报告概述

全球能源市场人工智能规模预计将从 2023 年的37 亿美元增至 2033 年的514 亿美元左右，在预测期内以30.1%的复合年增长率增长2024 年至 2033 年。

人工智能 (AI) 正在能源领域发挥变革性作用，彻底改变能源的生产、分配和消费方式。人工智能技术在能源行业的应用，通常被称为能源中的人工智能，有可能显着提高效率，提高可持续性，并增强决策过程。

随着能源公司、公用事业和电网运营商越来越多地采用，能源市场中的人工智能正在显着增长。随着组织认识到人工智能在优化运营、提高电网可靠性和加速转型方面的潜力，该市场预计将进一步扩大。向可持续能源未来过渡。

推动该市场的关键组成部分包括解决方案和服务，其应用范围包括机器人、可再生能源管理、需求预测、安全和基础设施​​。尤其是公用事业部门，从人工智能中获益匪浅，利用人工智能进行市场价格预测、规划、调度、库存管理和缩短交付时间​​。

能源领域的人工智能正在推动能源存储和管理的进步。人工智能算法可以通过预测需求模式、调整存储操作和最大化存储能源的利用率来优化能源存储系统。这有助于稳定电网，提高能源可靠性，并实现间歇性可再生能源的高效整合。

人工智能驱动的能源管理系统还支持需求响应计划，其中人工智能算法分析实时数据，以优化能源消耗并降低峰值需求德勤表示，到 2024 年，能源行业有望见证一场变革，超过 70% 的能源公司预计将在其运营的至少一个方面实施人工智能解决方案。这反映出人们越来越认识到人工智能在提高行业效率和决策方面的潜力。

GE Power 的研究进一步支持了这一趋势，预计 2022 年至 2024 年间，人工智能在预测性维护和资产优化中的使用将增加45%。这些人工智能应用对于延长设备使用寿命和确保最佳性能至关重要，从而降低运营成本并提高可靠性。

此外，IBM 还强调，大约55% 的能源公司计划到 2024 年底整合人工智能来进行需求预测和负载平衡。此举旨在更准确地预测能源需求并有效地分配资源，这对于管理复杂的能源供需动态至关重要。

主要要点

• 能源领域的人工智能市场预计将实现大幅增长，预计到 2033 年价值将达到514 亿美元。这一令人印象深刻的数字反映了复合材料的强劲表现在 2024 年至 2033 年的预测期内，年增长率 (CAGR) 为 30.1%。
• 云部署主导市场，占据超过 53% 的份额。这一主导地位归功于云解决方案的灵活性、可扩展性和成本效益，有助于快速部署并实现能源生产和分配的实时优化。
• 需求预测成为关键应用，占据27%市场份额。利用人工智能满足需求d 预测使能源提供商能够准确预测未来的能源需求、优化生产并最大限度地减少浪费，这在可再生能源整合的背景下尤其重要。
• 公用事业构成最大的细分市场，占据超过48%的市场份额。它们在整合人工智能技术以提高效率、可靠性和可持续性方面发挥着关键作用，凸显了人工智能在改变传统公用事业运营方面的重要性。
• 北美在能源市场人工智能方面处于领先地位，占据全球41%以上的市场份额。先进技术的早期采用、人工智能研究的大量投资以及支持性政策框架等因素促成了该地区的主导地位。
• 到2024，预计超过65%的能源行业人工智能平台将配备先进的数据可视化和分析功能溶解能力。这意味着这些平台将使人们更容易查看和理解能源模式和预测。
• 人工智能在能源交易和市场分析中的使用正在增加，预计从2022年到2024年公用事业公司的增长率将达到40%。这表明越来越多的公司开始依靠人工智能在能源买卖方面做出更明智的决策。
• 预计到2024，能源领域超过60%的人工智能应用将使用机器学习来发现异常模式并诊断问题。这可能意味着更快地响应问题并减少停机时间。
• 大约 50% 的能源公司计划在 2024 年底之前引入人工智能来整合可再生能源和管理电网。这凸显了人工智能在使绿色能源更可靠、更容易分配方面日益重要。
• 到2024，预计能源行业超过70%的人工智能平台将与工业物联网 (IIoT) 设备无缝协作。这种集成可以带来更高效、更智能的能源系统。
• 预计在 2022 年到2024期间，采用人工智能提高建筑和设施能源效率的比例将增加35%。这意味着在不久的将来，人工智能可以帮助我们减少能源消耗并节省公用事业费用。
• 到2024年，预计能源领域超过55%的人工智能部署将涉及数字孪生技术。该技术允许进行模拟和建模，从而在不给实际资产带来风险的情况下改进规划和运营。
• 此外，到2024，预计超过65%的能源行业人工智能平台将提供先进的网络安全功能。这是c对于保护我们的能源基础设施免受黑客和网络威胁至关重要。
• 最后，在2022至2024期间，石油和天然气行业中人工智能用于勘探和生产优化的应用预计将增长30%。这表明人工智能可以帮助更高效、更安全地寻找和提取能源。

