【“人工智能+雙碳”戰(zhàn)場】百度副總裁李碩:用AI幫工廠減碳,先學(xué)會(huì)和車間主任對(duì)話 | 談碳

文章來源:36氪李安琪2022-05-19 11:39

太陽東升西落,風(fēng)從大地掠過,這些千百年來形成的自然規(guī)律,正在被挖掘出更多的潛能。
 
尤其在“碳達(dá)峰、碳中和”愿景提出之后,如何馴化光風(fēng)電的“脾氣”,讓其變成更“靠譜”的電力資源,成為行業(yè)的重要課題。
 
近年來,尋找“人工智能+雙碳”的戰(zhàn)場,也是百度的重要任務(wù)之一。
 
在接受 36 氪專訪時(shí),百度副總裁李碩正為前往博鰲亞洲 2022 論壇做著出發(fā)前的準(zhǔn)備。李碩在百度已任職16年,負(fù)責(zé)包括金融、工業(yè)、電力能源、媒體與電信等行業(yè)的解決方案、產(chǎn)品與技術(shù)研發(fā)。
 
除參加會(huì)務(wù)外,李碩此行另一重要目的,是與一家新能源企業(yè)商談合作事宜,他們希望通過人工智能技術(shù),把天然不穩(wěn)定不可控的風(fēng)光發(fā)電,變成一個(gè)確定穩(wěn)定的輸出。
 
從技術(shù)到能源、從能源到“雙碳”,百度正將綠色減碳的版圖延伸至整個(gè)集團(tuán)。
 
5月16日,百度發(fā)布《2021年環(huán)境、社會(huì)及管治(ESG)報(bào)告》,報(bào)告從公司治理、人才發(fā)展、數(shù)據(jù)安全與隱私、環(huán)境責(zé)任、社會(huì)責(zé)任等方面呈現(xiàn)百度2021年在ESG領(lǐng)域的進(jìn)展。
 
更早之前,2021年6月,百度還發(fā)布過“2030年集團(tuán)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營層面碳中和”的目標(biāo),計(jì)劃通過數(shù)據(jù)中心、辦公樓宇、碳抵消、智能交通、智能云、供應(yīng)鏈六個(gè)方面達(dá)成目標(biāo)。
 
人工智能是百度“減碳”的一個(gè)重要抓手,除了自給自足以外,百度還在嘗試將這一技術(shù)輸出給外部企業(yè)客戶。
 
過去幾年,李碩走訪了國內(nèi)150多家工廠,去過很多三、四線城市,尋找傳統(tǒng)行業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的方向,與數(shù)字化智能化結(jié)合的機(jī)會(huì)。“以能源行業(yè)為例,無論是供能端,還是用能端,都有巨大的優(yōu)化空間。”李碩對(duì) 36 氪說。
 
首先在供能端,當(dāng)下能源體系仍以化石能源為主,火電約占七成,即便在雙碳規(guī)劃之下,火電未來也還會(huì)占到三四成比例。如何讓傳統(tǒng)化石能源變得更加高效和清潔,是國內(nèi)能源體系轉(zhuǎn)型必須回答的問題。
 
此消彼長,未來新能源(如風(fēng)能、太陽能)的比例勢必上升。但由于新能源發(fā)電的不穩(wěn)定性,我國新能源的發(fā)電量貢獻(xiàn)仍較低。
 
“本質(zhì)上,這是新能源供給的不穩(wěn)定,和電網(wǎng)要求穩(wěn)定之間的系統(tǒng)性沖突。”李碩表示,未來新能源如何融入現(xiàn)有電網(wǎng)體系,穩(wěn)定供給是個(gè)艱巨挑戰(zhàn)。
 
其次是用能端,涉及產(chǎn)業(yè)園區(qū)的企業(yè)生產(chǎn)用電和居民用電中,企業(yè)用電是大頭,但目前很少有企業(yè)在以用電成本為條件做動(dòng)態(tài)的排產(chǎn)調(diào)度,無法做到充分利用峰谷電成本給企業(yè)帶來效益。
 
在這些紛繁復(fù)雜的能源提效、降碳場景中,百度能做什么?
 
