智能基础设施能否推动清洁能源转型、高效废物管理和脱碳？
建设未来：智能基础设施和智能资产必须是任何组织脱碳计划的组成部分。但企业和政府现在需要采取行动，确保它们在建设和维护资产和基础设施时，能够为企业和社会带来更好的结果。
一家企业的资产，如建筑物、电网、车辆和工业设备，是当今可持续发展挑战的关键因素。然而，数字化、人工智能和物联网意味着企业现在拥有工具来确保其资产更有弹性、更高效及更可持续。
企业现正在采取双管齐下的方法，通过投资基础设施和资产，加快向清洁能源的过渡，并解决能源浪费这一关键问题，从而来实现可持续发展目标。其可通过做以下4件事来获得成功：
1、投资智能基础设施
联合国环境规划署表示:“可持续基础设施是我们确保人类、自然和环境共同繁荣的唯一途径。”然而，麦肯锡的研究表明，在2050年之前，世界每年需要投资9.2万亿美元，才能在建筑环境中实现净零排放。因此，各组织必须投资可持续的基础设施，以适应未来不确定的气候条件，促进经济脱碳，保护生物多样性并最大限度地减少污染。对于企业来说，这意味着要建设更加的智能工厂、办公室和资产，提高能源效率，减少排放，并延长资产的生命周期。
2、更好地爱护现有资产
企业需要考虑拆除和重建或简单地更换资产的碳成本，并考虑如何使用技术来提高现有建筑和资产的可持续性。考虑运营中所需的资产数量。每一个都有一个有限的生命周期，包括维护、翻新和更换，这些并不总是最环保的活动。
结合人工智能的资产管理解决方案正在帮助企业减少资产的能源使用。例如，预测性维护可以提高资产的可用性，并延长机器的使用寿命；通过在小问题变成更大、更消耗能源的问题之前查明，企业可以节省能源成本并减少排放。
3、更智能的能源消耗
智能资产管理是企业降低能耗的途径之一。现在，软件可以通过一系列数据源和人工智能而不是推测来预测能源资产需要多少能源，无论是水泵还是照明系统。这意味着企业可以提高或降低能源需求。
对天气风险进行建模往往对运营至关重要。例如，准确的天气数据可以让企业更好地预测其能源需求，减少浪费，这样就不会购买超过所需的电力。通过使用天气信息来预测和避免交通中断，并规划最有效的路线，也可以减少车辆的二氧化碳排放。
虽然即使是最先进的人工智能也无法准确预测下一次极端天气事件何时发生，但能够对这些事件的影响进行模拟，意味着企业的基础设施可以做好准备以最好地管理事件，无论是在极端高温事件期间为空调供电，还是管理天气模式对风能和太阳能发电能力的影响。
世界经济论坛估计，前1%的能源需求可能导致高达9%的基础设施总成本，而前10%的需求约占总成本的25%。
人工智能和物联网能够使曲线变平，减少峰值需求，这意味着对化石燃料的需求减少，并显著降低能源购买成本。
4、更多关联资产
智能资产和基础设施使企业能够充分受益于连接到智能能源电网，其中清洁能源的电力运输可以设计成满足终端用户的不同电力需求。
人工智能能够聚合各种数据点，包括天气模式、可再生能源发电波动、能源使用、价格关税和一系列数据源，这是加速向清洁能源过渡的最佳机会。
过时的基础设施和电网目前是许多国家和地区的障碍，阻碍了可再生能源的必要整合，因此企业和政府必须共同努力升级基础设施，以发挥新技术的潜力。
丹麦的哥本哈根就是一个典型的例子，自2009年以来，哥本哈根已经将二氧化碳排放量减少了80%。通过将电力和区域供热系统转换为生物质能、风能和太阳能，改造建筑以提高能源效率，同时改善公共交通，以实现了这一目标。
需要合作才能发挥全部潜力
智能基础设施和资产的全部好处只有通过跨越企业的传统边界进行连接才能实现。通过采用智能基础设施和智能资产管理，企业可大幅提高弹性和可持续性。但是，在能源转型中利用技术的真正潜力需要跨行业和政府的合作和投资。
人工智能能够聚合各种数据点，包括天气模式、可再生能源发电波动、能源使用、价格关税和一系列数据源，这是加速向清洁能源过渡的最佳机会。
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