费，提升用户用能幸福感。EAI弱化能源之间的物理壁垒，实现不同品类能源的高效融合互补，打造立体式能源利用和管理模式。
国网能源院能源数字经济研究所研究员崔维平提出，国网云将成为能源互联网建设的重要新型基础设施。他从两个层面对云平台的优势进行分析。传统意义上，云平台的效用主要集中资源复用、简化业务部署、自动运维等方面，重点面向企业研发人员。而在当前数字化转型的大背景下，云平台对普通员工资源可见，服务可用，应用可享意义重大，是企业开展赋能员工数字化创新的关键。
其次，通过将国网云与先进云服务提供商阿里云、腾讯云等对比分析，提出云平台作为下一代互联网的基础设施和能源互联网建设的新型基础设施，要加快国网与大数据、物联网、人工智能、区块链、5G等新兴技术的深度融合，互为支撑，加强PaaS的研发，为用户提供友好的互动界面，让国网公司基层员工可见、可用、可享。
天云数据首席数据科学咨询师冯晟提到，随着近期数据已经作为生产资料出现，“数据是新电力”的说法已经得到了中央的支持。首先，行业有大量数据资产沉淀，这些数据仅仅作为历史记录沉睡在数据仓库。另一方面聘请数据科学家的成本高昂，如何降低AI使用门槛，使沉睡在各行业的数据发挥出价值，是“AI+行业”面临的第一道槛。其次，大数据时代的到来使得传统的统计分析不足以挖掘海量数据的规律，而且数据的搬家使得数据的时效性变得很差。另一方面算法越来越复杂，传统的计算架构难以承载新的算法。自动机器学习的出现使得对算力的要求提升到了一个新台阶。如何快速的挖掘海量数据，如何利用自动机器学习再次降低AI门槛是要解决的第二个问题。最后一个问题是模型如何落地生产。建模已经有很多的障碍，待模型建立后真正进入生产预测其实也是一直困扰业内的问题。如何快速的把来之不易的模型应用到生产一线、直接产生价值是AI应用的最后一公里。
论坛由国网能源研究院能源数字经济研究所主任工程师孙艺新和天云数据市场总监杨帆主持。
⼈⼯智能应⽤改变着⼈类⽣活⽅式和发展⽅式，正在成为可⻅的现实，但AI赋能的⽅式、途径、 节奏，如何匹配能源⾰命演化、与能源⽣态进化的与时俱进？来自国网能源研究院与天云数据的嘉宾讨论并未结束，探索正在进行时。