李碩沒有立刻回答,而是聊起了過往的各種案例
 
第一個(gè)案例在能源生產(chǎn)領(lǐng)域:在中國北方,火電廠的發(fā)電機(jī)組都有空氣冷卻裝置,一般由幾十個(gè)大型風(fēng)機(jī)組成,對(duì)火電汽輪機(jī)的乏汽進(jìn)行冷凝。空冷裝置的運(yùn)行以往都由經(jīng)驗(yàn)豐富的工藝專家把控,但人力控制往往不夠達(dá)不到精準(zhǔn)的最佳真空背壓值。
 
百度的方法是,通過智能云產(chǎn)品對(duì)火電廠空冷島(類似于大型制冷機(jī),幫助火電蒸汽快速冷凝)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)優(yōu),綜合考慮環(huán)境溫度、風(fēng)速、風(fēng)向、汽輪機(jī)負(fù)荷等因素之后,結(jié)合歷史運(yùn)行數(shù)據(jù),建模分析后計(jì)算得出當(dāng)前工況下的最佳群控風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速策略。百度成功幫助該火電廠將標(biāo)準(zhǔn)供電煤耗降低1.55 克/度電,全國在運(yùn)行空冷島年碳減排潛力可達(dá)600萬噸。
 
在新能源領(lǐng)域,AI 的重要性更加明顯。目前新能源的突出問題在于其具有波動(dòng)性、隨機(jī)性、間歇性特點(diǎn)。百度則嘗試通過仿真計(jì)算,對(duì)風(fēng)光電的不穩(wěn)定情況做場景預(yù)測,例如結(jié)合風(fēng)速、風(fēng)向、光照強(qiáng)度等自然氣象特征對(duì)未來的發(fā)電量進(jìn)行合理的預(yù)測,向電網(wǎng)輸出更精準(zhǔn)的發(fā)電計(jì)劃,將新能源的不確定性、不穩(wěn)定屏蔽在技術(shù)層之下。
 
如此一來,在實(shí)際應(yīng)用中如果出現(xiàn)風(fēng)光電不穩(wěn)定的情況,也能快速找到解決辦法。雖然技術(shù)的落地仍需要時(shí)間,“但有了AI技術(shù)的介入,大規(guī)模的風(fēng)光電上網(wǎng)可以更加高效。”
 
泉州水務(wù)大腦:以前需要工作人員每天在設(shè)備機(jī)房里面奔走,現(xiàn)在只要在中控室就可以實(shí)現(xiàn)全流程精細(xì)管理。
 
第二個(gè)令李碩印象深刻的案例,是泉州水務(wù)集團(tuán)。
 
一般來說,從江河湖海到家中的水龍頭,都屬于水務(wù)集團(tuán)的管轄范圍,包括原水、制水、供水、排水、污水、節(jié)水等。以居民供水為例,水壓過大,所需能耗大,管網(wǎng)漏損率高,可能還會(huì)引起爆管事件;而水壓過小,可能會(huì)造成居民用水不便。
 
百度智能云提供的方案是:幫助泉州水務(wù)集團(tuán)在地下部署硬件傳感器監(jiān)測水壓、建設(shè)水務(wù)大腦,在保證安全、穩(wěn)定供水的前提下,進(jìn)行智能化調(diào)壓控制,實(shí)現(xiàn)能耗優(yōu)化。
 
經(jīng)測算,這套方案可以使供水單位能耗下降8%,人員效率提升5%以上。其他環(huán)節(jié)也是精準(zhǔn)調(diào)參處理,減少能耗。
 
此外,百度智能云還提出“零碳園區(qū)”方案,從企業(yè)到園區(qū)、地區(qū),都可以建立精細(xì)化管理與全局調(diào)控。其中企業(yè)級(jí)平臺(tái)可完成實(shí)時(shí)碳追蹤及碳排放監(jiān)測,能耗優(yōu)化、生產(chǎn)工藝優(yōu)化等功能;區(qū)域級(jí)平臺(tái)可進(jìn)行全域內(nèi)碳核查及碳監(jiān)測,推動(dòng)區(qū)域能源互聯(lián)優(yōu)化。
 
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在傳統(tǒng)企業(yè)朝著綠色生產(chǎn)轉(zhuǎn)型過程中,百度在試圖探索自己擅長的切入點(diǎn):以機(jī)器學(xué)習(xí)的方式,去替代那些往往依賴人力經(jīng)驗(yàn)的事情。百度智能云業(yè)務(wù)也把這些項(xiàng)目總結(jié)為八個(gè)字:預(yù)測、優(yōu)化、調(diào)度、監(jiān)控,并且把這八個(gè)字的主語,從“人”變成了“AI”。
 
