如果把建在集成、高速雙向通信網絡基礎上的電力系統稱為2.0時代，那么在人工智能(AI)進入后，它的3.0時代已經開啟。

百度公司很想第一個吃到螃蟹。2017年年底，百度公司宣布，與南方電網廣東公司(下稱“廣東電網”)簽署戰略合作協議，攜手推動電力產業的智能化升級。“AI的時代已經到來。”作為百度與廣東電網簽署上述合作協議的官方代表，百度人工智能商用產品與解決方案業務組總經理李碩在接受第一財經1℃記者采訪時說。

根據協議，雙方將探討引入百度人臉識別、圖像識別、自然語言理解、大數據等AI能力，在電力系統的客戶服務、信息化建設、能源服務、生產運行、電力調度、科技研究等領域開展深入合作。

李碩還向1℃記者透露，百度未來將聚焦于整個電力行業，以人工智能核心技術能力為基礎，全面覆蓋發電、輸電、配電、售電、用電等環節。

人工智能是未來智能電網的核心部分。目前，國家發改委及國家能源局、工信部都將人工智能納入發展規劃與戰略，強調人工智能與各行業的融合與應用，其中在《電力發展“十三五”規劃》中明確指出推進“互聯網+”智能電網建設。

“這是一個發展趨勢。”國家能源互聯網行動計劃專家組成員曾鳴對1℃記者說，“我非常看好這種前景。”

就像李碩所說，AI在電力等能源行業的未來想象和發展空間還很遼闊，國際數據公司(IDC)預計，AI撬動的智慧能源市場，到2020年市值將達到5160億美元(約3.3萬億元人民幣)。

安徽省一變電站內，智能電網巡檢機器人正在對站內設備進行夜間巡視。東方IC圖

節省電力

AI與電力系統的融合，首要表現是節約電力資源。

在與廣東電網簽署本次戰略合作協議之前，百度自己先做了實驗。2017年6月，百度科技園一個名叫智能樓宇的項目正式上線運行，并在一個月內為百度省下了25萬度用電量。

百度稱，通過對AI的利用，該項目一年有望為百度節省100萬度以上的用電量。

百度科技園是首批采用百度云天工智能樓宇解決方案的建筑園區，目前它的整個樓宇空調系統，已經從信息化、自動化、智能化角度全面提升了運行效率。通過百度云天工設備畫像技術，集成設備功能，根據峰谷電價(用電高低期間電價)、區域人員分布、天氣溫度及其他環境數據實現對建筑設備的整體模式控制，從而可以提前進行模式切換以降低建筑能耗。

“中國建筑每年能耗大約25000億度電。”李碩說，“如果百度智能樓宇項目推廣到全國的建筑，一年可以節省20%的能耗，相當于5000億度電。”

5000億度電，相當于中國用電大戶廣東全省2017年一年的用電量。而按照當前全國主要城市居民用電平均價格為0.5元/度計算，這相當于節省了2500億元。

與百度相比，谷歌在利用AI減少用電方面走得更早、更深入。

谷歌從3年前就開始把機器學習(人工智能的核心，使計算機具有智能的根本途徑)引入數據中心，希望借此探索出節省公司巨大能源開支的方法。2016年，谷歌把旗下的AI實驗室DeepMind更為細分的人工智能工具用于服務器散熱。

DeepMind通過人工智能技術的學習算法，提升了數據中心的負載，優化了冷卻系統，以及更有效地管理設備，最后幫助谷歌將總用電量削減了15%。值得一提的是，DeepMind因開發出人工智能圍棋程序阿爾法狗(AlphaGo)而家喻戶曉，后者成功擊敗了多名世界圍棋名將而成名。

2016年，“阿爾法狗”因打敗世界圍棋冠軍李世石而出盡風頭。

雖然谷歌沒有透露具體節省的金額規模，但是根據美國能源信息管理局的數據，一般企業的平均電價每兆瓦在25~40美元間。因此，即使節省15%的能耗，長期來看，也將是一筆上億美元規模的成本減支。谷歌方面的數據顯示，2014年用電總量達4402836兆瓦時，相當于美國366903戶家庭全年的用電量。

通過人工智能技術，能夠操控計算機服務器和相關的散熱系統。這個技術和DeepMind教計算機玩Atari電子游戲的原理是一樣的。DeepMind稱，能夠使用神經網絡的模式識別系統來預測用電量的變化，從而達到節省能耗的目的。

DeepMind還打算利用人工智能幫助英國國家電網公司平衡電力供應的問題。“目前，我們正在與英國國家電網公司以及其他大型電力供應商進行初步探討，以便幫助解決這些機構面臨的種種問題。”DeepMindCEO哈薩比斯公開表示，“無需投入新的基礎設施，只通過優化的手段，就可幫助英國節省10%的電力使用量。”

英國國家電網公司擁有并運營著英國國內的電力基礎設施，肩負著平衡供應和需求的使命。不過，隨著近年來光電和光伏等可再生能源在英國電源結構中的占比不斷增加，平衡電力系統的供需成了個大難題。可再生能源的最大挑戰在于其生產具有間歇性，其產量取決于天氣條件，如風吹或陽光照射。

而按照DeepMind的說法，憑借機器學習技術的強大預測功能，人工智能能夠準確預測電力的供需峰值，最大限度降低棄風棄光率，降低電力系統對環境的影響，順帶幫助用戶節省巨額的電費支出。

行業普遍認為，未來，能源供給側將不再局限于電力，而是多種能源形態共存;能源需求側將由家庭、企業、智能樓宇、電動汽車及各類儲能裝置等構成。能源供給側和需求側之間將形成智能綜合能源平臺，各類電力設備和用電終端在平臺上互聯互通，能源流、數據流和資金流將實現無縫銜接。

李碩認為，“現階段人工智能的核心支撐是數據，建立能源領域數據共享機制和政策尤為重要，在安全的前提下與人工智能企業合作，應用好此類無形資產將大有作為。“

“不久的將來，到處都會安裝傳感器，它們會按照想要的頻率記錄數據，不停地建立新的數據集。”國際能源巨頭英國石油公司(BP)在回復第一財經記者的采訪郵件時表示，諸多能源業領域遇到的計算機科學問題都可以用AI技術解決。