2018年1月12日，由中國科學院科技戰略咨詢研究院、國際能源署（IEA）、聯合國項目事務署（UNOPS）指導，中國能源研究會分布式能源專業委員會、中國能源網等聯合主辦，國家電網公司、漢能控股集團等協辦的“2018未來能源大會”在北京隆重召開。阿里電力能源云總經理吳明宸作題為“DT助力能源互聯網”演講。

以下內容根據演講實錄整理摘編：

吳明宸：首先我先解釋一下我這個演講的題目，就是《DT和能源互聯網》。主要這幾個特點：

第一個，是廣泛連接，這種穿戴式設備，包括各種視頻監控音頻監控的事情都很全，不僅設備連全了，而且把人也連全了。

第二個，全員參與。

第三個，平等交互。

第四個，個性化服務，這一點實際上現在電力體制改革之后特征非常明顯，電本身是沒有差異的，都是50赫茲，都是用電，實際上我們電力的服務，包括可靠性，包括它的頻率、電壓要求的特別高，個性化的服務越來越明顯，而且要實時在線，這是能源互聯網的特征，在互聯網里面產生了。

DT我也解釋一下，在我們這邊看來DT有兩個含義：

第一數字化的技術，我們覺得技術變成新的生產力。

第二是指數字化的轉型，我后面會講到。這是屬于生產關系要適應生產力的范疇。

實際上大家可能聽說過阿里云是專門專注于做數據技術的一家公司，阿里巴巴是現在國內數一數二的互聯網公司，為什么我們這么重視數據的技術呢，實際上我們對整個大的時代有這樣幾個區分。牛頓之前我們整個人類是比較模糊的，感受到春夏秋冬，一年四季，但是很多東西沒有辦法量化，所以很多人類活動都是自發，并不是自覺的。為什么牛頓很偉大？從牛頓這個時代開始開創自然科學這樣一個先河，牛頓一個很著名的著作叫《自然哲學的數學原理》，人覺得自己不僅了解這個世界，而且還可以改造這個世界。所以牛頓之后大概的幾十年之后，發生了第一次工業革命，那個時候蒸汽機、內燃機都慢慢造出來了。

這樣的話，生產力解放了，解放之后數學公式有了，數字本身獲取比較難，所以有了公式，數字的獲取和處理能力限制了人類對這個世界的認知。到了這個時代之后我們通過物聯網技術，還有云計算技術，我們實際上對數據的獲取和處理能力都大大提升了，提升了之后，我們就進行了另外一次飛躍。從我們阿里巴巴的角度來看，就是數據+數學模型+計算力，實際上再一次解放生產力，能夠通過數學發揮新的生產力。

我舉一個例子，實際上我們很直觀的感受，我們都知道氣溫升高了之后，用電負荷會上升，那個時候沒有我們所謂大數據的概念，本身也是一種大數據的理念，就是我們發現這種規律之后，大家都用空調，氣溫升高，用電會上升。我們去年在東部的一個省份，某個地區做了一個實驗，發現溫度升高，高到一定程度，用電量會下降，這跟我們常理不一樣，后來我們找原因，通過數字發現溫度到了一定高度之后，很多工廠就停工了，所以反而用電量下去了，從數學本身我們是可以發現很多規律的。

我們以阿里巴巴來說，淘寶店我們自己是沒有實體的店和商品，也沒有自己的倉庫，我們把所有商品買賣的業務通過數據化的形式傳達到我們這個阿里云上面來，實際上這個過程是我們很重要的一個叫數據化業務，傳遞到一個云的平臺上來，這個平臺非常重要，我們是全世界非常大的一個平臺，性能非常好的平臺，我們去年“雙十一”一天處理的交易額是1682億，峰值的時候處理的是65.2萬筆。我們另外一個很重要的特征，叫數據業務化，我們不是光收集數據，這個數據能帶來實實在在的效益。我們做的千人千面，每個用戶會登錄淘寶之后根據你不同的特點，然后淘寶自己給你推送一個不同的精準廣告，促進這個交易，第二是機器人的智能客服，這也是一個數據智能化的表現。

另外還有智能的物流，我不知道大家有沒有體會？以前雙十一買東西要等好多天，現在基本上最快的幾個小時到了，最慢一個禮拜也到了，我們是倉庫提前備貨或提前把貨品送出去。另外我們今年做了一個魯班機器人，給每個商戶做海報。我們第一是要數據，我們有能力處理很多很多數據，我們有能力把這些數據變成實實在在的效益。