人不應(yīng)該被機(jī)器化,但機(jī)器可以學(xué)習(xí)人類的經(jīng)驗(yàn)和思維,尤其是在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中,幫助企業(yè)獲得更精確和高效的運(yùn)作方式。
 
全球知名機(jī)構(gòu)波士頓咨詢公司(BCG)的一項(xiàng)量化研究表明,AI 對(duì)于減少碳排放功不可沒。預(yù)測數(shù)據(jù)顯示,AI 應(yīng)用至2030年可有望減少26-53億噸碳排放,這一數(shù)據(jù)可占減排總量的5%-10%。
 
李碩告訴36氪,能明顯感覺到當(dāng)下各個(gè)行業(yè)對(duì)于實(shí)現(xiàn)雙碳的壓力,但很多企業(yè)還缺乏一些可行的路徑。
 
“碳達(dá)峰、碳中和一定是個(gè)系統(tǒng)性工程,不是一兩家企業(yè)干的,也不是一兩個(gè)領(lǐng)域干的,而是大家在系統(tǒng)層面達(dá)到最優(yōu)。”李碩如此表示。
 
以下為36氪與百度副總裁李碩的對(duì)話(略經(jīng)編摘):
 
一、“人工智能與老師傅”
 
36氪:當(dāng)前國家政策出臺(tái)多個(gè)政策,積極推進(jìn)綠色雙碳發(fā)展。對(duì)于制造、能源等行業(yè),在“綠色雙碳”方面,當(dāng)前行業(yè)最大的需求是什么?
 
李碩:“雙碳”從提出到現(xiàn)在,經(jīng)過一段時(shí)間的探索,現(xiàn)已進(jìn)入有節(jié)奏推進(jìn)的階段,變得更加理智了。但在能源領(lǐng)域還有三個(gè)挑戰(zhàn)必須解決。
 
第一是傳統(tǒng)化石能源如何變得更加高效和清潔。因?yàn)槲磥砟茉大w系結(jié)構(gòu)里,化石能源依舊會(huì)占到三四成比例,這是很大的占比。
 
第二是新能源(指風(fēng)能、太陽能)的發(fā)電量貢獻(xiàn)仍較低。大規(guī)模的新能源如何融入到現(xiàn)有電網(wǎng)體系,并解決有效、穩(wěn)定供給也是很大的挑戰(zhàn)。
 
第三是用能端,這涉及到企業(yè)生產(chǎn)和居民用電,企業(yè)級(jí)的生產(chǎn)用電是大頭。如果自動(dòng)化水平夠高的話,可以實(shí)現(xiàn)錯(cuò)峰生產(chǎn),讓工業(yè)需求用電處于相對(duì)平穩(wěn)的狀態(tài)。
 
總的來看,能源行業(yè)是雙碳計(jì)劃的重點(diǎn)發(fā)展目標(biāo),制造業(yè)次之,第三是交通,第四是建筑。結(jié)合不同行業(yè)特色,未來可能會(huì)在橫向上形成一系列電力系統(tǒng)升級(jí),縱向結(jié)合不同行業(yè)發(fā)展,更加有規(guī)律地使用能源、節(jié)省能源。
 
36氪:像百度等科技公司能做些什么?
 
李碩:科技公司能發(fā)揮的作用非常巨大。
 
舉個(gè)簡單的例子,我們?cè)诟痣姀S做火電的冷端工藝優(yōu)化。百度能夠幫該火電廠將標(biāo)準(zhǔn)供電煤耗降低1.55克/度電。去年國家也出了指導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn),到2025年要求在產(chǎn)的火電機(jī)組煤耗達(dá)到300克/度電的標(biāo)準(zhǔn)。
 
