2025-01-14 智能输送方案 0
经历了前所未有的狂热增长期，AI已经迈入了技术变现的新阶段。在这个阶段，相较于过去的烧钱搞研发模式，技术变现显得更加艰难。高新技术领域特有的成本结构使得AI产品难以普及，加上整个行业自带“投资回报周期长”的标签，每家生存下来的AI公司都面临一个共同的问题：如何实现盈利？
为了赚钱，只有两个选择：拓宽收入和缩减成本。缩减成本虽然是一种直接有效的手段，但由于AI行业“研发投入高”的特性，使得大多数AI公司无法从成本端进行优化。
因此，只剩下开源这一途径，即通过将技术和产品应用到新的场景来实现增收。电网正是这样一个需要依赖AI力量的领域。在供给侧，电力公司需要通过提高效率和降本来实现增效；在需求侧，消费者则需要智能化的用电管理，而这同样离不开AI应用。而连接供给与需求的电网设施，则需借助AI技术进行改造、维护。
比起安防、金融、医疗等热门赛道，电网对于AI的需求似乎更为迫切。据中电联测算，我国2021年智能电网投资额可达969亿元。但在这个千亿级别市场中，大部分智能电网建设依然主要由传统的设备供应商负责，而真正进入这一领域并提供解决方案的是少数几家如触景无限这样的创新企业。
触景无限CEO肖洪波认为，这个复杂业务流程意味着更多场景，也意味着更多对传感器设备的需求。他解释说，“输送过程要经过很多环节，从发电到用户，这是一个非常复杂的事务。”
随着能源开发方式不断变化，比如分布式能源也将对感知和其他人工智能技术产生越来越多要求。在未来，与传统设备供应商合作，将成为一条关键路径。这不仅仅是因为资金或渠道上的优势，更重要的是找到自身价值，并且通过这种合作双方都能获得益处。
尽管现在有许多传统设备供应商参与到智能化过程中去，同时也有像触景无限这样专注于嵌入式计算机视觉与感知技术的小型创业企业加入，但在肖洪波看来，还有一些挑战亟待解决，如硬件性能提升、数据共享问题以及配套设施升级等。此外，他还指出政策红利虽然存在，但主要影响的是新能源产业，而非人工智能公司本身。
然而，由于全球气候变化目标提出的“碳达峰”、“碳中和”，政府出台了一系列促进节能减排政策，其中包括推动石化、煤炭等重点行业提出明确目标并制定行动计划。这实际上会推动绿色能源发展，比如太阳能、风能，对整体工业造成深远影响，而且也间接影响到了人工智能领域尤其是在数据分析方面的人才培养与应用。
总结来说，无论从趋势还是价值角度考虑，都可以预见，在未来的时间里，能源行业与人工智能之间将进一步紧密结合，对于人工智能而言，这是一个巨大的机遇也是一个挑战，因为它既需要我们适应当前市场，又要规划未来发展方向。
