随着全球对工业可持续发展的监管压力不断加大，一个问题逐渐凸显：企业如何才能采用更智能、更可持续的消费方式？在这种情况下，人工智能（AI）已成为一种战略盟友，它可以在密集型生产链中实现更智能的决策、优化流程和降低碳排放。在本文中，我们将探讨行业如何应用人工智能来大规模应对能源挑战，以及 Artefact 如何通过加快向更可持续、更高效和 data-driven 运营转型而脱颖而出。.
人工智能在能源需求控制中的应用：被遗忘的支柱
将 data 和人工智能集成到工业流程中，可以为与能源生产和消费相关的企业释放重要杠杆。当我们谈论能源转型时，重点通常放在可再生能源发电上--这是正确的。联合国可持续发展目标（SDGs）和政府间气候变化专门委员会（IPCC）reports 等全球指导方针强化了这一重点。例如，可持续发展目标 7 强调有必要扩大清洁和负担得起的能源的使用，而政府间气候变化专门委员会则指出，替代化石燃料是遏制气候变化的最有效方法之一。.
因此，可再生能源发电已成为能源转型的主要标志。然而，要真正完成这一转变，还必须看到 “等式 ”的另一面： 消费。. 正是在这一点上，人工智能开始占据中心位置，使建筑物、工厂和 data 中心的能源使用更加智能化。1.
通过预测算法，可以模拟和预测建筑物的能源消耗分布，最大限度地利用太阳能电池板等本地可再生能源。例如，可以根据当时电网能源的碳强度，每 15 分钟决定是否从电网消耗能源、使用电池中储存的能源或出售剩余能源。这种方法不仅能大规模减少排放，还能节省资金，因为碳排放量最高的时段通常与电价高峰期重合。这确保了企业在消费行为上更具可持续性，并降低了生产过程中的运营成本。.
人工智能在能源混合管理中的应用
越来越多的公司正在努力开发结合电气化和使用替代燃料的弹性系统。尽管电力非常重要，但一些行业仍然在结构上依赖化石燃料。在这种情况下，人工智能在管理这些复杂问题方面发挥了至关重要的作用。.
一个实际的例子是，在发电厂应用预测性维护算法，可以在故障发生之前就将其识别出来。这不仅减少了浪费，还提高了运行效率和员工安全。此外，基于算法的工具还被用来绘制地图，并找到安装能源基础设施（如电池存储系统或新的可再生能源）的最佳机会。.
通过将物理建模与人工智能（一种被称为 “数字双胞胎 ”或混合模型的方法）相结合，可以更快、更准确地模拟运行。这将极大地推动能源工厂的设计和生产，提高效率和可持续性，降低维护成本，减少浪费，并符合可持续发展的要求。.
采矿业在可持续转型中的作用
传统上，矿业被视为能源消费大国，但作为能源转型的战略盟友，矿业正发挥着越来越重要的作用。矿业公司生产的所谓关键金属，如镍、锰和锂，对于为电动汽车和可再生能源系统提供动力的电池来说至关重要。然而，采矿业也面临着排放和能效方面的挑战。.
机器学习模型的使用使减少对环境的影响成为可能，尤其是在耗电量较大的工厂。这方面的一个应用实例是智能混合管理系统的使用，该系统在提高能源效率的同时，优化了矿物加工中水的使用。这些系统可以实时智能地选择能源，优先使用可再生能源（水电和太阳能），同时避免使用碳密集度最高的能源。.
人工智能还通过优化路线和运行模式，减少重型设备（如越野卡车和机车）的化石燃料消耗。在冶金领域，先进的算法可以完善工业熔炉的 “配方”，从而在整个生产过程中减少对碳的需求。.
大规模采用的挑战
尽管人工智能技术的进步和众多使用案例令人充满希望，但要广泛采用人工智能解决方案仍面临挑战。主要障碍之一是这些技术在不同业务和单位之间的高效和可负担的可扩展性。要实现这些技术的产业化应用，需要的不仅仅是技术创新：还需要对员工进行教育，并在生产流程中采用所创建的解决方案。真正的目标是让人工智能成为工程师、地质学家和操作人员工具箱中的另一种工具。.
另一个关键方面是与使用人工智能相关的能源消耗。据估计，data 中心的耗电量约占全球耗电量的 2%，其中只有一小部分与人工智能有关。1. .为了应对这一挑战，理想的方法是战略性地优化使用技术，优先考虑高效和具体的解决方案，而不是在没有明确需求的情况下采用高度资源密集型模式。.
未来展望：效率和可扩展性
工业部门实现脱碳和减少环境影响的道路远非坦途。然而，基于人工智能的解决方案为大幅减少工业运营对环境的影响提供了前所未有的机遇。在监管和社会对可持续实践的压力不断增加的情况下，引领这些举措的公司越来越具有重大的竞争优势。.
解决方案的可扩展性、对企业培训的投资以及采用高效和负责任的技术将对这一进程的成功起着决定性作用。可持续发展与效率并非相互排斥，而是相辅相成的，现有的进步正是对这一格言的回应。.
在 Artefact，我们认为高效开展可持续性 data 和人工智能项目有 3 个关键的成功因素。.
- 测量： 通过审计、自动 reports 和治理流程，对您当前的影响进行详尽可靠的了解，以创建现实的情景和轨迹。.
- 行动： 做出 data-driven 决策并实施人工智能用例，从而在整个价值链中切实减少影响。.
- 文化适应： 通过动员整个组织找出解决环境问题的创新 data-driven 方案，加快转型。.
在这个决定性的时刻，人工智能不仅是一个强大的工具，还是可持续未来的催化剂。现在，采用智能和可持续的做法比以往任何时候都必须成为全球的优先事项。.
参考文献
1 IEA - 国际能源机构，“Sumário executivo - 2024 年世界能源展望 - 分析 - IEA”
² Artefact，“工业人工智能”
