华盛顿州LIBERTY LAKE，2024年10月7日 （GLOBE NEWSWIRE）-- Itron公司（纳斯达克代码：ITRI），正在为公用事业和城市探索新的能源与水资源管理方式，今日发布了其2024年《资源洞察报告》（“报告”），该报告探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）在公用事业运营和策略中的当前趋势及未来预期。该报告，探索公用事业领域的AI：人工智能的前景与挑战总结了来自美国、加拿大、法国、英国、印度和澳大利亚的600名公用事业公司高管关于人工智能和机器学习在应对行业挑战方面的战略重要性的关键发现。
“Itron 全球营销、ESG 和公共事务副总裁 Marina Donovan 表示：‘我们的研究深入探讨了公用事业机构在应对历史上电力需求增长的同时如何保持安全性的努力。’ ‘随着公用事业继续向更互联和智能的电网迈进，人工智能和机器学习的集成不仅成为必要条件，也成为解决当前挑战的战略优势。’”
随着对电力需求的持续增长——公用事业高管表示，这一增长主要由云计算和人工智能数据中心（40%）、新建筑建设（32%）以及太阳能和电动汽车等可持续发展举措（31%）驱动——公用事业公司正面临着前所未有的挑战，以维持可靠和弹性的电网运行。今天发布的内容与伊特龙Inspire 2024公司的旗舰客户焦点活动的报告揭示了公用事业公司认为人工智能和机器学习是解决高优先级运营挑战的关键技术。
“公用事业部门面临的最大挑战和机遇是，在未来二十年内找到如何将电网规模扩大一倍甚至三倍的方法，同时保持其可负担性、提高可靠性并减少其对环境的影响。伊特龙资源洞察报告的发现强调了在技术和基础设施方面进行战略性、前瞻性的投资的重要性，以确保所有人的能源未来具有可达性、安全性及可持续性。”德克萨斯大学奥斯汀分校公共事务Sid Richardson主席兼约翰·J·麦克凯塔百年工程能源教授迈克尔·韦伯博士说道。
额外发现包括：
- 在未来五年内，为了应对这些挑战，公用事业公司的主要技术投资优先事项包括分布式能源资源管理系统（DERMS，占26%）、传感器（占23%）、消费者参与工具（占22%）和低压配电网络管理（占20%）。
- 82%的公用事业公司正在采用人工智能/机器学习。
- 增强安全是人工智能/机器学习的首要用例（49%），其次是网络安全威胁检测（34%）和预测性维护（33%）。
- 开发和部署AI/ML解决方案的障碍包括缺乏专业知识（43%）、高昂的投资/集成成本（41%）、数据基础设施、治理、标准化和可扩展性问题（40%）以及未验证技术的风险（39%）。
该报告强调了人工智能和机器学习的战略重要性，特别是通过采纳和增强电网边缘智能，这为整个配电网络提供了更深入的洞察力和控制能力。公用事业高管认为，与人工智能、机器学习和电网边缘智能相关的许多好处。所有接受调查的国家都认为，在检测和管理潜在危险情况方面，人工智能和机器学习可以产生最大的影响。
“随着公用事业通过采用人工智能和机器学习在电网边缘提高智能化水平，它们正在优化运营并为更加可持续和有弹性的未来铺平道路，”多诺万补充道。“我们的研究发现表明，对于公用事业来说，人工智能的时代已经到来，战略性地部署这些技术对于提升安全、改善消费者参与度以及实现长期的可持续发展目标至关重要。公用事业致力于利用人工智能和机器学习的力量将成为塑造下一代智能公用事业管理的关键驱动力。”
访问该链接以下载完整的伊特龙资源洞察报告以及相关研究。www.itron.com/资源fulness（注意："resourcefulness"这个词没有直接对应的中文词汇，这里保留了原词）.
方法论
2024年资源洞察报告汇集了来自澳大利亚、加拿大、法国、印度、英国和美国的公用事业高管对人工智能、机器学习和边缘智能相关话题的看法。总共有600份在线调查于2024年6月完成，受访者为这些国家的公用事业公司的中层管理人员或以上级别人员，他们参与了电力、天然气和水务公用事业的决策过程。.他们的职责范围包括销售产品、运营、战略规划、客户服务以及各种行政服务。
关于伊顿公司
注意：这里的“伊顿”通常指的是Eaton Corporation，但根据上下文需求，“Itron”也可能有特定的中文译名，请确认具体指代对象。如果没有特殊要求，默认翻译为“伊顿”。如果需要更准确的名称，请提供更多信息。但如果严格按照指示，则输出如下：
关于伊特龙
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