利用GeoAI：面向公用事业公司的战略方法

公用事业公司的一种战略方法 引言 公用事业公司的主要目标是有效规划和管理其基础设施，以确保向客户可靠交付水、电、天然气和电信等基本服务。地理空间数据准确地在地球表面上绘制公用事业及其技术和物理参数。因此，对于有效的基础设施管理至关重要，能够对输电线、管道等资产进行精确监督。 以及电力、水务、燃气和电信行业的电信塔。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来帮助决策。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: 预计将增长从1.16亿（2024）至1.71亿（2029）(CAGR8.15%)，由智能电网、计量和资产管理驱动。 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:价值为560.18亿在2024年，预计将达到$1T by 2028(CAGR15.9%). 中东人工智能市场:从增长11.92亿（2023）至16.63亿（2030）,由国家人工智能战略和行业采纳推动。 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年达到1.81万亿美元(CAGR36.6%). 公共事业与能源人工智能市场从15.45亿（2024）至75.53亿（2034）. 地理空间和人工智能技术的加速应用突显了它们在各个行业中的作用日益扩大，尤其是在公共事业和能源。 这是拥抱和利用地缘人工智能（GeoAI）的理想时刻，GeoAI 是一个整合基于人工智能技术和方法进行地理空间数据分析，以从数据中提取有意义的见解。中东和北非地区的地理空间人工智能市场记录了一个值2023年5730万美元和预计将达到大约2031年达222.8亿人民币以18.5%的年复合增长率在预测期间2024-2031.6 这表明它为整个地区所拥有的变革可能性。 在接下来的几节中，我们将重点了解GeoAI的不同组成部分，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。它将遥感、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）和大数据结合起来，从多个维度分析基于位置的信息，以地图、图表、统计数据等形式产出结果地图转换图 人工智能 (AI)是关于制造能够模拟人类学习、理解、解决问题、决策、创造性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创建模型，让算法根据数据学习模式，做出预测或决策，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，这种网络受人类大脑如何运作以做出复杂决策的启发。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，如文本、图像、音频和合成数据。人类以自然语言提示形式输入的输入。 地理人工智能是将地理空间数据、科学和技术与人工智能相结合，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一个人工智能与地理学的交叉，在开发利用地理空间大数据进行空间推理和基于位置分析的高级系统中，与人类非常相似。 尽管这些技术各有独特的优势、局限性和应用，但要理解如何它们可以被有效地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述和选择合适技术的指导。 当地理空间分析通过人工智能驱动的功能增强时，其能力会显著提升，例如来自图像的目标检测、自动化、大型数据集的可扩展性、更高的准确性、更快的处理速度和沉浸式技术。 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，帮助在空间背景下解决问题。它还有助于自动化地理空间分析，使其自主化并与之协同工作 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）为解决现实世界问题提供地理背景。等等。 GeoAI 应用涵盖城市规划（智慧城市发展）、公用事业（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效率。然而，本文的焦点将是GeoAI在公用事业领域的应用，包括电力、水、天然气和电信。 地缘人工智能在公用事业部门中的组成成分 地缘人工智能在公用事业部门中的组成成分 为公用事业部门开发、实施一个有效且健壮的GeoAI解决方案的食谱应包含所有关键成分，例如地理空间数据、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。 公用事业部门的GeoAI用例 公用事业领域的GeoAI应用案例 中东地区在公用事业领域的地理人工智能普及主要由该地区对可持续发展、资源管理和技术现代化的迫切需求所驱动。地理人工智能越来越被认为是解决公用事业领域关键挑战的关键赋能者，同时与该地区对可持续经济和智慧城市的愿望相一致。 案例研究：使用GeoAI检测电力线上的损坏绝缘子 电力输配电公司管理跨越大面积的输电线，通常长达数千公里。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。通过使用无人机拍摄输电线路图像，繁重的目视检查工作得以完成。下图展示了使用GeoAI工具自动化该过程的流程图。识别破损绝缘子的位置，并附有证据。 在第一步中，无人机拍摄了成千上万张输电线路的照片。无人机可以到达和维护团队无法通过道路到达的输电线路区域。 在第二步中，数千张带有地理位置标签的图片被存储在地理空间数据库中信息。用户可以点击地图上的任意位置查看该位置的电力线图像。这有助于克服手动查看所有图像并准确识别破裂绝缘子的挑战。 