成分分析

2023年，解决方案在能源市场人工智能中占据主导地位，占据72%以上份额。这一巨大的市场份额可归因于对集成解决方案的需求不断增长，这些解决方案利用人工智能来提高能源效率、优化发电并确保可靠的能源分配。

人工智能能源领域的解决方案包括高级分析、机器学习模型和物联网集成，有助于预测性维护金融、能源需求预测和可再生能源管理。这些解决方案不仅提高了运营效率，还有助于能源公司大幅节省成本和减少碳足迹。

解决方案领域的领先地位也得益于技术的快速进步和智能电网技术的日益普及。随着能源行业的不断发展，迫切需要复杂的人工智能解决方案来处理复杂的数据分析、自动化决策过程并为能源管理提供可行的见解。这在可再生能源不断增加的背景下尤为重要，因为可再生能源需要更先进的管理才能无缝集成到现有的电网基础设施中。

此外，能源公司对数字化转型的推动推动了对人工智能解决方案的投资，进一步巩固了该领域的领先地位。将人工智能融入能源解决方案不仅解决了即时运营效率问题，还为能源可持续性和安全方面的未来创新铺平了道路。

部署模式分析

2023年，云细分市场在能源市场人工智能中占据主导地位，占据53%以上份额。这种优势很大程度上是由该细分市场的灵活性、可扩展性和成本效益推动的，这些是能源公司应对复杂的数字化转型的关键属性。

云部署模型使能源公司能够灵活地在各种运营中快速部署人工智能解决方案，而无需对 IT 基础设施进行大量前期投资。此外，基于云的人工智能服务使能源公司能够利用先进的分析和机器学习功能来实时优化能源生产、分配和消费，增强能源效率。g 提高运营效率并降低成本。

云部门的领导地位也因其促进创新和协作的固有能力而得到加强。通过云平台，能源公司可以轻松访问、共享和分析大量数据，从而形成洞察力，推动更智能的能源管理和决策流程。

随着能源行业转向更加分散和可再生的能源，需要更加动态和互联的系统，这一点尤其重要。此外，云解决方案的可扩展性使能源公司能够根据需求的变化调整人工智能能力，确保能够高效满足未来的能源需求和监管要求。

应用分析

2023年，需求预测领域在能源市场人工智能领域占据主导地位，占据27%份额。这个领先的这种立场可以归因于快速发展的能源领域对精确、高效的能源管理策略的需求日益增加。

需求预测采用人工智能来分析历史消耗数据以及天气模式、经济状况和消费者行为等各种影响因素。该分析使能源提供商能够非常准确地预测未来的能源需求，确保最佳的能源生产和分配，同时最大限度地减少浪费并降低运营成本。

此外，由于全球向可再生能源的转变以及在供需波动中保持电网稳定的必要性，需求预测部分的重要性得到了放大。人工智能驱动的需求预测提供了适应这些波动所需的敏捷性，促进可再生能源并入电网。

通过预测峰值需求时间和潜在的短缺，能源提供商可以优化资源能源分配，进行更有效的负载平衡，甚至通过需求响应计划影响消费者能源消耗。这不仅提高了能源效率，还通过减少对化石燃料的依赖和最大程度地减少碳排放来促进环境的可持续发展。

最终用户分析

2023年，公用事业部门在能源市场人工智能中占据主导地位，占据了48%以上的份额。该细分市场的突出地位主要是由于公用事业公司在集成人工智能技术以提高能源系统的效率、可靠性和可持续性方面发挥着关键作用。

公用事业公司处于将人工智能应用于一系列应用的最前沿，从预测性维护和负荷预测到客户服务和电网优化。如此广泛的应用凸显了人工智能在改变传统公用事业运营方面的多功能性和影响力更加智能、响应迅速和以客户为中心的服务。

此外，由于气候变化、监管要求和可再生能源需求不断增长的压力日益增大，公用事业领域处于领先地位。人工智能使公用事业公司能够通过优化能源流、增强可再生能源整合以及提供数据驱动的见解以做出更好的决策来正面应对这些挑战。

公用事业部门的主导地位表明了能源领域数字化转型的更广泛趋势。随着公用事业公司继续采用人工智能，他们正在为卓越运营、客户满意度和环境管理制定新标准。这一趋势凸显了人工智能在帮助公用事业公司满足更加动态和可持续的能源格局不断变化的需求方面的重要作用，预示着未来能源系统不仅更加高效，而且适应性更强、更有弹性。

