利用GeoAI：公用事业公司的战略方法

为公用事业公司制定战略方法 引言 公用事业公司的首要目标是有效地规划和管理工作设施，以确保向其客户可靠地提供水、电、天然气和电信等基本服务。地理空间数据准确地在地表上映射公用事业及其技术和物理参数。因此，它对有效的基础设施管理至关重要，可实现电力线路、管道等资产 的精确监管。 以及在电力、水务、燃气和通信行业的电信塔内。它通过协助优化网络配置、识别升级需求以及加速故障检测，有助于决策制定。维护流程。 地理空间和人工智能市场增长：快速转型 中东地理空间市场: 预计增长从1.16亿美元（2024）至1.71亿美元（2029）(CAGR8.15%)，由智能电网、计量仪表和资产管理驱动。 关键贡献者公用事业部门（电力、水、燃气）持有18%市场份额. 全球地理空间市场: 估值560.18亿在2024年，预计将达到2028年1万亿美元(CAGR15.9%). 中东人工智能市场:从11.92亿（2023年）至166.33亿（2030年）,由国家人工智能战略和行业应用推动。 全球人工智能市场: 估计为196.63亿美元（2023年）,设置为飙升至2030年将达到1.81万亿美元(CAGR36.6%). 公用事业与能源人工智能市场从15.45亿（2024年）至75.53亿（2034年）. 地籍和人工智能技术的加速采用突显了它们在各个行业中不断扩大的作用，尤其是在公用事业和能源。 这是拥抱和利用地理空间人工智能（GeoAI）的理想时刻，GeoAI是一个集成地理空间数据以及使用人工智能技术和方法从中提取有意义的洞见。中东和北非的地理空间人工智能市场记录了一个值2023年5730万美元并且预计将达到约2031年达到22.28亿人民币，以18.5%的复合年均增长率在预测期内2024-2031.6这表明它对整个地区所具有的变革可能性。 在接下来的几节中，我们将重点关注理解GeoAI的不同组件、不同的用例、实施GeoAI的挑战以及中东地区公用事业部门未来的趋势。 地理空间分析与人工智能的融合 地理空间分析与人工智能的融合 地理空间分析是分析地理和空间数据以识别不同资产、人员或地点之间模式、趋势和关系的科学。它整合了遥感、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）和大数据，以分析多维度位置信息，并以地图、图形、统计数据等形式产出。制图统计图 人工智能 (AI)是制造能够模拟人类学习、理解、解决问题、决策、创造力和自主性的智能机器的科学和工程。机器学习（ML）是人工智能的一个子集，它涉及通过训练算法来学习模式，根据数据进行预测或决策，而无需显式编程。深度 学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络，这种神经网络受到人脑工作原理的启发，用于做出复杂决策。生成式人工智能（GenAI）是深度学习的一个子集，它可以根据需要生成新的内容，例如文本、图像、音频和合成数据。以自然语言提示形式的人的输入。 地理人工智能是地理空间数据、科学和技术与人工智能的结合，以提取有意义的见解并解决空间问题。 如果我们把人工智能视为能够像人类一样思考和推理的机器的发展，那么地理人工智能就代表了人工智能与地理学的交叉，在开发能够利用地理空间大数据进行空间推理和基于位置的分析的先进系统方面，类似于人类。 尽管这些技术各有独特的优势、局限性和应用，理解如何它们可以有效利用来应对公用事业领域的业务挑战。下表提供了关键参数的对比概览以及选择合适技术的指导。 地理空间分析在增强人工智能驱动能力时获得显著力量，例如从图像中检测对象、自动化、大数据集的可扩展性、提高精度、更快处理和沉浸式技术。 地理人工智能将预测性、指导性洞察与来自无人机、卫星图像的地理空间数据相结合，以帮助在空间环境中解决问题。它还有助于自动化地理空间分析，使其自主化并与最小人工监督。