人口密度的增加和技術的發(fā)展導致了新的習慣和構想生活的方式。與此同時，由于能源在我國社會發(fā)展和經濟增長中的高度參與和相關性，能源需求也出現了平行增長。能源對生產力、健康、教育、供應、通信等的直接影響將其定義為一個基本因素。

很明顯，能源是一個基本要素，但其負面后果，例如：環(huán)境惡化、資源枯竭和能源依賴，使能源效率替代方案和/或解決方案成為人們關注的焦點。

面對減少氣體排放和發(fā)展更可持續(xù)、更生態(tài)的經濟模式的驚人需求，新技術正變得越來越突出。因此，企業(yè)和機構正在實施人工智能和大數據等技術，以改進替代方案。

節(jié)省能源

工業(yè)部門作為能源的主要消費者，尋求通過收集和可視化數據來實現能源效率，以避免浪費能源并進行智能節(jié)約。

但什么是能源效率？這個術語既可以應用于能源消耗，也可以應用于生產過程、企業(yè)和機構、價值鏈等。它包括技術解決方案的應用，除了提供競爭優(yōu)勢外，還產生環(huán)境、社會和經濟等積極影響。

簡而言之，它包括減少能源損失以及生產過程中能源和其他原材料的消耗。

人工智能因大數據而蓬勃發(fā)展

人類是不斷產生信息的人，由大數據系統(tǒng)收集和分析的信息。這能夠將大量相互作用的數據匯集在一起，而正是數據的不斷增加和處理速度才是人工智能的導火索。

換句話說，將信息用作學習來源并將其用于開發(fā)減輕，甚至預防損害的解決方案就是我們現在所說的人工智能。

在人工智能學科中，有不同的類型，人工智能使機器模擬人類推理成為可能，機器學習(ML)是人工智能的一個子類別，人類讓機器根據數據識別模式，從而做出預測，深度學習(DL)是機器學習的一個子類別，機器能夠自我推理和學習。

簡而言之，對于那些在流程中實施人工智能，并尋求通過高水平的勝任分析來定位自己的企業(yè)來說，海量數據的管理和處理是一個基本工具。

人工智能與工業(yè)大數據

工業(yè)部門正專注于使用智能傳感器來詳細了解生產過程的每個部分，從而收集經過處理、存儲并隨后轉換為定性信息的數據。

人工智能和大數據的使用因其通過數據收集、分析和自主優(yōu)化在能源管理中的出色應用而受到重視。

● 流程改進和性能優(yōu)化

● 實施有利于改善服務和節(jié)約成本的預測性維護系統(tǒng)

● 流程效率得益于在云中工作的靈活性和適應性。

● 生產線上的故障警報和快速主動性。

它在工廠中的應用使得解釋生成和收集信息成為可能，算法能夠從中找到生產區(qū)域，以及控制和行政管理單元中的最佳性能點。

智能建筑離不開人工智能和大數據

人口過剩國家能源需求的增加和資源的稀缺導致了城市的新發(fā)展形式，例如在建筑中提供智能系統(tǒng)，以提高效率和減少環(huán)境影響。這就是智能建筑概念的產生，智能城市或智慧城市就是由智能建筑概念組成的。

在城市中實施提高能源效率的技術已經成為事實。智能建筑收集、處理和分析數千個數據，以有效管理能源和其他供應。

高影響力技術的應用旨在培養(yǎng)新的消費習慣，改善資源管理并促進可再生能源的使用。換句話說，城市的基礎設施適應了環(huán)境變化。