报告概览

预计到 2033 年，全球公用事业领域的生成式 AI 市场规模将从 2023 年的7130 亿美元增至约133.08 亿美元，在预测期内复合年增长率为 34%从 2024 年到 2033 年。

生成式人工智能（Generative AI）是一种结合了深度学习和生成建模的技术，正在公用事业领域崭露头角。公用事业中的生成式人工智能是指应用该技术来增强公用事业运营的各个方面，包括能源生成、分配和管理。它使公用事业公司能够生成现实场景、优化运营和改进决策流程。

生成式人工智能为公用事业部门带来了多项好处。一个关键优势是它能够生成合成数据，可用于扩充现有数据集。这种合成数据生成有助于克服与数据稀缺相关的限制，并允许公用事业公司训练能够更好地预测能源需求、优化配电网络并识别潜在问题或故障的模型。

随着公用事业公司认识到其在改变其运营方面的潜力，公用事业市场的生成式人工智能正在见证增长。专门从事生成人工智能技术的公司正在开发针对公用事业行业的独特挑战和要求的创新解决方案。从大型发电厂到智能电网和可再生能源系统，生成式人工智能正在被集成到各种公用事业基础设施组件中。

然而，在公用事业中采用生成式人工智能仍然面临挑战。一项主要挑战是高质量且具有代表性的数据的可用性。公用事业公司需要多样化且准确的数据来有效地训练生成式人工智能模型。在处理敏感问题时，数据隐私和安全仍然是关键问题ve 实用数据。

此外，确保生成式人工智能模型的可解释性和可解释性至关重要。公用事业公司需要了解这些模型的决策过程，以获得对其输出的信任和信心。透明且可解释的人工智能解决方案将帮助公用事业公司克服监管和公众接受障碍。

尽管面临挑战，但公用事业市场的生成式人工智能提供了巨大的机遇。随着可再生能源的日益整合，高效能源管理和优化的需求变得至关重要。生成式人工智能可以在优化能源系统、提高电网稳定性以及促进向可持续和去中心化能源格局的过渡方面发挥关键作用。

此外，随着公用事业公司采用数字化转型和智能电网技术，生成式人工智能可以提供有价值的见解和预测能力。它可以帮助公用事业公司预测需求波动，优化能源rgy 存储，并实现点对点能源市场中的高效能源交易。

关键要点

• 公用事业中的生成式人工智能市场预计到 2033 年将达到惊人的133.08 亿美元，呈现出强劲的复合年增长率 (CAGR)预测期内34%。
• 2022 年，发电领域在市场中占据主导地位，占据了37.5% 的份额。该细分市场的重要性在于其在优化发电流程、加强预测性维护和促进可再生能源整合方面的作用。
• “创造个性化客户体验”细分市场占据主导市场地位，到 2022 年将占据超过42%份额。该细分市场的增长是由消费者对定制服务和互动的需求推动的，公用事业公司利用生成式人工智能提供定制能源解决方案并提高客户满意度。
• 2022 年，本地部署细分市场占据主导地位，占据了37%以上的份额。本地解决方案为公用事业提供对 IT 环境的控制，有效解决数据安全和隐私问题。
• 北美在 2022 年占据主导市场地位，占据超过 45% 的份额。该地区受益于先进的技术基础设施、积极主动的数字化转型以及对研发的大量投资。
• 人工智能市场正处于显着的增长轨道，预计将从 2023 年的1770 亿美元飙升至 2032 年的27,450 亿美元。这意味着复合年增长率 (CAGR) 为 36.8%从2024年到2033年。
• 过去10个月截至目前，在超过 1,400 家接受调查的组织中，超过 50% 加大了对生成式 AI 的投资，突显了人们对这项技术日益浓厚的兴趣。
• 目前，44% 的组织正处于生成式 AI 部署的试点阶段，而 10% 已将这些解决方案完全集成到其运营中。
• 大约40% 的公用事业和能源公司分配了专门的团队和预算来探索生成式人工智能功能。相反，这些实体中41%采取谨慎的“观望和等待”立场。尽管采取的方法各不相同，但该行业中绝大多数 95% 的公司在过去一年中都参与了关于生成式 AI 潜力的讨论。
• 相当多的 54% 高管将生成式 AI 视为推进和管理绿色能源项目的关键工具，强调了其重要性实现可持续发展目标的努力。
• 公用事业部门预计到 2023 年，生成式人工智能技术的采用率将增加45%，这主要是由于对提高运营效率和卓越资产管理实践的需求的推动。
• 特定水务部门的生成式人工智能采用率预计到 2024 年将实现35%增长。这种增长主要是由于对预测性维护和泄漏方面创新解决方案的需求推动的

基于类型分析

2022 年，发电细分市场在公用事业领域的生成人工智能市场中占据主导地位，占据了超过37.5%的份额。这一领先地位可归因于全球绿色能源和减少碳足迹倡议的推动下，对可持续和高效发电方法的需求不断增长。

发电人工智能在优化发电流程、增强预测性维护以及预测能源生产和需求方面发挥着至关重要的作用。人工智能技术的融合使智能电网和风能、太阳能等可再生能源的发展更加高效、可靠。因此，利益相关者正在对该行业进行大量投资，旨在利用人工智能提高运营效率并满足不断增长的全球能源需求。

