行业
清洁科技、能源和公用事业
构建AI预测模型，优化能源生产，助力清洁技术发展
清洁能源企业在扩大清洁能源规模的同时，常面临成本、效率与合规性的平衡难题。传统系统升级缓慢、可再生能源并网困难、运营数据分散割裂，均为行业现代化进程带来巨大压力。
我们通过设计支持更智能、更可持续的能源系统的AI 动力工具、预测模型和智能工作流程来弥补这一差距。
从预测到现场操作，我们构建实用解决方案，减少浪费，提高正常运行时间，并加速清洁创新。
未来趋势
年度最高节省
国际能源署年省1100亿美元重估电厂运维成本
到2035年，电厂运维将把AI优化燃料与维护作为重塑成本结构的常规投资方向。优先建设生产数据闭环的运营商，可锁定更低的发电边际成本。
国际能源署预计，在广泛采用情景下，到2035年AI用于电厂运营和维护每年最高可节省1100亿美元。
国际能源署
停电持续时间缩短
国际能源署（IEA）停电缩短50%推动电网转向主动运维
未来两年，故障检测与定位将从辅助工具转为电网韧性规划中的核心主动运维能力。运营商接入状态数据和自动处置流程，可压缩客户中断服务成本。
国际能源署指出，AI故障检测可将停电持续时间缩短30%至50%。
国际能源署（IEA）
人均管井数
新华网人均管井增至11.5口重塑油田现场配置
未来两年，油田生产将以持续诊断替代固定巡检，并按模型覆盖能力重配现场技术人员。未扩展数字化管井覆盖的团队，将持续受限于每名人员的产能。
抽油机井工况智能诊断已在多个油田8000余口井规模化应用，使人均管井数从3.5口提升至11.5口。
新华网
平均AI支出增幅
Precedence Research（前瞻研究）38%增投拉开运营自动化预算差距
未来十八个月，电力与公用事业的AI预算将从分散试验转入以运营自动化为核心的年度投资周期。未把数据与流程纳入预算的企业，将错过更低的运营成本结构。
2025年，94%的电力与公用事业首席信息官计划增加AI项目投资，企业平均AI支出增幅约为38%。
Precedence Research（前瞻研究）
我们的使用案例
构建预测模型，精准预估能源消耗并优化负载平衡，减少能源浪费，支持系统稳定。
我们提供工具来监控性能数据，检测异常，并安排积极维护，最大程度减少停机时间，延长资产寿命。
我们可以创建智能代理，为现场团队提供支持，实现报告自动生成、运营数据智能汇总与任务执行引导。
我们为清洁能源初创企业和公用事业创新团队提供精简、可测试的平台，支持迭代、扩展，并能够整合到实际环境中。
我们提供自动化解决方案，用于收集和管理环境数据，支持准确报告并符合监管标准。
我们擅长设计仪表板，用于跟踪能源生产、使用和排放情况，支持合规和运营决策。