【双语阅读】能源业“AI+”进行时

主要观点总结

文章主要讨论了人工智能（AI）在中国能源行业的应用和发展。尽管AI正在改变能源行业，但其在该行业的全面应用仍然面临挑战。关键点是高成本、人才短缺、数据安全性担忧以及缺乏专业领域的高价值应用。行业专家表示，AI要进入大规模铺开和商业闭环阶段还需要大约五年的时间和更多的技术验证。此外，能源行业对数据的可靠性和准确性有严格的要求，这也是采用AI进行核心运营的主要障碍之一。

关键观点总结

关键观点1: AI在能源行业的应用正在改变该行业，但全面应用仍面临挑战。

尽管AI正在被用于节省成本、提高效率以及增强生产安全，但由于高成本、人才短缺、数据安全性担忧以及缺乏专业领域的高价值应用，其广泛应用仍然受到限制。

关键观点2: AI在能源行业的应用仍处于早期阶段。

能源公司的业务负责人表示，目前想出的应用场景有限，尚未出现可以颠覆商业模式的场景。此外，由于需要前期研究和开发支出以及使用大型语言模型（LLMs）的培训，人工智能的采用存在一些顾虑。

关键观点3: 人才和成本是阻碍AI在能源行业更广泛应用的关键因素。

咨询公司Deloitte China的董事总经理吕岩表示，要工业化任何技术，实现成本平价和建立可行的商业模式都是至关重要的。然而，使用AI的成本仍然很高，而且缺乏同时具备AI专业知识和特定领域知识的专业人才。

关键观点4: 数据可靠性和安全性是AI在能源行业应用的另一个重要问题。

能源行业对数据可靠性和准确性有严格的要求，这也是采用AI进行核心运营的主要障碍之一。一些公司采取了建立数据孤岛的措施来应对安全风险。

关键观点5: AI在能源行业的潜力巨大，但需要时间和更多的技术验证才能实现全面应用。

尽管面临挑战，但国际能源署和专家表示，AI在地质勘探和钻井、新材料生产的加速以及新能源技术的创新方面拥有巨大的潜力。但要实现全面应用，还需要大约五年的时间和更多的技术验证。