現(xiàn)在比較好的火電企業(yè)能做到320克/度電,還有20克/度電的優(yōu)化空間。說實(shí)話,火電企業(yè)的自動(dòng)化水平已經(jīng)做得非常好了,像剛才提到的冷端優(yōu)化,主要是用空冷島進(jìn)行冷卻,需要參考機(jī)組負(fù)荷,汽輪機(jī)低壓缸排汽焓,蒸汽流速,風(fēng)速,風(fēng)向,真空度,管束換熱能力,防凍約束條件等一系列復(fù)雜參數(shù)來計(jì)算,確保達(dá)到冷卻標(biāo)準(zhǔn)。但在以前,這種調(diào)試和控制都是靠老師傅的經(jīng)驗(yàn)來控制的。
 
未來我們希望把煤耗仿真,燃煤效率,熱端冷端工藝等整合成一個(gè)火電機(jī)組系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化方案,然后企業(yè)之間也結(jié)合在一起,形成一體化的整體優(yōu)化系統(tǒng)。
 
在新能源領(lǐng)域,人工智能就更加重要。新能源現(xiàn)在很大的問題在于其具有波動(dòng)性、隨機(jī)性、間歇性特點(diǎn),很多新能源企業(yè)面臨的困擾是,新能源供給的不穩(wěn)定和電網(wǎng)追求穩(wěn)定之間的根本性沖突,這完全可以靠新技術(shù)來解決。
 
現(xiàn)在我們嘗試通過大量仿真計(jì)算,盡可能預(yù)測電網(wǎng)所需要的能源量。另一方面就是跟新能源企業(yè)一起探索,對(duì)風(fēng)光電的不穩(wěn)定情況做場景預(yù)測,例如結(jié)合風(fēng)速、風(fēng)向、光照強(qiáng)度等自然氣象特征對(duì)未來的發(fā)電量進(jìn)行合理的預(yù)測,向電網(wǎng)輸出更精準(zhǔn)的發(fā)電計(jì)劃,把新能源的不確定性、不穩(wěn)定屏蔽在技術(shù)層下面,就像云計(jì)算里的PaaS層。這樣上層電網(wǎng)在調(diào)度時(shí),就能預(yù)知新能源的波動(dòng),可以制定精準(zhǔn)的調(diào)度計(jì)劃。
 
第三個(gè)層面是需求側(cè)。我們幫很多企業(yè)做碳足跡、耗電設(shè)備的優(yōu)化。從宏觀的能源供給和消耗角度看,單個(gè)企業(yè)很難解決雙碳大問題。所以我們?cè)谝詧@區(qū)為單位,綜合園區(qū)幾十家企業(yè),對(duì)他們的生產(chǎn)用電需求進(jìn)行精確預(yù)測和控制,從區(qū)域性角度平穩(wěn)電網(wǎng)需求。
 
36氪:新能源供給不穩(wěn)定的痛點(diǎn)確實(shí)存在,那么行業(yè)對(duì)于人工智能解決問題持什么態(tài)度?觀望嗎?
 
李碩:我覺得現(xiàn)在不是在觀望,而是在積極嘗試,但技術(shù)最后100米的落地可能有待這兩年的突破。因?yàn)樾履茉慈腚娋W(wǎng)要考慮一整張網(wǎng),與其他環(huán)節(jié)不可分割。在這種情況下,謹(jǐn)慎是能夠理解,也是有必要的。
 
去年夏天,我們跟國家電網(wǎng)有過一次長時(shí)間探討,國網(wǎng)總調(diào)度對(duì)于新技術(shù)還是非常積極,最終討論結(jié)果是:應(yīng)該大膽往前走,可以先在一些地方先試先行。
 
36氪:所以近兩年可以看到新能源(風(fēng)光電)能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的穩(wěn)定入網(wǎng)?
 
李碩:本質(zhì)上是兩層,一層發(fā)電側(cè)通過技術(shù)確保新能源入網(wǎng)是可靠的,另一層是用電側(cè),把大家的用電需求匯聚在一起,給電網(wǎng)提供穩(wěn)定的參考數(shù)據(jù)。
 
這樣電網(wǎng)兩頭都有一個(gè)虛擬代理層,大大屏蔽電力生產(chǎn)和用電兩側(cè)的不確定性,現(xiàn)在風(fēng)光電的發(fā)電量貢獻(xiàn)仍較低,只有十分之一左右,有了AI技術(shù)的介入,大規(guī)模的風(fēng)光電上網(wǎng)可以更加高效。
 
36氪:上述這些都比較聚焦在能源領(lǐng)域,在企業(yè)工業(yè)領(lǐng)域,你們?cè)趺粗ζ髽I(yè)減碳?
 