人工智能算法和机器学习模型的快速发展促进了实时数据分析和决策，进一步凸显了发电领域的重要性。这些技术可以持续监控和调整能源生产，从而显着减少浪费和运营成本。

此外，生成式人工智能有助于增强能源存储解决方案，这对于管理互联网至关重要。可再生能源的间歇性。随着人们对可持续性和能源独立性的日益重视，发电领域有望进一步扩张。该细分市场采用生成式人工智能技术不仅支持向更可持续的能源转型，还确保了更高效、更有弹性的电力供应链，从而巩固了其在市场中的领先地位。

基于应用分析

2022年，“创造个性化客户体验”细分市场在公用事业市场的生成式人工智能，占据了超过42%的份额。这种重要性主要是由于消费者对公用事业领域定制服务和互动的需求不断增长。

公用事业公司越来越多地利用生成式人工智能来分析客户数据和行为模式，从而实现让他们提供定制的能源解决方案、个性化的计费和量身定制的节能技巧。这种向个性化客户参与策略的转变不仅可以提高客户满意度，还可以培养忠诚度并鼓励可持续的能源使用实践。

生成式人工智能处理大量数据集并高精度预测客户偏好的能力是该细分市场增长的关键驱动力，使其成为公用事业公司在竞争激烈的市场中脱颖而出的基石。

席卷整个公用事业行业的数字化转型趋势进一步巩固了“创造个性化客户体验”细分市场的领先地位。随着公司努力变得更加以客户为中心，人工智能技术的集成为实现这一目标提供了直接途径。

生成式人工智能使公用事业公司能够开发动态和交互式平台，为客户提供实时信息深入了解他们的能源消耗并生成提高能源效率的个性化建议。这种方法不仅为消费者提供支持，而且在更广泛的节能和需求管理背景下发挥着关键作用。

基于部署分析

2022 年，公用事业市场中的生成式 AI 的本地部署部分占据主导地位，占据了37%以上的份额市场份额。

这一巨大的市场份额可归因于几个强调该细分市场领先地位的关键因素。首先，本地解决方案提供对 IT 环境的高度控制，这对于处理敏感数据和严格的法规遵从性要求的公用事业公司至关重要。此类控制可确保有效解决数据安全和隐私问题，使本地部署变得更加容易。该领域许多组织的首选。

此外，本地模型使公用事业公司能够定制和定制其人工智能解决方案，以满足特定的运营需求和限制，从而提高运营效率和绩效。这种定制功能与对系统维护和升级的直接控制相结合，可以更好地与现有遗留系统集成，这是公用事业行业的共同特征。建立本地基础设施的初始成本和复杂性通常会被增强的安全性、定制和集成能力的长期好处所抵消。

本地部分的领先地位还得益于其适合在互联网连接不可靠或云服务可能不那么容易获得或经济上不可行的地区运营的公用事业公司。尽管基于云的趋势不断增长解决方案中，公用事业市场某些细分市场对本地部署的偏好突显了定制、安全和高度集成的人工智能解决方案的持续重要性，这些解决方案可以在公用事业行业的独特限制内有效运行。

关键细分市场

基于类型

• 发电
• 输电和输电分销
• 水和废水管理
• 天然气和石油公用事业
• 可再生能源集成
• 客户参与和能源效率

基于应用

• 打造个性化客户体验
• 改善资产管理
• 开发新产品和服务
• 改进安全
• 其他应用

基于部署

• 本地
• 基于云

驱动程序

提高运营效率并节省成本

公用事业市场采用生成式人工智能的主要驱动力之一是其运营效率的显着提高和成本节约。生成式人工智能技术使公用事业公司能够通过预测性维护、能源需求预测和日常任务自动化来优化其运营。

通过在设备故障发生之前进行预测，公用事业公司可以减少停机时间并延长其资产的使用寿命，从而降低维护成本。此外，人工智能驱动的需求预测提高了能源分配效率，减少了浪费和运营成本。运营效率的提高不仅可以大幅节省成本，还可以使公用事业公司能够为消费者提供更可靠、更实惠的服务，从而增强其在市场中的竞争地位。

限制

数据安全和隐私问题

生成式人工智能在用户中面临的主要限制之一公用事业市场最关注的是数据安全和隐私。公用事业公司管理大量敏感信息，包括客户数据和关键基础设施详细信息。生成式人工智能系统的集成需要访问和处理这些数据，这带来了重大的安全和隐私挑战。

存在网络攻击、数据泄露和未经授权访问敏感信息的风险，这可能会造成严重后果，包括财务损失、声誉受损和监管处罚。这些担忧可能会阻碍人工智能技术的采用，因为公用事业公司必须确保采取强有力的安全措施来保护其数据并遵守严格的数据保护法规，这可能会占用大量资源，并且在技术上具有挑战性。

机遇

与可再生能源的整合

可再生能源的日益整合带来了重大的机遇生成式人工智能在公用事业领域的应用机会。随着能源结构变得更加多样化和分散，公用事业公司面临着管理风能和太阳能等可变和间歇性可再生能源的挑战。