跟大家講一個秘密，實際上大家覺得阿里巴巴很多的收入來自于什么地方？可能大家覺得是我們淘寶用戶的注冊費，其實我們很多的收入是來自于精準廣告的收入，我們是實實在在把這些數據變成了我們實實在在的業務。

前面只是講了我們的技術是支撐了我們自己的業務，這一塊東西實際上因為我們馬老師，他的愿景是說我們有情懷，我們把好東西拿出來給全社會，這是這兩年在王博士的帶領下做的一個城市大腦，通過杭州40多個傳感器收集上來之后全部互聯，帶來這樣的幾個效益，第一是通勤快，報警準，在城市里面警察接警之后到達率會提高，還有給120的救護車自動讓路，我們把我們的數據用到別的領域。

我們在電力領域實際上能源領域也有一些探索，我簡單講幾點，我們打算分四步走：

第一我們要實現全量數據的承載。

第二用數據服務提升傳統業務。

第三數據服務驅動創新業務。

第四DT能源互聯網。

第一點這個事情非常重要，我們現在數據越來越多，這個數據不是大家都可以處理的，前面我也聽到專家講到一些場景和業務，當你大了之后是沒有辦法承載的。我舉一個例子，我們現在都用智能電網，我到南方一個省去，他們接了15萬個電網，每15分鐘采集一次，這個平臺就崩潰了，大一點的省份像江蘇跟浙江這種大的省份，大概智能電網就有三千萬塊以上，加上其他的視頻音頻數據量更大，如果沒有一個堅強的平臺，是沒有辦法承擔這個數據的。這一點恰恰是阿里巴巴這邊最大的優勢，因為我們能承載那么多雙十一的數據。

第二點實際上就舉一些例子，我們做一個探索，后面會講一下我們怎么用數據服務來提升一些場景的。我前面講了我們智能客服，有兩個場景，第一個全面進行質量檢測，因為現在電網公司的客服只有10%的業務是會被抽檢，如果我們的智能客服記錄的話可以100%抽檢，100%的質量控制。還有一個人工成本降低，還有減少情緒化因素，減少不必要等待，減少不必要等待很簡單，因為你進去之后可以根據你的判斷智能給你最優，不用選1選2。我看過我們公司的智能客服，有些客戶進來罵人，一些臟話，其實客服是有情緒的，系統會直接屏蔽掉，這個對人工也是有優化的。

還有一個是調度值班的分析，調度值班所有語音都是記錄下來的，它有什么問題呢？它一旦發生事故了之后會把音頻回放，現在我們可以把語音直接轉換成文本，這樣就可以很快的判斷到底有沒有問題？如果有問題發生在什么地方？這是我們在做的兩個嘗試，也是用數據技術來做優化。

下面舉一個視頻的例子，如果大家對這個電力行業比較理解的話，實際上當輸電線吊車開過去的時候，吊車一升起來對輸電線是一個威脅，現在有視頻看到之后就通知運維人員到現場去監護。實際上現在很多地方已經轉好了視頻，我們視頻采集圖像直接判斷這是一個吊車，位置定位在什么附近，直接通知附近的人過去，如果人工干預的話效率就很低，而且很有可能遺漏這個信息，但是我們通過人工智能的技術把這個地方全部規避掉了。

接下來講一下數據提升的創新業務，講兩個場景。第一個場景，以往電力系統產生跳閘，我們采取的一個辦法就是把變壓器拉掉。第二個場景，電動車很多，在什么時候，什么地方正確的充放電。

下面我講一下電力市場改革之后，我們在南方廣東和一些公司合作，實際上在電力簽交易合同的時候和我實際發生一定是有時間差的，我怎么預測準？我預測不準的話，因為我簽合同是占我通道資源，這個時候大數據預測的非常重要，所以現在在做這個場景。

我最后講一下DT，DT絕對不是一個技術問題，第一是理念上要很重視，我這里重點講一下這個組織和人才問題。阿里這邊我們有很多人才，幾乎70%的人都是很懂技術的，他能夠很實時的把所有的業務能夠直接變換成這樣一個數學模型來計算，因為通過這樣人才的銜接才能比較好的實現剛才講的業務數據化和數據業務化這兩個特征。所以我是想講這個東西，不僅僅是一個技術問題，更重要是組織和理念問題。

所以總的來說的話，這就是我們阿里這個角度，從一個外行的角度對能源互聯網的看法。