李碩:主要幫大家做兩件事情:
 
一是把企業(yè)設(shè)備耗電降低。很多企業(yè)車間用電只通過一個(gè)電閘來啟停。比如橡膠行業(yè)的生產(chǎn)設(shè)備要高溫運(yùn)行,但設(shè)備的預(yù)熱起碼要一個(gè)小時(shí),才能進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)。不生產(chǎn)時(shí)也要一直保持溫度,不敢讓機(jī)器涼了。不然再次啟動(dòng)設(shè)備又要一段時(shí)間,嚴(yán)重影響生產(chǎn)節(jié)奏。
 
通過做設(shè)備級(jí)管理,我們發(fā)現(xiàn)讓設(shè)備只冷卻到50度時(shí),就能夠以最低能耗及時(shí)反應(yīng),維持企業(yè)生產(chǎn)。去年有一家企業(yè)用了我們的方案,在限電的情況下,保證了最重要的一條產(chǎn)線的生產(chǎn)。單條產(chǎn)線起碼能夠節(jié)能30%~40%。
 
第二是在幫企業(yè)做到設(shè)備級(jí)管理之后,我們也看到了第二層機(jī)會(huì)。既然一個(gè)企業(yè)可以通過精細(xì)化管理降低能耗,那企業(yè)之間也完全可以做到這種管理,并且企業(yè)跟電網(wǎng)也可以有更好的議價(jià)能力。
 
有的企業(yè)這兩年做黑燈工廠,自動(dòng)化水平已經(jīng)非常高。但之前為什么不敢跟電網(wǎng)談判,因?yàn)槠髽I(yè)內(nèi)部還沒有做到精細(xì)化控制,不清楚什么時(shí)候用電多少。但通過百度的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)升級(jí)后,確實(shí)可以跟電網(wǎng)講,什么時(shí)候起生產(chǎn)線,需要多少電。
 
現(xiàn)在我們?cè)趲椭K州和重慶、貴陽的工業(yè)園區(qū),做區(qū)域級(jí)的用電統(tǒng)籌。園區(qū)級(jí)的統(tǒng)一對(duì)接,對(duì)于當(dāng)?shù)靥贾泻吞歼_(dá)峰的實(shí)現(xiàn)路徑和規(guī)劃來說,也是非常重要的信息輸入。
 
二、“找到與車間主任對(duì)話的方式”
 
36氪:如果讓百度智能云去賦能千行百業(yè),包括剛才提及的能源、工業(yè),這些行業(yè)都需要很深的know-how,你們是如何做到的?
 
李碩:云智一體是從行業(yè)、客戶的實(shí)際反饋迭代中發(fā)掘出來的。18、19年出去調(diào)研時(shí),我們發(fā)現(xiàn)很多制造企業(yè)其實(shí)沒有天然的用云需求,恨不得用一個(gè)臺(tái)式機(jī)就能把軟件跑得起來。另外,制造業(yè)企業(yè)對(duì)毛利的要求很嚴(yán)格。如果不是特殊情況,是不會(huì)貿(mào)然要花幾百萬甚至上千萬去搞一套效果都不確定的技術(shù)平臺(tái)。企業(yè)主和車間主任腦子里有一本非常清晰的賬。
 
不同于互聯(lián)網(wǎng),工業(yè)行業(yè)特別強(qiáng)調(diào)成效先行。很多傳統(tǒng)制造業(yè)聽到云的反應(yīng)是,感覺跟自己沒有關(guān)系。但如果講AI能夠幫企業(yè)優(yōu)化工藝模型和參數(shù),更好調(diào)度已有排產(chǎn)系統(tǒng),這個(gè)是有用的。我們團(tuán)隊(duì)還是比較早找到了怎么跟企業(yè)主、車間主任打交道的方式。同時(shí)我們?cè)趲讉€(gè)主要行業(yè)的落地,都有百度的合作伙伴一起來實(shí)現(xiàn)。
 
我們通過開發(fā)者平臺(tái)和合作計(jì)劃,手把手教行業(yè)里面的工程師,用AI能力去構(gòu)建自己的應(yīng)用。前段時(shí)間我去重慶調(diào)研,有家企業(yè)就用我們的語音檢測的技術(shù),解決摩托車組裝后的發(fā)動(dòng)機(jī)聲音檢測。以前都是靠人來聽,現(xiàn)在可以用百度的AI構(gòu)建應(yīng)用,判斷發(fā)動(dòng)機(jī)的聲音是否合格。
 
36氪:一家企業(yè)和一百家企業(yè)用你們的產(chǎn)品,這兩個(gè)規(guī)模是不一樣的,你們?cè)趺凑业叫袠I(yè)的標(biāo)桿案例,并且判定這個(gè)方向是對(duì)的?
 
