文章核心观点 - Itron发布2024资源洞察报告，探讨人工智能和机器学习对公用事业运营和战略的影响，指出其对解决行业挑战具有战略重要性，公用事业采用和部署这些技术虽面临障碍但已成为趋势 [1][2][4] 行业现状 - 电力需求因云计算和人工智能的数据中心、新建筑、太阳能和电动汽车等可持续发展倡议而持续增长，公用事业在维持可靠和有弹性的电网运营方面面临前所未有的挑战 [2] - 公用事业部门面临在未来二十年内扩大电网规模，同时保持可负担性、提高可靠性和减少环境影响的挑战 [3] 技术应用情况 - 82%的公用事业正在采用人工智能/机器学习技术 [4] - 未来五年公用事业为应对挑战的顶级技术投资优先事项包括分布式能源资源管理系统（26%）、传感器（23%）、消费者参与工具（22%）和低压配电网管理（20%） [4] - 人工智能/机器学习的首要用例是增强安全（49%），其次是网络威胁检测（34%）和预测性维护（33%） [4] 技术应用障碍 - 开发和部署人工智能/机器学习解决方案的障碍包括缺乏专业知识（43%）、高投资/集成成本（41%）、数据基础设施、治理、标准化和可扩展性问题（40%）以及未经证实的技术风险（39%） [4] 技术战略意义 - 人工智能和机器学习通过采用和增强电网边缘智能具有战略重要性，可提供对配电网的更多洞察和控制 [5] - 各国受访公用事业高管认为人工智能和机器学习最大的影响领域是检测和管理潜在危险情况 [5] - 公用事业通过采用人工智能和机器学习改善电网边缘智能，可优化运营，为更可持续和有弹性的未来铺平道路，对实现长期可持续发展目标至关重要 [6] 报告研究方法 - 2024资源洞察报告整合了公用事业高管对人工智能、机器学习和边缘智能相关主题的看法，于2024年6月对澳大利亚、加拿大、法国、印度、英国和美国的600名公用事业高管进行了在线调查，受访者为中级及以上管理人员 [7] 公司介绍 - Itron是能源、水、智慧城市、工业物联网和智能基础设施服务的全球领导者，为公用事业、城市和社会构建创新系统，提高资源利用效率 [8]