Ekohe行业
清洁技术，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
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清洁技术市场中的人工智能
清洁技术领域的人工智能预计将从2024年的113亿美元增长到2030年的548亿美元：这是全球推动效率、优化和可持续性的结果，年复合增长率为30.2%。
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AI能源投资
亚太地区在能源领域领先人工智能采用率（50-59%），紧随北美和欧洲，推动全球预计将于2030年达到1290亿美元的投资。
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碳排放减少
人工智能驱动的能源、食品和交通创新，可能在2035年前削减全球54亿吨碳排放，将人工智能定位为关键的气候盟友。
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能源与公用事业市场中的人工智能
能源和公用事业领域的人工智能市场预计将从2024年的113亿美元增长到2030年的548亿美元，以每年30%的复合年增长率增长，主要驱动力包括电网管理、预测性维护和可再生能源整合。
我们的使用案例
我们可以构建预测模型，预测能源使用量并优化负载平衡，有助于减少浪费并支持电网稳定性。
我们提供工具来监控性能数据，检测异常情况，并安排积极维护，以最大程度减少停机时间并延长资产寿命。
我们擅长设计能源生产、使用和排放跟踪仪表盘，支持合规和运营决策。
我们可以创建智能代理，通过生成报告、总结运营数据和指导任务执行，来支持现场团队。
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，并能无缝集成到实际环境中。
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。
我们的能力
时间序列分析与预测
利用历史数据预测未来趋势和行为，为制定战略性见解提供支持。
数据工程与高级管道
设计可扩展的数据管道，以高效处理、转换和存储数据。
商业分析与智能
将原始数据转化为可操作的见解，推动明智决策和战略制定。
数据抓取与API集成
从各种来源提取和整合数据，为应用程序、分析和自动化提供支持。