李碩:這確實(shí)比較考驗(yàn)我們的判斷力,我們不一定每個(gè)點(diǎn)能選對(duì),但經(jīng)過幾年實(shí)踐我們大概有幾個(gè)依據(jù)。我們會(huì)判斷種子場景的技術(shù)空間和商業(yè)應(yīng)用價(jià)值。首先會(huì)看技術(shù)空間到底能帶來多大改進(jìn),像剛才提到的空冷島優(yōu)化。
 
其次會(huì)探討一旦技術(shù)成功,企業(yè)的應(yīng)用規(guī)模大概有多少?比如一個(gè)火電廠有多少火電機(jī)組能使用?一個(gè)火電機(jī)組方案優(yōu)化之后,愿意為這件事情付出多少錢?我們當(dāng)時(shí)算過,1.55克/度電的工藝耗能節(jié)省,能給火電廠每年節(jié)約上千噸煤。
 
在經(jīng)濟(jì)規(guī)模和前期技術(shù)論證都能走得通的情況下,我們基本會(huì)往前去做。過程中,我們也會(huì)跟客戶不斷迭代方案,抽象出里面可復(fù)制的標(biāo)準(zhǔn)化部分,客戶也會(huì)研究如何讓周邊系統(tǒng)也能夠配合我們的系統(tǒng)上線,這是一種雙向奔赴的過程。
 
36氪:很多傳統(tǒng)企業(yè)包括雙碳領(lǐng)域企業(yè),都不太懂?dāng)?shù)字化和智能化業(yè)務(wù),如何說服他們?能否以泉州水務(wù)項(xiàng)目為例,簡單介紹下?
 
李碩:不是不懂,在行業(yè)里面,有些客戶對(duì)數(shù)字化的價(jià)值是非常理解的。他們真正困擾是,怎么實(shí)現(xiàn)從理念到可執(zhí)行的路徑,以及最終真的執(zhí)行下去,并且執(zhí)行下去之后還能夠培養(yǎng)一支持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化的隊(duì)伍,難的是后面的三步。
 
泉州水務(wù)就非常有熱情。我們把泉州水務(wù)集團(tuán)的宏觀設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化成數(shù)字化路徑,因?yàn)閿?shù)字化涉及幾個(gè)問題:企業(yè)現(xiàn)有IT設(shè)備什么狀況,目標(biāo)是什么,現(xiàn)有IT設(shè)備與目標(biāo)之間是不是三年可行,一年見效,這是必須要回答的問題。
 
當(dāng)然,我們?cè)谑谌艘贼~的過程當(dāng)中也會(huì)授人以漁。企業(yè)會(huì)派人來參加我們的培訓(xùn)班,學(xué)習(xí)數(shù)字化思維,我們也會(huì)派專家去企業(yè)了解內(nèi)部系統(tǒng)。
 
36氪:你們?cè)谌菟畡?wù)集團(tuán)項(xiàng)目上,是如何從0到1的?
 
李碩:我們大概做了三層。第一是幫泉州水務(wù)集團(tuán)在古城地下特定位置部署管網(wǎng)傳感器監(jiān)測水壓。第二是根據(jù)硬件收集上來的數(shù)據(jù),用AI中臺(tái)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)來進(jìn)一步調(diào)節(jié)供水策略。第三是教會(huì)泉州水務(wù)集團(tuán)后續(xù)如何運(yùn)營。
 
舉個(gè)例子,古城用水量和泵的壓力,以前都是工程師人力來調(diào)節(jié),但人力不會(huì)考慮到天氣和節(jié)假日、臺(tái)風(fēng)等情況下,居民用水的波峰波谷會(huì)完全不一樣。如果用水量不大的情況下,工程師把水壓力加的很大的話,管網(wǎng)就會(huì)滴漏。
 
