现今，我们看到了脱碳和绿色能源转型的明显动向和势头。与此同时，数字技术和先进分析技术的兴起，不仅为新能源技术的发展提供了独特的机会，且为监测进展、预测性能、集成系统、确保可靠性和弹性提供了独特的机会，并通过前所未有的优化产品、解决方案和服务来提高可持续性。
但同时，该行业的动态变化增加了其复杂性。网络正在从集中式模型转向分散式模型。能源生产商拥有多个OEM(原始设备制造商)解决方案，必须将其作为一个系统进行监控，以确保正常运行时间和输出。风险投资正在增加，市场上有许多新进入者，扰乱了不同的价值创造领域。政府、维权投资者和社区正加大压力，要求价值链上ESG指标的透明度。
在不同利益相关者之间轻松访问数据是促进竞争力的一个关键因素，同时保持整个能源价值链的公平参与。未来，不同行业的市场和基础设施将紧密相连。因此，需要安全可靠的数据共享来促进行业内部和行业之间的创新。
然而，能源行业在采用现代数字技术方面一直进展缓慢，且由于其作为关键基础设施的关键作用，可能会面临风险。我们看到，由于数据质量差、数据不准确或缺失、缺乏现代数据架构，以及数据往往紧张且受限或很难找到，都会减缓向数字化的过渡。优化能源系统将需要更好的数字信息、数据透明度和开放标准，同时确保适当的安全和数据保护措施。网络安全对于建立电网稳定和信息流动的信任、信心和弹性是绝对必要的。
为了支持这些变化，需要标准和法规来促进兼容性和互操作性。数字化信息交换、简化产品开发、加快解决方案的上市时间，以及提高透明度和信任度。
关于未来，有一件事是确定的：能源系统之间的相互作用将变得更加复杂。我们面临的主要挑战包括脱碳、去中心化、能源储存、减少废物和智能维护。克服这些挑战将需要创造性的思维方式，远远超出传统上应用于工程的方法。人工智能(AI)方法和框架将成为克服这些复杂挑战的前沿。
为了成功地应对能源转型带来的巨大挑战，需要超越渐进式变化，提出超越传统工程的新的变革性创新。
人工智能是这项工作的专家，这种技术正适合当今价值链所有部分产生的海量数据，以及不断增加的计算资源。例如，机器学习方法允许其系统地定制产品、解决方案和服务，以满足特定的需求。基于人工智能的解决方案也极大地帮助处理由于脱碳和去中心化而导致的能源系统日益复杂的问题。此外，还允许改进硬件耐久性的预测，以优化维护周期，从而减少浪费。通过使用人工智能，可以提高发电厂的效率和可靠性，减少排放，优化材料的使用，所有这些都有助于更高的可持续性。通过在制造过程中实施自我优化流程，可以优化交付时间，发电厂的自主运行可以通过更高效的发电，实现更高的安全性和改善电网稳定性。
“开放数据”的概念已经存在了十多年，并支持了从过多的导航解决方案，到政府支出的透明度，到汽车领域新兴应用的创新。当某些数据集进入“公共领域”时，我们看到创新以意想不到的方式蓬勃发展，推动社会前进。也就是说，很明显，我们必须在公共利益的需求与公司对知识产权、创收机会以及客户同意和信任的真正关切之间取得平衡。
ESG措施绝对应该有标准，包括范围1-3。对报告的数据，以及数据的衡量和计算方式保持透明度和信任符合公共利益。如果没有标准，就会增加公共利益的负担和风险，因为多个公司报告的信息不具有可比性。例如，Covid-19报告中就能看到这一点，各个国家报告统计数据的方式在没有额外工作的情况下很难逐个国家进行比较。
最大的挑战是跟踪范围3，即公司供应链。无论是包装、农业、制造业还是其他供应商，人们的注意力将继续转向这条价值链。引入基于科学的标准将使这些数字具有可信度和透明度，同时减轻企业(特别是中小型企业)的成本负担。
从数据的角度来看，建立和保持数据和人工智能的竞争力对于保持欧洲处于技术领先的地区至关重要。这个过程涵盖了早期教育、学术和技能再培训。为了实现这一目标，公共机构和行业之间需要密切合作。这可以通过联合资助研究项目，以及在所有教育水平的大学为数据科学和人工智能跟踪提供资金来推动。
风险投资和创业资金对于建立创业公司生态系统也很重要，这些创业公司将继续推动电池存储、AI、增材制造、传感器技术和其他对数字技术至关重要的技术等领域的创新。
没有人，没有公司，没有政府可以免受气候变化的影响。因此，我们所有人都有必要尽快找到向净零碳过渡和脱碳的解决方案。数字技术和人工智能将为未来的解决方案提供动力，但行业需要政府的支持来制定标准，以简化路径和向前过渡。各国政府应与行业和其他利益相关者合作制定标准，以确保在没有太多负担情况下实现目标，或共同回避目标。
我们已经在汽车领域看到了这种方法的成功，例如，安全相关交通信息(SRTI)。然而，鼓励行业分享知识产权，并创造价值的机会，也是十分重要的。
《通用数据保护条例》(GDPR)在发布时具有开创性意义，此后成为隐私标准的警钟。其通常是许多全球公司在管理全球客户敏感数据时使用的默认标准，因为其提供了确保合规性的能力，同时降低了应用程序和系统的复杂性。
以类似的方式，欧盟可以在制定数据和数字标准方面发挥领导作用，以推动互操作性，支持能源转型。为了补充这一点，需要一个关于AI工作流开发和实施的欧洲标准化框架。
除了上面的一些例子，我们身边也有很多示例。我们在各国之间轻松转移资金的能力、互联网标准和电子商务的兴起，以及提高物流透明度的集装箱标准。通常有一些其他行业做得很好的例子可以借鉴和调整。了解能从其中学到什么是很重要的，以及我们如何在已被证明有效的基础上建立模型，和以政策、投资、标准和技术为核心支柱，如何才能加快步伐?
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