2018云栖大会深圳峰会电力与新能源专场上，阿里云大数据资深专家古世相分享了阿里云利用数据动能和人工智能，为能源企业构造数据应用闭环，实现数据智能化又添新篇章。

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时代背景与面临的挑战

回顾历史，第一次工业革命是以1784年瓦特发明蒸汽机为标志开启；第二次工业革命是以19世纪末电力的使用为标志开启；第三次工业革命是以1969年第一台可编程计算机的诞生开启。可以这样说，第四次工业革命就发生在每一个人的身边，时间大致为2013年德国工业革命4.0开启，但是与以往工业革命最大的不同是本次工业变革是数据驱动，而非生产力驱动。

能源企业从本质上来说并不缺少数据，能源企业数据管理面临的挑战有三点：1.留存：数据留存成为原料；2.打通：数据打通成为资产；3.应用数据应用产生价值。如何解决数据的存、通、用，构建数据闭环是关键。

如果将数据视为生产资料，数据资产需要像管理货仓一样来运营，企业需要有运营数据的思维和技术，具体包括三个方面：1.质量：数据质量如何改善；2.安全：技术和管理如何保障数据安全；3.优化：如何评价和不断丰富资产，这三个方面是企业碰到的最多挑战。

对于能源企业所遇到的所有问题，阿里在自身运营实践过程当中，积累了相当多的关于数据的经验，能够更好的帮助企业去管理数据资产，让数据为未来的经营发展创造更多价值。

阿里云数据中台技术简介

数据中台是阿里云主打的针对能源企业的产品。数据中台是开发人员虚拟出的一个概念，在这个数据中台上先将数据进行拆分成最小单位，有目的的进行分析与整合，构建出一个新的数据获取平台，达到对数据进行横向拉通、纵向萃取。构建成功之后也可以达到业务放心使用、数据流向有方向和数据管理可管控等优点。

目前的数据使用大致分为以下几个层次：1、数据化：通过互联网、人机互联等万物联网方式让业务中所产生的所有细节数据化为大数据；2、信息化（自动化）：利用数据采集能力和先进自动化设备控制系统，实现操作的信息化。3、可视化：通过数据和信息支撑，实现能源企业的可视化运营和监控。4、智能化：数据挖掘、遗传算法、神经网络等先进智能方法应用于工业管理控制、计划调度、设备监控、故障判断等，实现现场与管理决策的智能化。

所以阿里云利用数据智能技术构建企业创新孵化器，以现有产品为骨架，数据为血液，只能算法为大脑，算法应用为皮肤，形成数据存、通、用闭环，为企业的数据管理智能化提供更多更有效的操作。

预期目标

数据和AI的结合，可以达成怎样的效果呢？

设备智能检修，通过数据可以进行故障的事前预警，事中AI可以帮助进行故障定位，过程中进行故障信息采集，所存留的数据经过统筹分析后进行沉淀。

业务运行智能编排优化：以以往数据为原料，用算法进行计算和统筹是未来的趋势，给工作中的判断和决策增加了数据支撑。

基于算法创城的智能化，解决了把人力从筛选中解放出来，让未来的工作选择越来越简单容易。

传感器的使用可以让能耗优化的智能控制更加得心应手。

背靠阿里的数据+AI，给我们提供了成熟的图像、语音、NLP技术，能给能源企业更好优质的服务。

统一的流水线的复制让成本更低、开发更快，统一的人工智能开发平台，行业化AI算法容器，高易用性提升企业智能化步伐。

未来数据智能重新定义IT技术和数据的价值：通过数据智能，解决了企业数据管理的成本、质量和效率问题，同时为业务带来新驱动力，改变了IT的定位和数据的价值定位。

阿里云相信未来已来：企业的基于从之前的由外而内到由内而生，数据携手人工智能，助力能源企业建设智能未来。

本文由云栖志愿小组王晓慧整理编辑