能源驱动的 AI 将会被用来解决能源问题

2020 年，更节省能源的 AI 将成为一个重要的话题。从科技巨头、汽车制造商到油气巨头，无一不在寻求削减成本、提升效率、降低能耗。

一直以来，我们都在说人工智能，也在强调其所需要的算力。但是算力不是凭空产生的，是需要消耗能量的。在我们不断强调要提高算力让 AI 变得更聪明的时候，我们也需要考虑使用更具可持续性的能源解决方案。

现阶段 AI 的进步多是自上而下的，也就是科技巨头在领导 AI 方面的研发以及开发开源工具方向，这主要是因为科技巨头在算力方面占有巨大优势。Fast Company 曾报道，2018 年谷歌在其 BigGAN 实验中，为创造出高度逼真的图像，消耗了相当于普通美国家庭半年的平均电量。

（来源：CB Insights）

相较于云计算，边缘计算并不具有同等的算力和资源，所以在 AI 越来越多地被应用在边缘设备（如电话、相机）的过程中，能源利用效率正变得越来越重要。这里第一个值得关注的方面是更加节能的 AI 设备。

Xnor.ai 是一家致力于开发低能耗边缘 AI 工具的初创公司，它关注超低功耗、可运行 AI 算法的相机。其硬件工程和机器学习团队曾提出一个问题：“（我们）是否可以开发出一台能够在没有电池的情况下运行深度学习模型的硬件设备及机器学习架构？ 它可以是非常低功耗，甚至太阳能驱动的。”今年初，苹果公司收购了 Xnor.ai，这一举动反映了苹果在低能耗 AI 方面的布局，以及其在苹果手机的 AI 芯片及 VR 应用方面的积极努力。

中国深圳耐能人工智能有限公司（Kneron）主打高性能、低功耗、低成本的 AI 解决方案，最近发布了一款针对边缘设备的低耗能 AI 处理器。本月初，耐能宣布完成 4000 万美元 A2 轮融资，由李嘉诚旗下维港投资领投，其资方包括阿里巴巴创业者基金、高通、中科创达、红杉资本子基金 Cloudatlas 等，总计获得了超过 7300 万美元的融资。

另一个值得关注的方向是用于大型能源工厂及其设备的 AI 管理预测工具。比如，比尔·盖茨投资的初创公司 Heliogen 主要集中于一些能源行业的细分市场，比如通过使用 AI 算法来控制太阳能发电系统中的定日镜。

根据天气预报的数据以及收集到的风力发电机的数据，DeepMind 的神经网络可以提前 36 个小时预测未来风能产量。基于这些预测，DeepMind 的模型可以提前一天将如何实现最优交付告知电网企业。对电网企业来说，能够有计划地调度能源非常重要。

谷歌一直在积极推动在其数据中心使用可再生能源，而且它正在使用 AI 来帮助实现这一行动。通过与 DeepMind 合作，借助其神经网络来提高风能产量。

（来源：Google AI research）

关键词

超低功耗的机器学习设备

对于在边缘设备（如智能手机、智能家居摄像头等）来说，能效正在成为一个重要的考量因素。

大型能源企业

越来越多的大型云服务商正在向使用可再生能源方向转变，并通过融合 AI 来提高可再生能源产量、简化数据中心操作流程。

精简操作

AI 可以很好地预测可再生能源产量、将电网管理自动化、帮助精确钻探油井以及为智能家居和商业建筑中的可持续能源管理提供解决方案。