生成式人工智能可以在优化这种复杂环境中的能源生产、分配和存储方面发挥至关重要的作用。通过准确预测可再生能源发电和需求，人工智能算法可以使公用事业公司实时平衡供需，增强电网稳定性，并提高可再生能源在能源结构中的渗透率。这不仅支持向更可持续的能源系统过渡，还为可再生能源领域的公用事业公司开辟了新的商业模式和收入来源。

挑战

技能差距和劳动力准备情况

公用事业部门采用生成式人工智能的一个重大挑战是技能差距和劳动力准备情况。人工智能技术的实施和有效使用需要数据科学、机器学习和人工智能算法开发方面的专业知识，以及对公用事业运营环境的了解。然而，该领域的熟练专业人员明显短缺，现有员工可能缺乏充分利用人工智能技术所需的专业知识。

这种技能差距对人工智能成功融入公用事业运营构成了障碍，并且需要对培训和开发项目进行大量投资。此外，还需要在公用事业内部培育一种能够抵制变革的创新和数字化转型文化，以充分实现生成式人工智能技术的优势

新兴趋势

公用事业行业正在见证跨各个领域集成生成式人工智能的关键转变，旨在增强生成式人工智能的效率。效率、可持续性和客户参与度。主要趋势之一包括将人工智能应用于个性化客户交互，公用事业公司利用数据分析根据个人喜好定制通信和服务，从而显着提高客户满意度和忠诚度​​。此外，人工智能的进步使得可再生能源资源的预测和管理更加准确，这对于有效地将可持续能源整合到电网中至关重要​​。

用例

生成式人工智能在公用事业领域的用例数量庞大且多种多样。从自动化日常任务到减少碳足迹和预测性维护，该技术正在为运营效率和可持续性设定新的基准。例如，人工智能驱动的聊天机器人，如安大略电力公司的 ChatOPG，可以简化内部通信和信息传播​​。在可持续发展方面的努力近年来，联合爱迪生等公司利用人工智能来优化能源消耗和减少排放，强调了该技术在促进环保实践方面的作用​​。

增长因素

公用事业中生成式人工智能的增长受到多种因素的支撑，包括推动脱碳、电网现代化的需求以及对个性化客户服务日益增长的需求。大量投资和政策支持正在进一步加速生成式人工智能的整合，例如美国的《通货膨胀削减法案》，该法案为清洁能源计划和技术采用提供了大量资金和税收抵免​​。此外，随着生成式人工智能技术的不断成熟，它们在提高公用事业运营效率、可靠性和客户参与度方面的潜力变得越来越明显。

区域分析

2022 年，北美在公用事业领域的生成式 AI 领域占据主导市场地位，占据超过 45% 的份额。 2023 年，北美公用事业领域对生成式人工智能的需求价值3.21 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。

这一领先地位可归因于几个关键因素，这些因素强调了该地区在将人工智能技术融入公用事业领域方面的先锋作用。首先，北美受益于高度发达的技术基础设施和强大的创新生态系统，并得到公共和私营部门对研发的大量投资的支持。

这种环境促进了各行业先进技术（包括生成式人工智能）的开发和快速采用，公用事业也不例外。此外，该地区公用事业行业的特点是积极主动数字化转型和可持续发展的积极方法。随着对可再生能源的需求不断增加以及对高效能源管理的需求，北美的公用事业公司已迅速采用人工智能解决方案。

这些解决方案不仅提高了运营效率并降低了成本，而且还支持将可再生能源并入电网，符合监管政策和消费者对可持续能源消费的期望。北美领先的人工智能技术提供商和初创公司的存在，为公用事业提供尖端技术和专业知识，进一步促进了生成式人工智能的采用。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

公用事业市场的生成式人工智能的特点是存在各种各样的关键参与者，每个参与者都为整个行业的人工智能技术的创新和采用做出了贡献。这些参与者包括成熟的科技巨头、专业的人工智能初创公司以及越来越多地投资于数字化转型的传统公用事业公司。对这些关键参与者的详细分析揭示了他们的战略角色和对市场的贡献

顶级市场领导者

• 西门子公司
• 通用电气公司
• ABB Ltd.
• 施耐德电气公司
• IBM公司
• 微软公司
• 其他主要参与者

近期发展

• 西门子股份公司

  • 收购/合并：寻找西门子最近旨在增强其人工智能能力的收购，特别是在能源管理和智能电网技术方面。
  • 新产品发布：西门子推出旨在增强公用事业运营（例如预测性维护）的人工智能驱动平台或工具的最新信息

• 通用电气公司

  • 收购/合并：有关 GE 为扩大其在公用事业市场的数字产品而进行的战略收购的信息。
  • 新产品发布：GE 推出的新型人工智能分析和监控系统，用于提高电网可靠性和可再生能源整合。

• ABB Ltd.

• • 收购/合并：ABB 最近收购拥有适用于公用事业的先进人工智能技术的公司的任何举措。
  • 新产品发布：有关 ABB 为智慧城市和能源服务推出新人工智能解决方案的最新信息。