GeoAI利用多种人工智能技术（目标检测、空间优化、自然语言处理、整合多个数据源）将地理环境引入以解决现实 世界问题。等等 地理人工智能应用涵盖城市规划（智慧城市开发）、公共事业（管道监测）等众多领域。农业（精准农业）、交通（交通管理）、环境保护（气候变化建模）和公共卫生（疫情追踪），实现数据驱动决策和提升运营效率。然而，本文的焦点将是地理人工智能在公用事业部门的应用，包括电力、水务、燃气和电信。 地球人工智能在公用事业部门中的组成部分 地球人工智能在公用事业部门中的组成部分 为公用事业部门开发、实施一个有效且鲁棒的GeoAI解决方案的配方应包括所有关键成分，如地理空间数据、地理空间分析、人工智能、机器学习算法、数据处理、存储、可视化工具、数据集成、互操作性标准和伦理监管框架。 电力行业的GeoAI应用案例 公用事业领域的 GeoAI 应用案例 在中东，地理人工智能在公用事业领域的普及主要是由该地区对可持续发展、资源管理高效化和技术现代化提出的迫切需求所驱动的。地理人工智能越来越被看作是解决公用事业领域关键挑战的关键使能者，同时符合该地区对可持续经济和智慧城市的愿望。 案例研究：使用GeoAI检测电力线上的损坏绝缘子 电力传输和配电公司管理的输电线路通常跨越大面积，通常数千公里。对于维护团队来说，通过人工目视检查来识别损坏的绝缘子往往是一项艰巨的任务。使用无人机拍摄输电线路图像，使得这项繁重的目视检查任务得以完成。下图展示了使用GeoAI工具自动化该过程的流程通过证据确定损坏绝缘子的位置。 在第一步中，无人机拍摄了成千上万张输电线路的照片。无人机能够到达并覆盖维护团队无法通过道路进入的输电线路区域。 在第二步中，数千张带有地理标记的图像被存储在地理空间数据库中，包含位置信息。用户可以点击地图上的任意位置，查看该位置电力线的图像。这有助于克服手动查看所有图像并准确识别损坏绝缘子的挑战。 在第三步，在损坏绝缘子、闪络绝缘子和类似场景的图像上训练的深度学习算法，可以在几分钟内从数千张图像中检测出异常，从而节省大量时间和精力并且成本低，同时准确。 在第四步，深度学习算法通过将它们绘制在地图上，用不同的颜色突出显示损坏的绝缘体。易于识别。用户可以点击地图并核实碎绝缘子的图像。 在最后一步，带有照片的地图位置被发送到维修现场团队的手机上。这不仅能让他们准确到达维修位置，还能确保他们携带合适的工具和替换设备来完成工作。 这个工作流帮助电力公司团队准确识别损坏绝缘子的具体位置，以便进行针对性维护，从而节省时间、精力和成本。 以下是展示不同公用事业公司如何实施GeoAI的一些成功案例。 欧洲一家主要的燃气网络运营商使用光学和雷达卫星图像组合，监测超过160公里的高压燃气管道，该管道途径森林、田野以及建成区。应用了多种GeoAI工具进行时序分析、变化检测及其他空间分析，揭示管道区域的地表变形。这些变形被分为不同类别，从每年超过 2 厘米至不到 10 厘米。 根据植被与管道的距离，植被暴露于管道的范围从3米至小于<10米进行分类。管道。使用地理人工智能工具节省了它们的运营维护成本和时间，并及时提供了关于其管道的见解，这些管道可能因地面变形和植被而面临风险。他们能够在确定的重点区域采取纠正措施。7 A领先电信在中东面临优化其网络性能的挑战，其中包括识别弱信号区域，在音乐会或体育比赛等高峰事件期间管理网络流量，规划跨不同城市和乡村景观的高效5G部署。该公司实施了不同 的GeoAI用途像呼叫路由优化这样部署机器学习算法来引导呼叫通过最不拥挤的路线，确保通信不中断的案例。在体育赛事、音乐会期间使用了实时 监控用户密度并实时调整网络资源以保持最佳性能。 通过部署不同的GeoAI工具，该公司看到了部署成本降低25%通过更好的网络规划。他们也观察到20%的增加在移动互联网速度上这导致了服务和导致了用户满意度。该公司还观察到停机和中断的响应时间加快，减少了 服务停机。