所以我們?cè)诠懦堑叵滤芾锊渴鹆藗鞲衅饔布?,收集管網(wǎng)的數(shù)據(jù)。在考慮到人的用水習(xí)慣、壓力、管網(wǎng)的泵站控制、天氣等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,我們幫他把中臺(tái)建好,訓(xùn)練模型。
 
然后有一些上層應(yīng)用交給他們自己做?,F(xiàn)在泉州水務(wù)項(xiàng)目已經(jīng)做到第二期。水務(wù)大腦系統(tǒng)的運(yùn)行、維護(hù),他們的IT人員都能夠掌握。以前泉州水務(wù)的工程師都要自己出去巡檢,然后回來做維護(hù),現(xiàn)在完全可以讓水廠拍所需的照片回來,工程師用我們平臺(tái)和工具更新模型,然后用模型去做巡檢工作,非常實(shí)在地掌握了數(shù)字化能力。
 
36氪:你們做完泉州水務(wù)集團(tuán)項(xiàng)目后,在AI助力雙碳上有什么經(jīng)驗(yàn)總結(jié)?
 
李碩:經(jīng)驗(yàn)還談不上,但可以說對(duì)行業(yè)的痛點(diǎn)理解應(yīng)該是比較到位了,且對(duì)技術(shù)方案進(jìn)行了總結(jié)和抽象,目前已經(jīng)有了局部試點(diǎn),下一步就是夯實(shí)試點(diǎn)。
 
更長遠(yuǎn)來看,我覺得整個(gè)新型能源體系的構(gòu)建、綜合能源的場景落地,國家頂層設(shè)計(jì)和規(guī)劃,肯定是一個(gè)綜合性系統(tǒng),這需要區(qū)域協(xié)同、企業(yè)協(xié)同,甚至東西協(xié)同的國家層面工作。
 
我們理解痛點(diǎn)、構(gòu)建基礎(chǔ)性底座,也是為未來的協(xié)同工作創(chuàng)造基礎(chǔ),主動(dòng)融入國家戰(zhàn)略。
 
三、“雙碳是系統(tǒng)性工程”
 
36氪:對(duì)于這些已經(jīng)落地的項(xiàng)目,你們?cè)趺磁卸ò俣戎悄茉普嬲龓椭a(chǎn)業(yè)解決了問題?
 
李碩:一般在項(xiàng)目立項(xiàng)階段,我們都會(huì)對(duì)項(xiàng)目產(chǎn)生的技術(shù)價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值,都會(huì)做定義。我們最終一定把客戶能夠看得見的提質(zhì)增效、降本、綠色安全指標(biāo)效果拿出來。如果一點(diǎn)效果都沒有,那就再繼續(xù)研究,這個(gè)東西不著急。
 
36氪:和4年前相比,企業(yè)的數(shù)字化、智能化變得容易了嗎?目前能源、工業(yè)的數(shù)字化智能化處于什么階段?
 
李碩:數(shù)字化的共識(shí)已經(jīng)非常清晰了,但不同行業(yè)的起點(diǎn)和基礎(chǔ)確實(shí)還有比較大的差距,我說的既對(duì)又是廢話的,但我腦海里浮現(xiàn)出來的東西部工廠和不同企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo),他們對(duì)于這些東西的理解還是有很大差異的。
 
在這種情況下,最好的策略和方式還是要有先進(jìn)的示范,產(chǎn)業(yè)還是要往前走且走得穩(wěn)。有一些行業(yè)太熱不見得是好事,去年“雙碳”剛一提出來資本市場最興奮,但資本市場很興奮,干事的人沒那么興奮,肯定后面是要栽跟頭的。
 
36氪:那當(dāng)下這些企業(yè)對(duì)雙碳這個(gè)事情興奮了嗎?
 
李碩:現(xiàn)在明顯感覺到大家有壓力了,尤其是經(jīng)過去年一系列限電事件。另一方面有壓力但是還沒有找到一個(gè)可行的路徑,都在探索當(dāng)中。最后碳達(dá)峰碳中和一定是一個(gè)系統(tǒng)性工程,不是一兩家企業(yè)干的,也不是一兩個(gè)領(lǐng)域干的,而是大家在系統(tǒng)層面達(dá)到最優(yōu)。
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