2017年5月底中國烏鎮舉行的“人機大戰”，最終Alpha Go以3:0的懸殊比分戰勝了世界圍棋第一人柯潔。在這場舉世矚目的比賽中Alpha Go橫空出世，讓它的開發者谷歌旗下DeepMind公司得到空前關注，也讓人工智能（ArtificialIntelligence）再次成為公眾熱議的話題。
人工智能（AI）是研究開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新興技術科學。隨著理論和技術的日益成熟，當前人工智能產生的影響并不僅限于某幾個局部領域，而是深刻影響和改變幾乎所有產業，帶領我們走進一個智能互聯的新時代。
在工業領域，應用智能技術能夠為企業帶來顯著效益，體現在提升生產力、改進產品質量、提高安全性、減少波動和提高顧客滿意度等方面。例如，力拓集團在澳大利亞皮爾巴拉鐵礦項目中通過使用智能無人卡車和鉆孔機，效率提高了10-20%。谷歌數據中心運用其DeepMind的機器學習人工智能技術，能夠有效節約40%的能耗。根據麥肯錫全球研究院《人機共存的新紀元》的分析預測，未來人工智能、自動化等技術的應用每年能夠提高全球生產力0.8-1.4%。
人工智能在能源領域的交叉融合也將發揮日益重要的作用。比爾蓋茨在最近的一次演講中重點提到，人工智能、新能源和生物科技三個領域將是未來的風向標。智能產品進行深度學習的能力是驚人的，可以設想，人工智能將會是人類智慧的“容器”，將使今后生產生活更有效率和創造力。與此同時，人們對安全經濟、清潔可持續的能源需求也在不斷增長，迫切需要能源技術和體制機制不斷創新。
智能互聯時代的序幕已經開啟。對于電力企業而言，不僅要把握住時間窗口、選擇適當的發展方向，還要積極調整、適應新的價值創造模式，并在此過程中不斷探索建立和鞏固企業新的競爭優勢。
智能互聯時代企業面臨的新框架
智能互聯時代，各式各樣的智能產品和應用正在連接一切，全新的價值形式、延伸擴展的產品功能使得企業的邊界逐漸變得模糊。廖建文教授最近發表在《哈佛商業評論》的文章認為，在新的情境下，更適用于以“端”“網”“云”的新框架替代傳統的行業、企業邊界分析框架。在新的商業生態中，這三者分別發揮著不同功能，并且相互連接、相互依托，共同構成了智能生態中的主要結構層次。
“端”，在智能生態系統中既是能夠發生情景交互的觸點，也是基于系統反饋改進服務的支點。一方面，“端”發揮接觸的作用，對不同場景中各類設備和用戶行為的數據進行獲取、整理與挖掘。物聯網技術的發展，進一步延伸擴展到了任何物品與物品之間能夠進行信息交換和通信，從而為實現對物品的智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理等各項功能奠定了堅實基礎，看得見、摸得著的物理產品在嵌入數字模塊后能夠感知外部環境，成為信息的新入口。例如，軟件客戶端和App能夠基于用戶每一次點擊、打開以及在各個頁面上的停留時間進行精確記錄，形成用戶偏好并提供精準推送；工業制造系統添加數字模塊后，不僅可以監測設備的運行狀態、及時進行維修更新，還可以記錄積累生產數據，為優化生產系統提供有價值的數據。
另一方面，“端”直接對接用戶，經過系統反饋后能夠提供更為優質的服務，從而提高用戶滿意度。在智能生態系統中，無論是提升效率還是優化體驗，最終體現在終端上。例如，施耐德電氣的新一代EcoStruxure平臺能夠為配電用戶提供規模化的解決方案，實現從現場或云平臺對中低壓斷路器等設備運營進行管理。隨著采集數據的增多，經過算法優化能夠進一步改進提高運行效率，從而在終端上提供更加完善的解決方案。
“網”，不僅僅是物理形態的網絡連接，更強調的是實現協同價值的網絡效應。以更加合理的結構和靈活的組網方式，實現各個“端”之間的銜接互動。例如，在智能制造領域，工業4.0概念下的柔性制造系統通過端與端之間的觸發互動，實現從訂貨、設計、加工到裝配、檢驗、發貨等一系列環節的自動銜接與調整，從而提升柔性制造系統的生產效率。
