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  每天，我们的生活中都有能量流动——从为汽车和飞机提供动力的燃料，到用于炉顶烹饪的燃气，再到保持家庭和企业照明的电力。石油、天然气和电力是成熟的大宗

  进入部署在边缘的人工智能：在石油钻井平台上，在发电厂内，沿着多功能卡车行驶，甚至嵌入智能建筑中。石油和天然气企业和公用事业公司正在用AI和边缘计算来提高运营效率，保护工人健康和安全，整合可再生能源，提高电网弹性，并为消费者提供更可靠、更实惠的能源。

  图 1 。 值得注意的是， NVIDIA Inception 的成员人工智能AI）在 Finergy 的卡车上安装了智能摄像头，展示了 edge 计算如何监控数百万杆装资产。图片由值得注意的人工智能提供。

  随着公司和国家竞相脱碳并实现净零排放目标， edge AI 将在管理电动汽车、家用电池、太阳能电池板和风电场等分布式能源资源方面发挥关键作用，以增强电网弹性，加快能源转型。以下示例重点介绍了整个能源行业的顶级人工智能用例，包括：

  软件定义的智能电网：未来的智能电表将使用边缘计算来优化潮流，检测电网异常，以更低的成本提供更可靠的能源，并为新能源应用打开机会。领先的电网边缘软件公司 UtilitiData 正在与NVIDIA 开发 软件定义的智能电网芯片，为下一代智能电表供电，以提高电网弹性、脱碳和消费者价值。

  Autonomous operations ：工业现场，如石油钻井平台和发电厂，需要对效率和安全进行广泛监控，因为液体、蒸汽或石油泄漏可能是灾难性的、昂贵的和浪费的。 Siemens Energy 等全球能源领袖正在利用AI和机器学习为自主发电厂开辟道路。该公司使用来自数百万现场摄像头和传感器的数千幅图像和视频流来训练人工智能模型，以检测过程异常。这些模型部署在发电厂的边缘，并使用实时推断来识别泄漏。 Rig operators 正在使用计算机视觉深度学习和智能视频分析（ IVA ）来监控重型机械，检测潜在危险，并实时提醒工人，以保护他们的健康和安全，防止事故，并指派维修技术人员进行维护。

  Pipeline optimization ：石油和天然气企业依靠寻找最合适的路线将石油输送到炼油厂，最终输送到加油站。 Edge AI 可以计算出最佳油流，以确保生产的可靠性，并保护管道的长期健康。使用 IVA ，这些公司可以检查管道是否存在可能导致危险故障的缺陷，并自动提醒管道运营商。在下游， NVIDIA ReOpt 使用GPU加速解算器进行物流和路线优化，可以有效地将燃油输送到加油站。

  电网维护： 通过主动维护，公用事业公司可以准确检测缺陷，减少计划外停机，从而更好地为客户服务。 NVIDIA Inception 成员 FirstEnergy 与值得注意的人工智能合作 正在进行一个自动化电线杆检查的试点项目。由NVIDIA Jetson 提供动力的固定摄像头系统被固定在服务卡车的车顶上，并收集其电线杆、电线和安装在电线杆上的资产的标准化、高分辨率图像。在边缘对图像进行分析，以确定是否需要修复或植被管理。 Edge computing 可以帮助监控美国大约 1.85 亿根电线杆，并减少电力公司每年花费数千万美元来手动跟踪和维护电线杆。

  电网仿真：使用 GPU 加速网格模拟，结合能源使用和天气的历史数据进行智能预测，可以为广大购买的人提供更高效的能源生产、分配和管理信息。人工智能有助于管理电网中的双向电力流，为居民和企业提供可靠的能源，同时使消费者将额外能源出售回电网的过程自动化。

  多亏了 edge 人工智能，能源的未来比以往任何一个时间里都更加可持续。 Explore NVIDIA 如何构建ECO以加速能源转型。

  ReynaldoGomez 于 2013 从德克萨斯大学获得核物理学学士学位，现在在斯坦福大学获得管理科学和工程学硕士学位。他作为地球物理学家在斯伦贝谢 - 韦斯滕格科（ Schlumberger-WesternGeco ）工作了三年，然后转投 IBM ，最终加入了 NVIDIA 的能源团队。 Reynaldo 管理能源垂直领域的合作伙伴ECO，着重关注机器学习、深度学习和高性能计算。

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