Shankar Narayanan 谈数字技术如何推动能源竞争力的未来
快速阅读: 据《数字日记》最新报道，Shankar B纳拉亚南在重塑全球能源版图中发挥关键作用，致力于结合AI、自动化、数字孪生等技术进一步革新行业。他希望影响全球能源政策，投资初创企业，并推动数十亿美元的行业合作，以实现更智能、可持续的能源运营。
图片由Shankar纳拉亚南提供 数字期刊的投稿者观点仅代表其个人。在当今的能源领域，数字化转型不再是奢侈品——它已成为必需品。随着各行业应对可持续性目标、效率需求和可靠性挑战，技术正在重塑竞争格局。在这场变革的前沿，是Shankar纳拉亚南，他在人工智能（AI）、云计算和能源行业的数字化转型中担任执行领导角色。Shankar拥有超过17年的能源、数字技术和战略伙伴关系经验。他曾在多家财富500强公司如AWS、通用电气（GE）和贝克休斯带领团队，推动每个阶段的数字化转型。他的工作为公司带来了数十亿美元的收入，展示了AI驱动创新的商业影响。通过这些职位，他在能源领域的可持续性和现代化方面积累了深厚的AI和云计算方面的专业知识。Shankar的贡献涵盖了各种开创性项目，包括领导Bloom能源和贝克休斯燃料电池合作项目，监督美国炼油厂的AI驱动数字化转型，以及在AWS能源伙伴关系中发挥关键作用，以加速AI驱动的能源项目和收入增长。他在这些领域的领导地位使他被选为贝克休斯高管领导力项目的前1%。除了企业领导，他还是一位公认的行业思想领袖，为《福布斯》、《能源科技评论》及行业论坛如ASME流体部门和IJSCM撰稿。他还积极指导下一代能源创新者，在全球能源展、康拉德能源挑战赛、Plug and Play、VC网络、ION联盟和赖斯商业计划竞赛等知名能源竞赛和孵化器中担任评委和导师。
在这次对话中，Shankar讨论了数字技术如何成为能源行业的下一个竞争优势。
Q：你是如何开始你的职业生涯的？
Shankar：我最初的职业生涯是在通用电气（GE）担任机械工程师，负责工业机器。为了深化我对数字技术的理解，我在德州农工大学攻读硕士学位，专攻控制系统现代化，并以优异成绩毕业。完成学业后，我回到GE，领导工业控制系统小组，专注于优化和升级遗留系统。随着时间推移，我扩展了我的工作范围到状态监测、分析和资产绩效管理，利用新兴技术来提高能源领域的运营可靠性和效率。
Q：AI是如何影响你的职业生涯的？
Shankar：AI从根本上改变了我在能源领域解决运营挑战的方法。我利用AI/ML和生成式AI来增强可靠性、减少排放并改善众多油气公司的资产性能。通过AI驱动的预测性维护，公司能够预见到故障、优化维护计划并减少非计划停机时间。例如，我与Shoreline AI的合作展示了AI驱动的解决方案如何提供实时监控和分析，从而实现新的效率、可持续性和盈利能力。
Q：你最近写到了关于现代工业控制系统面临的挑战。你能详细说明一下传统架构如何影响数字化转型吗？
Shankar：当然。Purdue模型原本设计于云端时代之前，将操作技术（OT）和信息技术（IT）严格分层，这阻碍了实时数据访问和AI驱动自动化。然而，随着能源公司整合AI、物联网（IoT）和云计算，它们需要一种更灵活且混合的方法，允许安全的数据交换同时保持网络安全合规。我与能源公司和公用事业合作，从僵化的传统架构过渡到现代混合云边缘模型，实现实时分析、AI驱动的预测性维护和通过零信任框架改进的安全性。这种转变确保公司在不牺牲安全性和法规遵从性的情况下优化运营。
Q：数字化转型如何塑造今天的能源行业？
Shankar：数字化转型正在能源价值链的上游、中游和下游推动前所未有的变化。AI、云计算、数字孪生和边缘计算正在提升运营效率，改善资产可靠性并减少碳足迹。采用这些技术的公司通过优化生产、提高安全性和减少停机时间获得了竞争优势。数字工具还支持预测性维护，确保关键基础设施持续运行并减少意外故障。根据麦肯锡的研究，尽管许多公司可能进行数字化转型，但只有约16%的公司真正看到了持续的重大收益。这突显了拥有强大执行策略的重要性，以确保实际影响。
