AI助力基础设施韧性

2.3.1.2.3.2.2.3.3.3.3.3.3. 利用人工智能提升基础设施韧性 16目录4.释放人工智能在基础设施中的韧性潜力26前言执行摘要1. 引言2. 投资稳定：为何基础设施韧性很重要2.1. 增长的基础设施敞口2.2. 影响基础设施系统的风险2.3. 将韧性融入基础设施计划：预防阶段回应：危险事件期间的检测和反应恢复：事后3.1. 衡量人工智能对基础设施弹性的有效性3.2. 人工智能赋能的弹性基础设施的潜在经济效益3.3. 人工智能赋能的基础设施韧性实践3.3.1. 降低脆弱性：稳健规划与预防措施3.3.2. 减轻危害：实时检测和反应措施及时最优恢复附录作者联系人德勤可持续发展中心脚注附录1. 基础设施经济价值评估32附录2。不同灾害的平均直接成本评估32附录 3. 实现人工智能所带来的韧性计算334.1. 人工智能实施障碍274.2. 一种前进的方式29 033236 040608101014141515181921212425353738 前言在全球范围内，基础设施系统正承受着日益增长的压力——从极端天气事件和老化资产，到能源转型、城市化和加速的技术变革的需求。然而，在这些挑战之中也蕴藏着重大机遇：要想象和创造更具韧性、智能和适应性的基础设施。实例已经出现，例如在城市规划中使用数字孪生来模拟不同极端天气场景下的洪水发生情况，展示了当先进技术嵌入基础设施战略时可能实现的内容。人工智能（AI）正迅速从实验阶段转变为解决方案的重要组成部分。领导者们认识到，AI不仅是技术创新，也是可以用来使基础设施系统更具弹性的战略工具之一。无论是通过预测性维护、数字孪生还是AI驱动的早期预警系统，AI都在帮助公共和私营部门领导者做出更快、更智能、更准确的决定——并在这样做的同时帮助缓解风险、降低成本、缩短恢复时间，以及维护关键服务以支持繁荣的社会和经济。 03德勤全球可持续发展业务领导者德勤全球GenAI业务领导者詹妮弗·施泰因曼佩里科斯成本时机已到。生态系统正在演进。解决方案正在成熟。价值主张很清晰。人工智能既可以是创新工具，也可以是韧性增强的战略赋能者。探索见解，从示例中汲取灵感，并考虑您的组织如何迈出下一步。人工智能的潜力巨大。有了正确的愿景和生态系统协作，它可以帮助领导者建设更强大、更高效、更可持续和面向未来的基础设施。当基础设施利益相关者——包括政策制定者、规划者、运营商、投资者、技术提供者和保险公司——超越实验和试点，以信心推动人工智能的规模化应用时，进步就会到来。 执行摘要自然灾害预计到2050年将单独在全球范围内导致基础设施平均每年损失约4600亿美元。1为了比较，过去 15 年全球自然灾害造成的平均年损失超过2000 亿美元。2自然灾害预计将在未来由于气候变化变得更加频繁和强烈，显著增加相关损失。3为了保持有效性，基础设施应持续发展。随着人口增长和经济发展的加速，未来几十年可能会需要一波新的基础设施——更广阔、更智能、更具适应性和更可持续的系统。但基础设施系统在规模和价值不断增长的同时，它们也变得越来越容易受到周围环境变化的影响。弹性基础设施——以便它能吸收这些冲击，迅速恢复，并适应4—很重要，因为持续的经济和民用需求给公路、电网和水系统带来了更大的压力。5提升基础设施的韧性可以帮助保护生命和生计，维持城市运行，并在潜在风险面前实现经济增长。6基础设施是现代社会的根本。它可以塑造我们如何生活、工作和移动，使人员、货物和信息流通。从能源和水，到医疗保健、卫生和交通，基础设施有助于提供支持人类福祉和经济弹性的基本服务。当基础设施蓬勃发展时，社会就能繁荣。人工智能（AI）的变革力量有潜力显著提升基础设施韧性。基础设施韧性体现在三个阶段——规划（预防）、响应（检测和反应）和恢复——而人工智能可以在每个阶段提供强大的工具。在规划阶段，机器学习可以帮助分析风险数据并模拟场景，以识别为预防而采取的措施和为准备而采取的措施，从而提高防洪韧性。7或使用耐火材料。