主要细分市场

按组件

• 解决方案
• 服务

按部署模式

• 云
• 本地部署

按应用

• 机器人
• 可再生能源管理
• 需求预测
• 安全和安保
• 基础设施
• 其他

最终用户

• 能源传输
• 能源发电
• 能源配电
• 公用事业

驱动因素

可再生能源整合的需求不断增加

全球对可持续发展和减少碳排放的日益关注是人工智能在能源市场中的重要推动力。随着太阳能和风能等可再生能源在能源结构中变得越来越重要，将这些间歇性能源整合到电网中面临的挑战是。至关重要。

人工智能能够根据天气状况预测可再生能源的能源供应和历史数据，可以更有效地平衡供需。这种预测能力不仅增强了电网稳定性，还优化了可再生能源的发电和分配，随着各国努力实现其绿色能源目标，推动市场增长。

限制

初始投资高且复杂性

能源市场中人工智能的一个主要限制是实施人工智能技术所需的大量初始投资，以及将这些系统集成到现有能源中的复杂性基础设施。对于一些公用事业公司来说，获取、处理和维护人工智能应用所需的大量数据的相关成本可能过高，尤其是在财务灵活性较差的地区。

此外，利用人工智能功能改造遗留系统的复杂性带来了技术挑战，可能会阻碍采用率，从而减缓整个市场的发展尽管人工智能在优化能源系统方面具有潜在的好处，但人工智能仍然在增长。

机遇

物联网和大数据分析的进步

物联网（物联网）和大数据分析的快速进步为人工智能在能源市场中带来了巨大的机遇。能源网络中智能传感器和设备的激增产生了大量数据集，通过人工智能进行分析，可以发现提高效率、预测设备故障和自动化能源管理流程的见解。

这种技术融合可以对能源系统进行更细致和动态的控制，从发电到分配再到消费，为能源管理和运营效率的创新开辟新途径。

挑战

数据隐私和安全问题

人工智能在能源市场中面临的主要挑战之一是解决与数据隐私和安全相关的问题安全性。随着能源系统变得更加互联和依赖数据，它们也变得更容易受到网络攻击和破坏。

确保人工智能应用程序所依赖的数据的完整性和安全性至关重要。公用事业和技术提供商必须应对复杂的法规并实施强有力的网络安全措施来保护敏感信息，这项任务需要持续保持警惕并进行投资，以跟上不断变化的威胁。

区域分析

2023年，北美在能源领域人工智能领域占据主导市场地位，占据了超过41%的市场份额全球市场。到 2023 年，北美能源领域对人工智能的需求将达到15 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。

这一巨大的市场份额可归因于几个关键因素，包括该地区的能源消耗先进技术的广泛采用、人工智能研发的大量投资以及强大的数字基础设施的存在。

北美，特别是美国，一直处于技术革命的最前沿，众多科技巨头和初创公司推动人工智能创新。这种环境促进了人工智能解决方案在能源领域各个领域的开发和集成，包括智能电网管理、能源存储和预测性维护。

北美在该领域的领导地位得到了其全面的政策框架以及政府对人工智能和可再生能源计划的支持的进一步支持。例如，旨在减少碳足迹和提高能源效率的举措得到了大力支持。这包括对智能电网和可再生能源的投资，人工智能在优化和管理方面发挥着关键作用。

更多r，该地区致力于应对气候变化和转向更可持续的能源，加速了人工智能技术的采用。这些努力得到了高技能劳动力、尖端研究机构以及私营部门和学术界之间合作的支持，确保能源市场人工智能的持续创新和增长。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美国
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 其他地区拉丁美洲
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • MEA其他地区

主要参与者分析

在对运营效率和可持续能源解决方案日益增长的需求的推动下，能源市场中的人工智能 (AI) 正在经历变革性增长。本分析重点关注能源领域人工智能的主要参与者，重点介绍他们的战略举措、产品供应和市场定位。人工智能技术在能源领域的集成旨在加强电网管理、预测能源需求、优化可再生能源使用以及改进储能解决方案。

顶级市场领导者

• 施耐德电气
• 西门子股份公司
• Hazama Ando Corporation
• 通用电气
• AppOrchid Inc
• Alpiq AG
• ABB集团
• ATOS SE
• Zen Robotics Ltd
• SmartCloud Inc.
• 其他主要参与者

近期发展

• ABB Group：于2023年2月宣布与微软建立战略合作伙伴关系，专注于人工智能驱动的工业自动化解决方案，这可以
• 通用电气：从 2023 年初开始，行业出版物中就提到了 GE 将持续关注能源领域人工智能预测性维护。
• 全球工业软件领导者AVEVA宣布于2023 年 1 月完成被施耐德电气的收购。此举标志着施耐德电气对数字化转型解决方案的持续扩张和投资，特别是增强能源领域人工智能能力的解决方案。