Energy + Intelligence：AI优化能源效率与韧性
Intelligence需要能源当作燃料供应，同样的，AI技术的发展，也正提升能源的韧性以及效率。
AI与能源互相为用：AI需要更可靠、更干净的电，能源系统也需要AI提供准确预测、快速维运，以及可信赖的控制。当我们开始纳入「AI for Science」探索材料与化学新结构、能源探勘，以及地球天气的基础模型，更可以理解为何Energy+Intelligence为企业及国家贡献的关键竞争力。
AI不仅是能源消费大户，也正在各个面向优化新能源应用，包括：（一）发电方式、来源的探勘、发电优化，（二）电网稳定，及（三）降低耗电及用电端优化。
在发电与储能端，AI正加速能源资源的探勘与新材质研发。透过地震波与电磁感应数据分析，AI可更精准侦测地热资源；在海域与山谷，AI对潮汐与风速的长期预测，能帮助规划最佳的风机与潮汐发电位置。
材料科学领域也因AI for Science而出现突破，例如AlphaFold2在蛋白质结构预测的成功，有机会用来加速电池与太阳能板材料开发。过去太阳能发电每提升1%可能需耗时数年，AI有机会将开发周期缩短30~50%，并在固态电池、氢能储能等新兴领域找到更安全、更高能量密度的材料组合。
AI正在成为解决再生能源「间歇性」问题的核心工具。风电、太阳能、潮汐等发电量深受天气影响，输出曲线常常在几分钟到几小时内大幅波动，这意味著其他发电机组（如天然气、煤、水力）必须實時补上缺口，或透过储能设备平滑输出。AI的价值在于提前预测这些变化，让调度单位能在几小时甚至几天前准备好备援計劃，因为各个能源系统启动的成本以及需要的预置时间不同，从几秒到几个小时。
Google DeepMind与英国国家电网的合作案例显示，透过AI预测风电输出，准确度提升直接让风能的经济价值增加20%。同样的，臺湾也正使用AI系统预测未来4到72小时太阳光电的变化，提供电力调度依据。
再生能源预测与地球的天气系统变化息息相关。
生成式AI的进展也推升「地球系统基础模型」的整合，例如最近《Nature》上发表的AURORA基础模型，能同时处理空气品质、海浪、台风与天气预测，比传统数值分析快上数十倍，且能在不同地区与时间条件下预测，对于掌握再生能源间歇性的太阳光辐射、风速、潮汐等有很大的助益。
同时，准确的天气预测（大雨、温度）也能掌握用电端的用量趋势，协助智能电网分区负载平衡、电池充放电优化，甚至办公大楼与工厂的需量反应（减少电网用电）。当预测能力与调度能力打通，AI不只是再生能源的辅助工具，而是让再生能源成为稳定、可规划的资源。
在维运端，AI的价值在于找回「可回复损失」，并缩短从侦测到修复的时间。以太阳光电为例，电站层级的停机、组串层级的污损与遮荫、电气层级的接触不良与误停，都会造成可观的损失。數據驱动的诊断可以在至小时级侦测到异常型态，配合工作单与现场流程，将修复时间压到最短；在风电、燃气与燃煤机组上，同样的技术可用于振动与温度特征的早期侦测，以延长寿命、降低突发停机。
我们的经验发现，在大型太阳能案场使用AI驱动的监控服务，可以将发电损失由5.5%降至0.9%，以短期臺湾20 GW的太阳能目标（2025年时）来看，可以省下将近4个超大型太阳能案场的规模。
在新一代电网中，稳定供电不再只是「发多少、用多少」的平衡，而是必须在复杂且瞬息变化的情境下，同步协调发电、充放电、价格预测与供需调度。这需要在边缘（edge）實時运算与决策的AI系统，透过傳感器与IoT架构收集數字电表、风机、变压器、输电设备等實時數據，提前预警设备异常、降低停机风险。同时协调各种发电来源、储能电池与用电端，组成虚拟电厂（VPP），在尖峰时段回馈电网。传统多依赖规则式控制，如今可结合强化学习（Reinforcement Learning），在模拟中反复优化策略，提升调度效率。由于能源已被欧盟《AI Act》列为高风险应用，这类系统必须兼顾可解释性与审查机制，确保关键决策既快速又可追溯。在此情境下，EdgeAI也会逐渐在能源扮演关键角色。
能源转型不仅带来产业结构的重整，还创造智能电网与绿能服务的新机会。当AI融入能源，发电、输配、储能与用电端不再彼此独立，而是透过演算法与實時數據紧密整合，形成具备韧性、可优化且能交易的动态網絡，让能源成为可被弹性调度的资产。
数据呈现这一趋势背后的产业规模：AI在再生能源市场的规模，从2022年约6亿美元，预计将跃升至2032年的46亿美元，年复合成长率达23.2%。同时，智能能源市场（smart energy）在2022年约为153.8亿美元，预测将成长至2030年约316.4亿美元，年复合成长率约9.6%。
显而易见，Intelligence与Energy的结合已成为全球基础建设的双引擎，在AI主权、能源安全、与气候议题三重压力下，更是国家与企业竞争优势发展关键。