Q：AI和生成式AI在能源行业的转型中扮演什么角色？
Shankar：AI，特别是生成式AI，正在革新能源公司处理数据、做出决策和优化运营的方式。在预测性维护中，AI驱动的模型分析历史和实时数据以检测可能导致设备故障的异常。在能源交易中，AI算法提高了预测准确性，帮助公司优化能源分配并降低成本。生成式AI尤其增强了员工培训，通过创建模拟真实操作挑战的仿真环境，让员工在一个无风险的环境中发展解决问题的能力。
Q：你曾谈到智能工业生态系统的需要。你能详细说明一下吗？
Shankar：能源的未来在于相互连接的工业生态系统，其中AI、物联网和数字孪生同步工作以优化运营。这意味着在整个炼油厂、发电厂和可再生能源设施中集成先进的控制、实时监控和资产绩效管理。例如，在石油和天然气领域，数字孪生虚拟复制物理资产，使工程师能够在不影响运营的情况下测试和优化性能。在可再生能源领域，AI通过预测天气模式并相应调整发电量来优化风能和太阳能农场。这些创新推动了效率、减少了排放并提升了底线。
Q：企业在采用数字解决方案时面临哪些最大挑战？
Shankar：一个主要挑战是克服对变革的抵制。许多传统的能源公司习惯于传统的运营模式，转向数字化需要文化上的转变。另一个挑战是将新的数字解决方案与现有的基础设施集成。许多能源公司依赖数十年的老系统，实施AI、云计算和物联网解决方案必须在不造成运营中断的情况下进行。最后，网络安全仍然是一个问题——公司需要强大的安全框架来保护其数字资产免受网络威胁。
Q：你能分享一些数字技术如何改变不同能源领域的例子吗？
Shankar：当然。在上游石油和天然气领域，AI驱动的地震数据分析提高了勘探精度，降低了钻探风险和成本。在中游，物联网传感器和AI驱动的预测分析改善了管道监测，防止甲烷泄漏并确保碳氢化合物的安全运输。下游炼油厂正在使用数字孪生和AI驱动的过程优化来提高效率并减少排放。在电力和公用事业领域，基于云的能源管理平台优化电网可靠性并无缝集成可再生能源来源。这些转型展示了数字技术如何使该行业更加智能化和可持续。
Q：对于希望加速数字化转型的能源公司，你有什么建议？
Shankar：首先，制定明确的执行策略——仅靠技术是不够的。数字化转型必须与业务目标和监管要求相一致。其次，优先考虑高影响力的合作。与技术领导者、初创企业和行业伙伴合作可以加速创新并确保顺利实施。第三，投资员工培训。数字化转型不仅关乎技术，也关乎人。为员工配备AI、云计算和数据分析技能将推动长期成功。
Q：你对未来十年能源行业的前景有何看法？
Shankar：能源行业将变得更加自主化、智能化和可持续。AI和自动化将在优化生产和分销中发挥更大作用。数字孪生将成为标准做法，实现实时模拟以优化性能。氢能、电池存储和碳捕获技术将获得动力，由AI驱动的效率模型支持。拥抱数字化转型的能源公司将不仅推动盈利，还将引领向更清洁、更具韧性的能源未来的转变。
Q：你对能源行业的数字化转型最终愿景是什么？
Shankar：我的愿景是建立一个能源行业，其中AI/ML、云计算和生成式AI等数字技术能够实现更智能、更可持续的运营。我希望看到公司超越渐进式改进，拥抱全面的数字化重塑。通过利用高级分析、自动化和互联的工业生态系统，我们可以创造一个不仅更高效和更有利可图，而且更具环保责任感的行业。我还希望为全球能源政策作出贡献，指导未来的领导者，并投资于塑造下一波能源创新的初创企业。
Q：你对能源行业的数字化转型最终愿景是什么？
未来的能源在未来几年，Shankar B纳拉亚南计划继续在重塑全球能源版图中发挥关键作用。他旨在通过结合AI、自动化、数字孪生、先进控制和能源转型技术进一步重塑行业。他还希望影响全球能源政策，投资初创企业，并推动数十亿美元的行业合作。
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