今天，我们在脱碳和绿色能源转型中看到了明显的运动和势头。与此同时，数字技术和高级分析的兴起不仅为新能源技术的发展提供了独特的机会，也为监测进展、预测性能、集成系统、确保可靠性和弹性，以及通过优化产品、解决方案和以前所未有的方式提高可持续性的服务。但与此同时，行业的动态增加了其复杂性。网络正在从集中式模型转变为分散式模型。能源生产商有多个OEM（原始设备制造商）解决方案，必须作为一个系统进行监控，以确保正常运行时间和输出。风险投资正在增加，市场上有许多新进入者，扰乱了不同的价值创造领域。政府、维权投资者和社区要求价值链上ESG指标透明化的压力越来越大。不同利益相关方轻松访问数据是提高竞争力同时保持整个能源价值链公平参与的关键因素。未来，不同行业的市场和基础设施将紧密相连。因此，需要安全可靠的数据共享来促进行业内部和行业之间的创新。然而，能源行业在采用现代数字技术方面进展缓慢，并且由于其作为关键基础设施的关键作用而可能面临风险。我们看到，由于数据质量差、数据不准确或缺失、缺乏现代数据架构，以及数据往往紧张、受限或难以找到，导致向数字化的过渡速度放缓。优化能源系统需要更好的数字信息、数据透明度和开放标准，同时确保采取适当的安全和数据保护措施。网络安全对于在电网稳定性和信息流中建立信任、信心和弹性至关重要。为了支持这些变化，需要标准和法规来促进兼容性和互操作性。将信息交换数字化，简化产品开发，加快解决方案的上市时间，并提高透明度和信任度。人工智能在改变全球能源格局中的作用关于未来，有一件事是肯定的：能源系统之间的相互作用将变得更加复杂。我们面临的主要挑战包括脱碳、分散化、储能、减废和智能维护。克服这些挑战需要创造性思维，远远超出传统上应用于工程的思维。人工智能(AI)方法和框架将处于克服这些复杂挑战的最前沿。为了成功应对能源转型带来的巨大挑战，人们需要超越渐进式变革，提出超越传统工程的新变革性创新。人工智能是这项工作的专家，该技术非常适合当今价值链各部分产生的海量数据，以及不断增长的计算资源。例如，机器学习方法允许它系统地定制产品、解决方案和服务以满足特定需求。基于人工智能的解决方案也极大地有助于应对因脱碳和分散化而导致的能源系统日益复杂的问题。此外，它还可以改进对硬件耐久性的预测，以优化维护周期，从而减少浪费。通过使用人工智能，可以提高发电厂的效率和可靠性，减少排放，优化材料的使用，所有这些都有助于提高可持续性。通过在制造过程中实施自我优化流程，可以优化交货时间，发电厂的自主运行可以通过更高效的发电来提高安全性和电网稳定性。“开放数据”对社会的重要性“开放数据”的概念已经存在了十多年，支持的创新范围从大量导航解决方案到政府支出的透明度，再到汽车行业的新兴应用。当某些数据集进入“公共领域”时，我们会看到创新以意想不到的方式蓬勃发展，推动社会向前发展。也就是说，很明显，我们必须在公共利益的需求与公司对知识产权、收入机会以及客户同意和信任的真正关注之间取得平衡。为什么所有ESG措施都应该有行业标准ESG措施绝对应该有标准，包括范围1-3。对所报告的数据以及数据的测量和计算方式保持透明度和信任符合公众利益。没有标准，公共利益的负担和风险就会增加，因为多家公司报告的信息不具有可比性。例如，在Covid-19报告中可以看出，各个国家/地区报告统计数据的方式使得在不进行额外工作的情况下很难逐个国家进行比较。最大的挑战是跟踪范围3，公司供应链。无论是包装、农业、制造业还是其他供应商，注意力都将继续转向这条价值链。引入基于科学的标准将使这些数字具有可信度和透明度，同时减轻企业，尤其是中小企业的成本负担。金融投资加速转型从数据的角度来看，建立和保持数据和人工智能的竞争力对于保持欧洲作为技术领先地区的地位至关重要。这个过程涵盖早期教育、学术和再培训。为实现这一目标，需要公共机构和行业之间的密切合作。这可以通过联合资助的研究项目以及资助各级大学的数据科学和人工智能轨道来推动。风险投资和创业资金对于建立创业生态系统也很重要，该生态系统将继续推动电池存储、人工智能、增材制造、传感器技术和其他对数字技术至关重要的技术等领域的创新。确保行业与公共利益之间的平衡没有人、没有公司、没有政府可以免受气候变化的影响。因此，我们所有人都必须尽快找到向净零碳和脱碳过渡的解决方案。数字技术和人工智能将为未来的解决方案提供动力，但该行业需要政府支持来制定标准，以简化前进的道路和过渡。政府应与行业和其他利益相关者合作制定标准，以确保在没有太多负担或完全回避目标的情况下实现目标。我们已经看到这种方法在汽车领域取得了成功，例如，安全相关交通信息(SRTI)。然而，鼓励行业共享知识产权和创造价值机会也很重要。将欧盟定位为标准制定的领导者《通用数据保护条例》(GDPR)在发布时具有开创性意义，此后成为隐私标准的警钟。它通常是许多全球公司在管理全球客户的敏感数据时使用的默认标准，因为它提供了确保合规性同时降低应用程序和系统复杂性的能力。以类似的方式，欧盟可以在制定数据和数字标准方面发挥领导作用，以推动互操作性和支持能源转型。为了补充这一点，需要一个用于开发和实施人工智能工作流程的欧洲标准化框架。向其他行业学习除了上面的一些例子，我们身边还有很多例子。我们在国家之间轻松转移资金的能力、互联网标准和电子商务的兴起，以及提高物流透明度的集装箱标准。经常有其他行业做得很好的例子可以借鉴和改编。重要的是要了解可以从中学到什么，以及我们如何建立已被证明行之有效的模型，以政策、投资、标准和技术为核心支柱，我们如何才能加快步伐？
