上海
| 本文作者欧佩琪，智慧城市联盟金融科技委员会委员，系福布斯中国撰稿人，表达观点仅代表个人。
图片来源：Freepik
随着中国在建设 AI 驱动的智慧城市和不断扩张的城市中心方面处于世界领先地位，高效且可持续的能源管理需求也随之增长。根据《物联网杂志》2024 年的一项市场分析，未来五年，人工智能在亚洲，尤其是中国能源领域的应用预计将以每年 35% 的速度增长。目前，中国人工智能产业的市场规模已达到 700 亿美元。
世界经济论坛 2025 年的报告指出，这些技术正被大规模应用于提升效率与可持续性，并催生出新的商业和运营模式。随着人口增长持续推高全球能源需求，AI 驱动的解决方案正成为电力分配管理、可持续发展与降低成本的关键工具。
城市能源管理中 AI 应用需求的增长
2024 年，中国的电力消费增速预计将超过经济增速。中国电力企业联合会预测，2024 年全国用电量将增长 6.7%，高出中国 2024 年 GDP 增速预测值 1.9 个百分点。大部分电力需求增长来自城市地区，这凸显了借助先进技术（尤其是 AI）实现更多可再生能源与更优能源管理的必要性。
一项关于 AI 在中国可再生能源发展中作用的研究指出，AI 与可再生能源系统相辅相成：AI 优化能源生产与分配，而可再生能源为 AI 提供宝贵数据，增强其预测能力。这种相互促进的关系加速了两个领域的发展，也为可持续目标作出了更大贡献。
通过更精准地匹配供需，AI 有助于让太阳能、风能等可再生能源更高效、可靠地接入电网。这种向数据驱动的智能化管理转型，能够减少浪费、降低成本、提升可持续性，最终助力中国实现宏大的能源与环保目标。
AI 如何优化中国城市的能源使用
中国不仅在 AI 技术研发方面位居全球前列，也走在了实际应用的前沿。事实上，AI 已被用于管理电力行业，特别是提升城市电力系统的效率。一篇发表在《国际能源经济学会（IAEE）能源论坛》上的论文列举了 AI 在中国能源领域成功落地的案例。
其中一个例子是广州电厂采用的智能电网管理与优化系统：通过先进的机器学习监控电力流动，并预测输电基础设施的维护需求。这不仅显著减少了停电事故，也更快解决了技术问题。
另一个成功案例是发电设施中的预测性维护。例如，中国华能集团黑龙江分公司和南京鼓楼变电站部署了 AI 驱动的预测性维护系统，可在设备出现故障前提前预警，从而延长设备寿命并减少技术故障。
此外，AI 还被用于可再生能源的预测与并网管理。内蒙古东润能源科技有限公司通过 AI 预测天气模式，优化可再生能源电厂选址，从而提高了可再生能源输送至电网的比例。
挑战与前景
尽管中国在运用 AI 进行能源管理方面取得了显著进展，但仍面临一些挑战。其中最主要的是较高的实施成本，以及现有老旧基础设施、系统复杂性、电力企业 AI 技术人才短缺和监管要求等带来的应用障碍。同时，对于用户数据收集的担忧也仍需解决。
这些挑战可以通过政策更新、加大可再生能源与 AI 投资等方式应对。中国新的可再生能源规划旨在通过基础设施升级和跨领域整合，显著提高可再生能源的利用率。同时，政府“十四五”规划也强调推动 AI 创新与更广泛应用。
专家认为，未来十年 AI 将成为城市规划的核心要素。政府、企业和消费者都需将 AI 纳入可持续发展的整体战略。这需要政策支持、技术进步和不断提高 AI 应用的经济可行性共同发力，形成合力，塑造更绿色、更智慧的未来城市。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
