Google的DeepMind再出手,這次要用AI拯救整個英國的電網
Google的DeepMind再出手,這次要用AI拯救整個英國的電網
2017.03.14 | Google

某種程度上,可以認為人工智慧是自動化的延續,傳統自動化的昇華版。由於市場上AI概念火紅,有很多公司、專案會有意無意地會混淆自動化與人工智慧的區別。

某知名高校研究AI&設計的實驗室透露,收集的實際案例當中,很多專案都有將自動化機器人和AI混為一談的可能。

而在傳播的過程當中,媒體有時候也會扮演推波助瀾的角色。

相比於傳統的自動化,人工智慧的強大之處在於可以透過機器自主學習,來完成對未來的預測,從而作出相應的調整。而傳統的自動化則缺乏自動學習和預測未來的能力,在預測未來的動態變化方面,傳統自動化會顯得無能為力。英國的電網現在就面臨一個這樣的問題。

據英國《金融時報》報導,Google旗下的AI實驗室DeepMind,正在與英國國家電力公司商議,如何利用人工智慧平衡電力供應的問題。

英國國家電網公司擁有並運營將電力輸往英國各地的基礎設施,來確保英國各地可以有足夠的電力供應。可是近些年,平衡電網供需矛盾開始變得更加困難,因為間歇性的可再生資源,例如風能和太陽能,已經成為英國能源結構當中非常重要的部門。

DeepMind認為,他們的演算法可以更準確地預測電力需求,有助於解決電力系統的供需矛盾。機器學習技術的預測功能在減少電力系統中外部環境的影響上有很大潛力。

DeepMind的發言人表示:

一個真正令人感興趣的前景是,我們能否用機器學習來預測電力需求和供應的洪峰,從而幫助英國國家電網公司最大限度地利用再生能源。

據他透露,兩家公司之間正處於探索「一個可能的合作夥伴關係」的過程中。

他們對這個專案的期許很高。DeepMind的CEO Demis Hassabis表示:「如果不要新建基礎設施,只透過優化的手段,可以幫助英國節省10%的電力使用量,這將是非常驚人的,也是十分令人興奮的。」

英國國家電網公司發言人也表示:「我們正處於探索與DeepMind合作潛力的早期階段,研究他們可以為我們提供什麼機會。我們總是很樂意看看技術的最新進展將如何改善我們的功能,確保我們能充分利用再生能源,並幫助消費者節省資金。」

人工智慧去年AlphaGo戰胜李世石,一時間在全民輿論上徹底引爆了人工智慧的話題。

從公關的角度上講,Google很聰明,選擇了讓機器人對戰圍棋高手。

一來,圍棋是一個難度較高的棋類游戲,棋盤上有高達10的170次方個決策點。然後圍棋終究是一個有著明確規則的遊戲,因此機器學習起來終究要簡單一些。

二來,對戰世界高手,並採用全程直播的形式,噱頭十足。這一標誌性的事件不僅拉開了人工智慧元年的序幕,也逐漸樹立了Google在普通消費者心目中人工智慧公司的形象。

但是,要讓機器學習實際問題則要復雜得多,比如自動駕駛汽車學習各地路況。在AI的實際應用當中,雖然展現了極其廣闊的應用前景,但是在商業化的應用層面基本也都在探索中前進。Google與英國國家電網的合作可以說是一個很好的嘗試。

在此之前,Google有一個demo版的嘗試。去年7月,DeepMind宣布,他們的機器學習演算法將Google數據中心的用電量減少了15%。

DeepMind的人工智慧軟體,控制著數據中心內部大約120個設備參數變量,包括風扇、空調系統、窗戶等等。DeepMind的智慧演算法能夠更有效地預測Google數據中心的冷卻系統和控制設備的負載,從而將用於冷卻的電量減少了40%。分析師估計,未來幾年這可能會為Google節省數億美元。

DeepMind的共同創辦神Mustafa Suleyman去年11月在一次會議上表示,Google的技術應用在數據中心和應用在一個國家的能源基礎設施上,本質上沒什麼不同。

從數據中心到整個英國的電網,DeepMind的人工智慧預測能不能完美嫁接呢?讓我們拭目以待吧。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #能源科技
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
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2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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