8在活动中，人工智能驱动的预警 04大量实际应用有助于证明AI增强型韧性解决方案的有效性。例如，数字孪生可以模拟和测试基础设施设计，从而创造出更具抗灾能力的资产。人工智能驱动的预测性维护有助于防止技术故障并确保运营连续性——例如，将其应用于海上风电涡轮机，有可能将停机时间减少15%，并将年收益增加高达6%，如本报告所述。12人工智能也可以在灾害缓解中发挥重要作用：监测森林地区早期烟雾迹象的系统可以在野火萌芽阶段就检测到它们，从而在这些风险升级前进行压制。13,14例如，将加利福尼亚州的早期野火监测系统应用于澳大利亚的森林，可以减轻每年约1亿美元到3亿美元的损失，同时需要一次性的投资约3亿美元。14,15为了支持恢复，人工智能可以加速灾后损失评估，有助于恢复服务和减少经济中断。例如，德勤咨询有限责任公司的OptoAI工具用于灾后检查，可以通过帮助识别极端天气事件后的维修需求，将屋顶重建速度提高一倍以上。12系统和实时监控有助于加速检测9并帮助指导应急响应。10在恢复阶段，人工智能可以通过预测性损坏评估和优化资源分配来优先安排维修，从而帮助加速恢复。11通过将数据驱动的洞察融入规划、响应和恢复中，人工智能可以增强传统韧性措施，减少脆弱性，并帮助基础设施更有效地适应不断变化的风险。 尽管潜力巨大，但在基础设施系统中普及人工智能赋能的韧性之路充满挑战。障碍包括技术局限、财务约束、监管不确定性以及体制僵化。高质量、多样化的数据集有助于人工智能的有效性能，但数据的可用性和准确性仍然是一个主要关注点。17前期投资成本——通常与不确定的短期回报相搭配——可能会进一步阻碍采用。18在监管和安全层面，随着针对人工智能的框架持续发展，再加上网络安全和隐私问题，进展可能会缓慢，特别是在数字基础设施有限的地区，尤其是低收入国家。此外，专业人才的短缺以及组织对新技术和工作方式的抵制可能会阻碍发展势头。19• 基础设施所有者和运营商,其中许多是公共机构,应着眼于将人工智能嵌入规划、设计和运营阶段,以帮助提升效率并增强韧性。对具有高影响力的试点项目进行早期投资可以产生证明点、规模经济和持续学习的循环。通过适应性强的可扩展IT框架和互操作性标准来使系统具备人工智能兼容性,这一点很重要。意识到人工智能提升基础设施韧性的潜力可能需要整个生态系统的协调行动—从政策制定者和基础设施运营商到科技公司以及金融服务和保险行业：本报告的研究结果显示，仅通过整合用于灾害减轻和脆弱性降低的AI解决方案，到2050年全球每年可直接节省约700亿美元——相当于预计平均损失的五分之一，从而补充其他韧性方案。16借助增强的AI能力，这些节约额可能每年超过1100亿美元。16• 金融机构在克服人工智能解决方案通常面临的资金缺口方面，这些机构是关键。通过创新的融资工具——例如包含人工智能的弹性债券或定向信贷额度——它们可以支持具有延迟回报的长期项目。这些机构还可以在内部应用人工智能来帮助提升风险评估和投资流程。• 政策制定者通过帮助塑造人工智能广泛应用的支撑环境，发挥基础性作用。这可以包括在制定标准、提供经济支持计划以及现代化传统基础设施等方面发挥作用。除了监管和经济支持之外，政府还可以帮助推动基础设施价值链的协调——促进跨部门合作和长期规划。 05• 建筑和工程公司• 科技公司它们是推动人工智能发展的创新引擎。它们的作用不仅限于软件和算法，还包括能够帮助将人工智能与物联网（IoT）和数字孪生等互补技术相结合的集成解决方案。证明这些解决方案对韧性结果的可衡量影响很重要。同样重要的是，帮助确保数字创新与运营目标一致，包括通过替代能源来管理能源消耗。• 保险公司可以通过将人工智能嵌入其服务中，与基础设施系统共同发展。这包括开发针对人工智能赋能资产的新产品，为有助于集成可信人工智能解决方案的系统提供保费减免，并通过高级分析改进风险模型。通过这样做，保险公司可以激励对人工智能的采用以增强韧性，同时更好地管理自身面临的与自然灾害相关的风险。