8 在公用事业领域的GeoAI实施挑战 在公用事业领域实施GeoAI的挑战 为公用事业提供商实施地理人工智能解决方案，可以提高效率，合理利用资源，并提高利用现有地理空间数据的智能化水平。然而，实现这些目标的方法充满了不同的挑战。这些挑战包括控制大型分散的数据集，将地理人工智能解决方案与现有解决方案相结合以及高初始实施成本。此外，公用事业公司在处理 内部冲突、人工智能技能短缺且面临严格的监管。其他灰色地带，即人工智能模型偏见和隐私侵犯，也增加了复杂性。应对这些挑战将需要制定明确的战略，这些战略允许 01 数据挑战 •品质与准确度许多公用事业供应商缺乏最新数据；数据的完整性也是一个问题与碎片化数据。 •积分整合来自物联网、地理信息系统、资产管理、客户关系管理、企业资源规划和其他遗留系统的数据是一项挑战，因为缺乏标准化的数据模型。 •卷管理来自无人机、卫星、野外调查等遥感源的数据量物联网持续发展，有效处理和管理数据是一个挑战。 02 科技与基础设施 •遗留系统：由于缺乏互操作性，很难与遗留系统集成。 •初始投资：实现地理人工智能系统可能需要初始投资或技术更新，这可能会给现有的it预算增加额外成本。 •可伸缩性：要扩展效用网格，保持GeoAI解决方案及其相关技术堆栈的可扩展性至关重要。 03 组织障碍 •变革阻力：员工可能由于不熟悉这项技术和对人工智能的恐惧而抵制人工智能的采用工作替代。 •缺乏专业知识：公用事业公司可能没有内部拥有地理空间和人工智能技术的专家这使得它们依赖于外部供应商。 •工作流中断：使用人工智能可以自动化的日常任务可能会暂时扰乱现有的工作流程让员工感到困惑。 04 监管和安全问题 •数据隐私：在收集消费者数据和使用数据时，有必要注意隐私问题用于分析目的。 •网络安全风险：由于 GeoAI 系统集成了关键公用基础设施，因此它们可能容易受到攻击受到网络攻击，因此需要有效的安全措施。 •合规性：要确保地理人工智能系统满足当地和国际标准，在世界的一些地区可能会有所不同。 05 人工智能模型的可解释性 •复杂度：高级地理人工智能模型通常基于深度学习，有时很难解释他们的决策，使他们表现得像“黑箱”。 •责任追究：缺乏可解释性可能导致操作风险并降低利益相关者之间的信任，尤其是在安全关键型应用中。因此，当可能时，使用可解释人工智能(XAI)和使用可解释模型来处理这些问题非常重要。 06 伦理影响 •偏差：人工智能中使用的训练集可能包含地理、选择、覆盖等不同类型的偏见报告，算法等。在考虑训练数据集进行针对性实施时，需要考虑本地化方面和其他相关方面 •工作替代：自动化调查、现场检查可能导致劳动力减少，这可能会引起工人中的担忧。 •公平性：重要的是分配从人工智能洞察中得出的收益，例如，农村和城市地区的无间断电源供应仍然是一个挑战。 赋能公用事业，通过GeoAI 赋能公用事业，通过GeoAI 公用事业公司应通过将现有的地理空间平台与人工智能相结合来拥抱GeoAI，以优化其运营，改善客户体验，降低成本，并促进可持续性。为开始实施GeoAI解决方案的旅程，公用事业公司可以遵循PwC的GeoAI框架： 问题描述与战略协同 1. 确定核心挑战 识别核心业务挑战。将它们分类为不同的规划、运营、维护、监管类别。 2. 与业务目标一致 将地理人工智能计划与组织的战略目标和目标相结合。将地缘人工智能计划与价值链中的不同利益相关者对齐。 3. 成熟度等级评估 四个方面的现状评估：人员、流程、数据和科技。与同行对比你的成熟度。确定差距和改进领域，以符合最佳实践。概述进入下一成熟阶段所需的步骤。 数据评估和解决方案设计 1. 评估数据准备情况 对数据治理进行评估，以分析数据收集、存储、共享、监管和伦理实践。进行数据成熟度评估以分析几何一致性、拓扑验证、空间精度现有地理空间数据的完整性、一致性、时效性和可用性。 2. 解决方案设计 提出GeoAI应用的实施技术架构。提出满足业务需求的地缘人工智能用例、工具和分析。 原型设计 1. 定义目标和范围 定义原型化Geo