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这下完蛋了,我企业花大钱搞了一堆黑科技软硬件,换回一堆看不懂的计算机数据(现在传感器啥的高科技设施也挺贵的),那跟普通的工业监测系统还有什么区别?
显然,走到这一步,所谓的“能源互联网”,已经是迈进一个性价比超低的死胡同了。
2、人工智能?自学成才!
那么,能源大数据真的是没啥大用吗?真的就只能堆数据仓库用来破坏老板心情吗?
并不是这样。
笔者在这里给大家举个例子:带过小孩的朋友们应该都知道,父母教小孩说话花费的时间,每天可能也就十几分钟,顶多几十分钟,时间再长?当爹妈的还干不干别的事儿了?不工作了?不挣钱了?
然而突然有一天,你发现孩子会说话了,而且说的越来越6。然后当爹妈的就激动地到处宣扬:你看我家孩子,都没怎么教,自己就会说话了!
问题来了,小孩子到底是怎么在“没怎么教”的情况下,学会说话的呢?(对不起各位爹妈,我理解“孩子都是自家好”的心理,但你家孩子真没啥天赋秉异之处)
答案是:主要有两方面的原因。一方面,父母多少应该还是教了一些。另一方面呢,周围的人叽叽喳喳说话,孩子的大脑在这个语言环境下,也无意识的跟着学习模仿,只要听的足够多,就学会了。没错,听得要“足够多”。如果只听一句话,两句话,一百句话,二百句话,小孩子肯定是学不会的。
那么问题来了,所谓“足够多”,是多少呢?有研究表明,这个数量需要达到数以万计,甚至几十万,上百万句话。只有这样,小孩才可以把听到的语言,转化成自己说话的能力。
也就是说,小孩子是靠自学成才来搞定母语的。
3、能源行业+人工智能=?
现在,请各位读者再次将目光移回到能源行业上。
我们刚才已经提到,小孩在听多了别人说话后,慢慢自己就会说话。而且听得越多,他们说话时的用词造句也就越来越标准。
而对那些能像人类一样思考的计算机来说,如果被灌输了足够多的信息,它慢慢也会像人类一样,反馈给你信息。而且被灌输的信息越多,它们反馈的信息也越准确。
而电脑需要的是什么信息呢?就是从设备上传输回来的能源大数据。
人类跟计算机的相似之处
所以,这就是为什么单凭人力,很难彻底发掘理解大数据的原因——人家大数据那是计算机才能透彻理解的语言,不是你人类的啊。你非要跟大数据较劲,就跟抱个天书在那啃一样,不费劲吗?
人类眼里的计算机大数据
我们必须承认,在能源行业里,有很多工作,计算机做的要比人类要出色。比如说在发电侧,电厂需要预测未来几天或几周的水力、风力、太阳能情况,这直接涉及到公司的卖电收入,再比如说用电侧,售电公司需要预测客户下个月甚至是明年的用电负荷情况,这直接涉及到公司的偏差考核。
但是,即便是计算机的智能系统,彼此之间也是非常不一样的,举个最简单的例子:有些售电公司会发现,有些负荷预测软件非常精准,百测百中,而有些软件却错得非常离谱,奇蠢无比。
原因在哪?
我们还是举小孩学说话的例子,如果一个小孩话说不利索,那无非是两个原因:很多人都会认为是家长没教好,但一个更隐蔽的、不被人注意的原因是:小孩听得不够多,没有办法从周围的语言环境里受益。
计算机也是一样,对于那些能像人类一样思考的、也就是“人工智能”的计算机而言,如果它预测的不准,那无非也是两个原因:一方面,那些教电脑怎么思考的人,他们教的不够好,也就是你的预测软件编的不够好;另一方面,电脑吸取的知识经验不够多,没法通过自学来提升自己的水平。说白了,你的“能源人工智能系统”,没有在足够的行业大数据里耳濡目染,浓缩成俩字:欠练。
所以,这就是99.5%的,没法被企业直接利用的能源大数据的终极归宿:它们需要被用来训练人工智能,让电脑在处理能源问题时越来越“聪明”。
那么,对于企业来说,怎么搭建自己的人工智能平台呢?人工智能又能给能源行业带来哪些帮助呢?如果今后还能有机会能给读者推送文章的话,笔者将会重点跟大家唠唠,当能源行业跟这黑科技结合,究竟会产生出什么样的效果。
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