跨利益相关方的协调果断行动对于帮助建设能够应对变化世界挑战的基础设施系统至关重要。通过打造一个能够抵御中断并在韧性各个阶段——规划（预防）、响应（检测和反应）和恢复——得到人工智能加强的生态系统，一个更安全、更智能、更具韧性的未来即在眼前。包括信贷审批和资产评估。作为公私合作项目的共同投资者，他们可以与政府合作，增强弹性策略的影响力。在基础设施系统的规划和设计阶段早期嵌入人工智能工具发挥着关键作用，以帮助增强其韧性。通过在规划过程中整合数字孪生等工具，并帮助确保与实时监控系统及预测分析兼容，它们可以帮助创建更智能、更具韧性的基础设施。它们与技术和服务提供商的密切合作可以帮助确保新兴创新转化为可扩展的现实世界解决方案。 1. 引言基础设施系统面临灾害风险，可能涉及物质损失成本和服务中断。基础设施的风险来自三个维度的相互作用。22—灾害、暴露和易损性（图1）—它们共同帮助确定在发生破坏性事件时造成损害的风险。灾害是本身具有潜在破坏性的物理事件——风暴、洪水、热浪或地震——其频率基础设施包括有助于提供支持现代生活的必要服务的资产和网络，从水、食物和能源到医疗保健、教育和通信。20这些资产包括能源生产和分配、道路、铁路、桥梁、港口、机场、水处理和供应以及废物管理等物理系统，以及控制、监控和优化其运行的数字平台。在许多经济体中，基础设施投资占GDP的很大比重——例如，2020年中国超过六个百分点——其价值持续增长。23认识到基础设施系统对支撑经济增长的作用很重要，尤其是在面对灾害时。这类事件可能深刻地扰乱系统，从而导致经济后果。基础设施与更广泛的经济之间的复杂相互联系揭示了间接影响——例如供应链中断、服务中断和社区搬迁——如何会减缓经济活动。此外，对生产力、教育机会和健康产生的长期影响强调了具有韧性的基础设施对于应对这些挑战的必要性。 工程师和规划者可以通过设计和管理系统来嵌入基础设施的韧性，以帮助抵抗冲击——吸收影响，在事件期间迅速响应，并在事后适应以帮助以最小的中断恢复服务。这可以带来显著的经济效益。韧性投资的效益成本比（BCR）估计超过3，在某些情况下甚至可以达到高达50。24这意味着，每投资1美元用于韧性解决方案，可以避免3至50美元的损失。根据美国国家建筑科学研究所的数据，每投资1美元用于韧性建设，可以在灾害响应和恢复成本上节省4至11美元。25在不易发生灾害的地方选址基础设施，并通过更好的设计或建立冗余系统来降低其对灾害的脆弱性，有助于提高基础设施的韧性。并且强度正在增加。暴露是指危险区域内的资产存在和价值，从发电厂和管道到数字控制网络。当社会在基础设施上投入更多资金时，暴露程度可能会增加。易损性描述了这些资产可能受到损害的程度——受设计标准、材料类型、维护制度和系统相互依赖等因素驱动。通过分析给定危险与暴露、易损性基础设施的相互作用，决策者可以帮助量化风险并优先考虑那些可以减少暴露（例如，通过重新安置资产）、加强设计和维护以降低易损性、并建立适应能力（帮助确保新系统现有系统在面对不断变化的风险时保持弹性）的投资。 21,22 漏洞虽然人工智能已经展示出其在优化运营方面的价值，9资产敞口和极端天气事件发生频率及强度不断增加。本报告旨在通过首先，识别威胁基础设施的风险和潜在损害，其次，评估人工智能的关键应用以帮助提升基础设施的韧性及由此产生的经济效益，来填补这一空白。采用数据驱动、基于模型的方法，该分析估算了基础设施系统的当前和未来价值，以及由重大自然灾害造成的平均损失。通过基于实证发现和建模应用的实例和案例研究，评估并计算了人工智能的韧性提升潜力。然后从决策者视角汇编和解读研究结果，以确定“是什么”的答案，以及如何利用人工智能来增强基础设施韧性。指暴露的人员、资产或系统在受到危害影响时遭受损害或损失的趋势。 34并加强产业体系，目前仍缺少对其在基础设施韧性中作用的专业、简洁的评估—尤其是随着 072 在其更广泛定义为使机器执行需要人类智能的任务的计算机科学的一个分支