此外，“網”還體現在通過連接和撬動內外部資源，在不同的網絡節點間建立聯系來創造價值。企業價值創造的過程不再是依賴自身核心資源為主的單一線性價值鏈，而是需要基于由網絡節點所有成員組成的價值網絡去發揮生態優勢。例如，ChargePoint、電樁等國內外車聯網平臺公司通過打造生態系統“網”，將用戶、充電站經營業主、電動汽車制造商、地產商有效地融合在一起。為充電站經營業主提供云平臺能源計量與管理，為用戶提供不同車型的試駕體驗，增強用戶粘性，與地產商利潤分成合作推出公寓充電樁等。通過搭建具有吸引力的網絡，吸引了大量的互補者積極參與價值鏈的構建。
“云”，不僅提供數據的存儲和計算等基礎功能，更重要的是作為整個系統的大腦，以智能化的方式深度挖掘數據價值，賦予整個系統不斷優化迭代和學習進化的能力。在這個智能系統中，終端提供數據化素材的采集，進一步由網絡發揮傳遞、疊加等協同效應，最終由智能化的云平臺利用先進的算法等技術優勢，進行診斷分析、預測研判，提供高質量的產品與服務，構成系統的完整閉環。
例如，谷歌旗下的DeepMind公司利用人工智能技術打造云平臺，使用神經網絡的模式識別系統來預測用電量的變化，通過操控計算機服務器和相關的水泵、冷卻塔、冷水機組、干式冷卻器等散熱系統,幫助公司節省了40%的能源，將谷歌的整體能效提升了15%。
電企如何加快轉型發展
當前，智能互聯時代新興技術發展應用不斷加速，其代表的商業潛能和價值創造模式也將深刻影響電力企業。積極把握智能互聯時代的發展機遇，能夠為電力企業帶來諸多收益，可以從以下方面著手：
一是努力打造由能源獲取系統和利用設備構成的終端。積極應用物聯網、可穿戴設備、機器人等智能移動終端技術，優化能源系統中傳感、信息、通信、控制等元件的布局，在不同的情境中收集、獲取海量數據信息，不斷強化狀態實時感知和信息反饋能力。例如，通過內嵌在設備中的傳感器采集輸電、變電設備狀態信息，結合智能巡檢技術建立設備狀態監測數據庫與火災、大風、暴雨等外部公共信息的接口，將氣象、市政等相關數據信息納入設備狀態監測數據庫；利用集成了照相機、紅外測溫儀、測距儀、手機、移動作業設備等多項功能的AR頭盔，開展變壓器檢修，實現設備全景狀態信息采集與運行維護操作動態交互，最終實現生產、運維等各項設備的狀態實時記錄和更新，充分發揮“端”的觸點作用，為基于情境數據化實現產品和服務創新奠定堅實基礎。
二是構建綜合能源服務網絡發揮協同效應。以電網企業為例，構建以智能電網為基礎，與熱力管網、天然氣管網、交通網絡等多種類型網絡互聯互通，多種能源形態協同轉化、集中式與分布式能源協調運行的綜合能源網絡。發揮智能自愈、靈活組網的特點，使之可以支撐分布式電源、微電網、智能終端即插即用的需求，作為承載各項業務服務的基礎。
在電網業務方面，以海量用戶行為數據、用戶分類為基礎，在虛擬電廠、綜合能源解決方案、合同能源管理、定制化用能等方面積極拓展；在裝備制造方面，推動智能、綠色和柔性電工裝備生產制造，以智能網絡連接設備供應、制造、檢修各環節，在檢修環節利用大數據進行機器自主學習，進一步向上溯源，為前期設備制造商提供優化建議，提高生產的柔性和市場響應能力。
三是打造數據驅動的智能化云平臺。在智能運檢方面，以輸變電設備全景信息集成數據為基礎，建立統一協調、科學高效面向生產運營的輸變電設備全壽命周期管理體系，基于大數據與機器學習提供更加精益化的資產運營和日益精準化的運維檢修方案；在能源供需平衡方面，可學習借鑒遠景能源，以EnergyOS為核心構建操作系統平臺，在能源供給端實現風機發電功率的科學預測，同時可滲透至前端產品設計優化，降低全壽命周期成本；在需求側強化區域側負荷消納能力分析，實現源-網-荷的深度互動，促進運行效率和新能源消納能力的提高。