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現今，我們看到了脫碳和綠色能源轉型的明顯動向和勢頭。與此同時，數字技術和先進分析技術的興起，不僅為新能源技術的發展提供了獨特的機會，且為監測進展、預測性能、集成系統、確保可靠性和彈性提供了獨特的機會，并通過優化產品、解決方案和服務來提高可持續性。
但同時，該行業的動態變化增加了其復雜性。網絡正在從集中式模型轉向分散式模型。能源生產商擁有多個OEM(原始設備制造商)解決方案，必須將其作為一個系統進行監控，以確保正常運行時間和輸出。風險投資正在增加，市場上有許多新進入者，擾亂了不同的價值創造領域。政府、維權投資者和社區正加大壓力，要求價值鏈上ESG指標的透明度。
在不同利益相關者之間輕松訪問數據是促進競爭力的一個關鍵因素，同時保持整個能源價值鏈的公平參與。未來，不同行業的市場和基礎設施將緊密相連。因此，需要安全可靠的數據共享來促進行業內部和行業之間的創新。
然而，能源行業在采用現代數字技術方面一直進展緩慢，且由于其作為關鍵基礎設施的關鍵作用，可能會面臨風險。我們看到，由于數據質量差、數據不準確或缺失、缺乏現代數據架構，以及數據往往緊張且受限或很難找到，都會減緩向數字化的過渡。優化能源系統將需要更好的數字信息、數據透明度和開放標準，同時確保適當的安全和數據保護措施。網絡安全對于建立電網穩定和信息流動的信任、信心和彈性是絕對必要的。
為了支持這些變化，需要標準和法規來促進兼容性和互操作性。數字化信息交換、簡化產品開發、加快解決方案的上市時間，以及提高透明度和信任度。
人工智能在改變全球能源格局中的作用
關于未來，有一件事是確定的：能源系統之間的相互作用將變得更加復雜。我們面臨的主要挑戰包括脫碳、去中心化、能源儲存、減少廢物和智能維護。克服這些挑戰將需要創造性的思維方式，遠遠超出傳統上應用于工程的方法。人工智能(AI)方法和框架將成為克服這些復雜挑戰的前沿。
為了成功地應對能源轉型帶來的巨大挑戰，需要超越漸進式變化，提出超越傳統工程的新的變革性創新。
人工智能是這項工作的專家，這種技術正適合當今價值鏈所有部分產生的海量數據，以及不斷增加的計算資源。例如，機器學習方法允許其系統地定制產品、解決方案和服務，以滿足特定的需求。基于人工智能的解決方案也極大地幫助處理由于脫碳和去中心化而導致的能源系統日益復雜的問題。此外，還允許改進硬件耐久性的預測，以優化維護周期，從而減少浪費。通過使用人工智能，可以提高發電廠的效率和可靠性，減少排放，優化材料的使用，所有這些都有助于更高的可持續性。通過在制造過程中實施自我優化流程，可以優化交付時間，發電廠的自主運行可以通過更高效的發電，實現更高的安全性和改善電網穩定性。
“開放數據”對社會的重要性
“開放數據”的概念已經存在了十多年，并支持了從過多的導航解決方案，到政府支出的透明度，到汽車領域新興應用的創新。當某些數據集進入“公共領域”時，我們看到創新以意想不到的方式蓬勃發展，推動社會前進。也就是說，很明顯，我們必須在公共利益的需求與公司對知識產權、創收機會以及客戶同意和信任的真正關切之間取得平衡。
為什么要為所有ESG措施制定行業標準
ESG措施絕對應該有標準，包括范圍1-3。對報告的數據，以及數據的衡量和計算方式保持透明度和信任符合公共利益。如果沒有標準，就會增加公共利益的負擔和風險，因為多個公司報告的信息不具有可比性。例如，Covid-19報告中就能看到這一點，各個國家報告統計數據的方式在沒有額外工作的情況下很難逐個國家進行比較。
最大的挑戰是跟蹤范圍3，即公司供應鏈。無論是包裝、農業、制造業還是其他供應商，人們的注意力將繼續轉向這條價值鏈。引入基于科學的標準將使這些數字具有可信度和透明度，同時減輕企業(特別是中小型企業)的成本負擔。
金融投資加速轉型
從數據的角度來看，建立和保持數據和人工智能的競爭力對于保持歐洲處于技術領先的地區至關重要。這個過程涵蓋了早期教育、學術和技能再培訓。為了實現這一目標，公共機構和行業之間需要密切合作。這可以通過聯合資助研究項目，以及在所有教育水平的大學為數據科學和人工智能跟蹤提供資金來推動。
風險投資和創業資金對于建立創業公司生態系統也很重要，這些創業公司將繼續推動電池存儲、AI、增材制造、傳感器技術和其他對數字技術至關重要的技術等領域的創新。
確保行業和公共利益之間的平衡
沒有人，沒有公司，沒有政府可以免受氣候變化的影響。因此，我們所有人都有必要盡快找到向凈零碳過渡和脫碳的解決方案。數字技術和人工智能將為未來的解決方案提供動力，但行業需要政府的支持來制定標準，以簡化路徑和向前過渡。各國政府應與行業和其他利益相關者合作制定標準，以確保在沒有太多負擔情況下實現目標，或共同回避目標。
我們已經在汽車領域看到了這種方法的成功，例如，安全相關交通信息(SRTI)。然而，鼓勵行業分享知識產權，并創造價值的機會，也是十分重要的。
將歐盟定位為標準制定的領導者
《通用數據保護條例》(GDPR)在發布時具有開創性意義，此后成為隱私標準的警鐘。其通常是許多全球公司在管理全球客戶敏感數據時使用的默認標準，因為其提供了確保合規性的能力，同時降低了應用程序和系統的復雜性。
以類似的方式，歐盟可以在制定數據和數字標準方面發揮領導作用，以推動互操作性，支持能源轉型。為了補充這一點，需要一個關于AI工作流開發和實施的歐洲標準化框架。
向其他行業學習
除了上面的一些例子，我們身邊也有很多示例。我們在各國之間輕松轉移資金的能力、互聯網標準和電子商務的興起，以及提高物流透明度的集裝箱標準。通常有一些其他行業做得很好的例子可以借鑒和調整。了解能從其中學到什么是很重要的，以及我們如何在已被證明有效的基礎上建立模型，和以政策、投資、標準和技術為核心支柱，如何才能加快步伐？
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