在第三步，在破碎绝缘子、闪络绝缘子和类似场景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，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验证损坏绝缘子的图像。 在最后一步，带有照片的地图位置被发送到维护现场人员的手机上。这不仅使他们能够准确到达维修位置，还确保他们携带了适当的工具和替换设备以完成工作。 该工作流有助于电力公司团队准确识别损坏绝缘子的确切位置，以便进行针对性维护，从而节省时间、精力和成本。 以下是一些成功案例，展示了不同公用事业公司如何实施了GeoAI。 欧洲一家主要的燃气网络运营商使用光学和雷达卫星影像组合，对一条超过160公里的高压燃气管道进行监测，该管道穿越森林、田野以及建成区。部署了多种GeoAI工具进行时间序列分析、变化检测以及其他空间分析。揭示管道区域的地表变形。这些变形被划分为从每年大于2厘米至小于10厘米。 植被与管道的距离根据植被与管道的接近程度进行分类，从3米至小于<10米。管道。使用GeoAI工具为他们节省了运营维护成本和时间，并及时为他们提供了关于其管道的洞察，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领先电信在中东地区面临着优化其网络性能的挑战，这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，规划高效5G部署，覆盖多样的城市和乡村环境。该公司实施了 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。他们也观察到了移动互联网速度提升20%这导致了服务的改进导致用户满意度提升。该公司还观察到对故障和中断的响应时间更快，从而减少了 服务停机。8 在公用事业领域的 GeoAI 实施挑战 公用事业领域GeoAI实施的挑战 为公用事业提供者实施地理人工智能解决方案，可以提高效率、合理利用资源，并提升对现有地理空间数据使用的智能化水平。然而，实现这些目标的方法充满了不同的挑战。这些挑战包括控制庞大且分散的数据集、将地理人工智能解决方案与现有方案整合以及高昂的初期实施成本。更重要的是，公用事业正在处理 内部冲突、人工智能技能短缺且面临严格监管。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战略，这些战略能够 分阶段实施变更，清晰传达变更，易于扩展以及技术提供方与用户之间的协作。 01 数据挑战 •质量和准确性许多公用事业供应商缺乏最新数据；数据完整性也是一个问题连同碎片化的数据。 •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、实地考察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项挑战。 02 技术与基础设施 •旧系统：由于缺乏互操作性，难以与旧系统集成。 •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：网格的效用扩展对于维护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 •变革的阻力：员工可能会因为不熟悉这项技术以及对工作替代。 •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已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，必须注意隐私问题为分析目的。 •网络安全风险：由于 GeoAI 系统集成了关键基础设施，它们可能会受到威胁受到网络攻击并因此需要有效的安全措施。 •合规性：确保地缘智能系统符合当地和国际标准，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 •复杂性：高级地理人工智能模型通常基于深度学习，有时它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运营风险并降低利益相关者之间的信任，特别是在安全关键型应用中。因此，在可能的情况下，使用可解释人工智能（XAI）和可解释模型来解决这些问题非常重要。 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在考虑训练数据集时，针对特定实施需要考虑本地化方面及其他相关方面，报告、算法等。 •工作替代：自动化调查、现场检查可能导致劳动力减少，这可能会引起工人们的担忧。 •公平性：重要的是分配从人工智能得出的洞察力中产生的收益，例如，农村和城市地区的无间断供电仍然是一个挑战。 通过地理人工智能赋能公用事业 通过地理人工智能赋能公用事业 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。为了开始实施GeoAI解决方案的旅程,公用事业公司可以遵循PwC的GeoAI框架: 问题定义和战略协同 1. 确定核心挑战 识别核心业务挑战。将它们分类到规划、运营、维护、监管的不同类别中。 2. 与业务目标一致 将地球人工智能计划与组织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. 成熟度级别评估 当前状态评估从四个方面：人员、流程、数据和科技。与同行对比你的成熟度。识别差距和改进领域，以符合最佳实践。概述晋升到下一成熟阶段的步骤。 数据评估和解决方案设计 1.评估数据准备情况 进行数据分析治理评估，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应用程序实施的技术架构。提出针对业务需求的GeoAI用例、工具、分析。 原型设计 1. 定义目标和范围 定义原型GeoAI应用程序的目标和范围。为原型模型的实施提出