摘要：智能互联时代，全新的价值形式、延伸扩展的产品功能使企业的边界逐渐变模糊。对于电企而言，不仅要把握住时间窗口、选择适当的发展方向，还要积极调整、适应新的价值创造模式。
2017年5月底中国乌镇举行的“人机大战”，最终Alpha Go以3:0的悬殊比分战胜了世界围棋第一人柯洁。在这场举世瞩目的比赛中Alpha Go横空出世，让它的开发者谷歌旗下DeepMind公司得到空前关注，也让人工智能（ArtificialIntelligence）再次成为公众热议的话题。
人工智能（AI）是研究开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学。随着理论和技术的日益成熟，当前人工智能产生的影响并不仅限于某几个局部领域，而是深刻影响和改变几乎所有产业，带领我们走进一个智能互联的新时代。
在工业领域，应用智能技术能够为企业带来显著效益，体现在提升生产力、改进产品质量、提高安全性、减少波动和提高顾客满意度等方面。例如，力拓集团在澳大利亚皮尔巴拉铁矿项目中通过使用智能无人卡车和钻孔机，效率提高了10-20%。谷歌数据中心运用其DeepMind的机器学习人工智能技术，能够有效节约40%的能耗。根据麦肯锡全球研究院《人机共存的新纪元》的分析预测，未来人工智能、自动化等技术的应用每年能够提高全球生产力0.8-1.4%。
人工智能在能源领域的交叉融合也将发挥日益重要的作用。比尔盖茨在最近的一次演讲中重点提到，人工智能、新能源和生物科技三个领域将是未来的风向标。智能产品进行深度学习的能力是惊人的，可以设想，人工智能将会是人类智慧的“容器”，将使今后生产生活更有效率和创造力。与此同时，人们对安全经济、清洁可持续的能源需求也在不断增长，迫切需要能源技术和体制机制不断创新。
智能互联时代的序幕已经开启。对于电力企业而言，不仅要把握住时间窗口、选择适当的发展方向，还要积极调整、适应新的价值创造模式，并在此过程中不断探索建立和巩固企业新的竞争优势。
智能互联时代企业面临的新框架
智能互联时代，各式各样的智能产品和应用正在连接一切，全新的价值形式、延伸扩展的产品功能使得企业的边界逐渐变得模糊。廖建文教授最近发表在《哈佛商业评论》的文章认为，在新的情境下，更适用于以“端”“网”“云”的新框架替代传统的行业、企业边界分析框架。在新的商业生态中，这三者分别发挥着不同功能，并且相互连接、相互依托，共同构成了智能生态中的主要结构层次。
“端”，在智能生态系统中既是能够发生情景交互的触点，也是基于系统反馈改进服务的支点。一方面，“端”发挥接触的作用，对不同场景中各类设备和用户行为的数据进行获取、整理与挖掘。物联网技术的发展，进一步延伸扩展到了任何物品与物品之间能够进行信息交换和通信，从而为实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等各项功能奠定了坚实基础，看得见、摸得着的物理产品在嵌入数字模块后能够感知外部环境，成为信息的新入口。例如，软件客户端和App能够基于用户每一次点击、打开以及在各个页面上的停留时间进行精确记录，形成用户偏好并提供精准推送；工业制造系统添加数字模块后，不仅可以监测设备的运行状态、及时进行维修更新，还可以记录积累生产数据，为优化生产系统提供有价值的数据。
另一方面，“端”直接对接用户，经过系统反馈后能够提供更为优质的服务，从而提高用户满意度。在智能生态系统中，无论是提升效率还是优化体验，最终体现在终端上。例如，施耐德电气的新一代EcoStruxure平台能够为配电用户提供规模化的解决方案，实现从现场或云平台对中低压断路器等设备运营进行管理。随着采集数据的增多，经过算法优化能够进一步改进提高运行效率，从而在终端上提供更加完善的解决方案。
“网”，不仅仅是物理形态的网络连接，更强调的是实现协同价值的网络效应。以更加合理的结构和灵活的组网方式，实现各个“端”之间的衔接互动。例如，在智能制造领域，工业4.0概念下的柔性制造系统通过端与端之间的触发互动，实现从订货、设计、加工到装配、检验、发货等一系列环节的自动衔接与调整，从而提升柔性制造系统的生产效率。
此外，“网”还体现在通过连接和撬动内外部资源，在不同的网络节点间建立联系来创造价值。企业价值创造的过程不再是依赖自身核心资源为主的单一线性价值链，而是需要基于由网络节点所有成员组成的价值网络去发挥生态优势。例如，ChargePoint、电桩等国内外车联网平台公司通过打造生态系统“网”，将用户、充电站经营业主、电动汽车制造商、地产商有效地融合在一起。为充电站经营业主提供云平台能源计量与管理，为用户提供不同车型的试驾体验，增强用户粘性，与地产商利润分成合作推出公寓充电桩等。通过搭建具有吸引力的网络，吸引了大量的互补者积极参与价值链的构建。
“云”，不仅提供数据的存储和计算等基础功能，更重要的是作为整个系统的大脑，以智能化的方式深度挖掘数据价值，赋予整个系统不断优化迭代和学习进化的能力。在这个智能系统中，终端提供数据化素材的采集，进一步由网络发挥传递、叠加等协同效应，最终由智能化的云平台利用先进的算法等技术优势，进行诊断分析、预测研判，提供高质量的产品与服务，构成系统的完整闭环。
例如，谷歌旗下的DeepMind公司利用人工智能技术打造云平台，使用神经网络的模式识别系统来预测用电量的变化，通过操控计算机服务器和相关的水泵、冷却塔、冷水机组、干式冷却器等散热系统,帮助公司节省了40%的能源，将谷歌的整体能效提升了15%。
电企如何加快转型发展
当前，智能互联时代新兴技术发展应用不断加速，其代表的商业潜能和价值创造模式也将深刻影响电力企业。积极把握智能互联时代的发展机遇，能够为电力企业带来诸多收益，可以从以下方面着手：
一是努力打造由能源获取系统和利用设备构成的终端。积极应用物联网、可穿戴设备、机器人等智能移动终端技术，优化能源系统中传感、信息、通信、控制等元件的布局，在不同的情境中收集、获取海量数据信息，不断强化状态实时感知和信息反馈能力。例如，通过内嵌在设备中的传感器采集输电、变电设备状态信息，结合智能巡检技术建立设备状态监测数据库与火灾、大风、暴雨等外部公共信息的接口，将气象、市政等相关数据信息纳入设备状态监测数据库；利用集成了照相机、红外测温仪、测距仪、手机、移动作业设备等多项功能的AR头盔，开展变压器检修，实现设备全景状态信息采集与运行维护操作动态交互，最终实现生产、运维等各项设备的状态实时记录和更新，充分发挥“端”的触点作用，为基于情境数据化实现产品和服务创新奠定坚实基础。
二是构建综合能源服务网络发挥协同效应。以电网企业为例，构建以智能电网为基础，与热力管网、天然气管网、交通网络等多种类型网络互联互通，多种能源形态协同转化、集中式与分布式能源协调运行的综合能源网络。发挥智能自愈、灵活组网的特点，使之可以支撑分布式电源、微电网、智能终端即插即用的需求，作为承载各项业务服务的基础。
在电网业务方面，以海量用户行为数据、用户分类为基础，在虚拟电厂、综合能源解决方案、合同能源管理、定制化用能等方面积极拓展；在装备制造方面，推动智能、绿色和柔性电工装备生产制造，以智能网络连接设备供应、制造、检修各环节，在检修环节利用大数据进行机器自主学习，进一步向上溯源，为前期设备制造商提供优化建议，提高生产的柔性和市场响应能力。
三是打造数据驱动的智能化云平台。在智能运检方面，以输变电设备全景信息集成数据为基础，建立统一协调、科学高效面向生产运营的输变电设备全寿命周期管理体系，基于大数据与机器学习提供更加精益化的资产运营和日益精准化的运维检修方案；在能源供需平衡方面，可学习借鉴远景能源，以EnergyOS为核心构建操作系统平台，在能源供给端实现风机发电功率的科学预测，同时可渗透至前端产品设计优化，降低全寿命周期成本；在需求侧强化区域侧负荷消纳能力分析，实现源-网-荷的深度互动，促进运行效率和新能源消纳能力的提高。
