Energy + Intelligence：AI優化能源效率與韌性
Intelligence需要能源當作燃料供應，同樣的，AI技術的發展，也正提升能源的韌性以及效率。
AI與能源互相為用：AI需要更可靠、更乾淨的電，能源系統也需要AI提供準確預測、快速維運，以及可信賴的控制。當我們開始納入「AI for Science」探索材料與化學新結構、能源探勘，以及地球天氣的基礎模型，更可以理解為何Energy+Intelligence為企業及國家貢獻的關鍵競爭力。
AI不僅是能源消費大戶，也正在各個面向優化新能源應用，包括：（一）發電方式、來源的探勘、發電優化，（二）電網穩定，及（三）降低耗電及用電端優化。
在發電與儲能端，AI正加速能源資源的探勘與新材質研發。透過地震波與電磁感應數據分析，AI可更精準偵測地熱資源；在海域與山谷，AI對潮汐與風速的長期預測，能幫助規劃最佳的風機與潮汐發電位置。
材料科學領域也因AI for Science而出現突破，例如AlphaFold2在蛋白質結構預測的成功，有機會用來加速電池與太陽能板材料開發。過去太陽能發電每提升1%可能需耗時數年，AI有機會將開發週期縮短30~50%，並在固態電池、氫能儲能等新興領域找到更安全、更高能量密度的材料組合。
AI正在成為解決再生能源「間歇性」問題的核心工具。風電、太陽能、潮汐等發電量深受天氣影響，輸出曲線常常在幾分鐘到幾小時內大幅波動，這意味著其他發電機組（如天然氣、煤、水力）必須即時補上缺口，或透過儲能設備平滑輸出。AI的價值在於提前預測這些變化，讓調度單位能在幾小時甚至幾天前準備好備援計畫，因為各個能源系統啟動的成本以及需要的預置時間不同，從幾秒到幾個小時。
Google DeepMind與英國國家電網的合作案例顯示，透過AI預測風電輸出，準確度提升直接讓風能的經濟價值增加20%。同樣的，台灣也正使用AI系統預測未來4到72小時太陽光電的變化，提供電力調度依據。
再生能源預測與地球的天氣系統變化息息相關。
生成式AI的進展也推昇「地球系統基礎模型」的整合，例如最近《Nature》上發表的AURORA基礎模型，能同時處理空氣品質、海浪、颱風與天氣預測，比傳統數值分析快上數十倍，且能在不同地區與時間條件下預測，對於掌握再生能源間歇性的太陽光輻射、風速、潮汐等有很大的助益。
同時，準確的天氣預測（大雨、溫度）也能掌握用電端的用量趨勢，協助智慧電網分區負載平衡、電池充放電優化，甚至辦公大樓與工廠的需量反應（減少電網用電）。當預測能力與調度能力打通，AI不只是再生能源的輔助工具，而是讓再生能源成為穩定、可規劃的資源。
在維運端，AI的價值在於找回「可回復損失」，並縮短從偵測到修復的時間。以太陽光電為例，電站層級的停機、組串層級的汙損與遮蔭、電氣層級的接觸不良與誤停，都會造成可觀的損失。資料驅動的診斷可以在至小時級偵測到異常型態，配合工作單與現場流程，將修復時間壓到最短；在風電、燃氣與燃煤機組上，同樣的技術可用於振動與溫度特徵的早期偵測，以延長壽命、降低突發停機。
我們的經驗發現，在大型太陽能案場使用AI驅動的監控服務，可以將發電損失由5.5%降至0.9%，以短期台灣20 GW的太陽能目標（2025年時）來看，可以省下將近4個超大型太陽能案場的規模。
在新一代電網中，穩定供電不再只是「發多少、用多少」的平衡，而是必須在複雜且瞬息變化的情境下，同步協調發電、充放電、價格預測與供需調度。這需要在邊緣（edge）即時運算與決策的AI系統，透過感測器與IoT架構收集數位電表、風機、變壓器、輸電設備等即時資料，提前預警設備異常、降低停機風險。同時協調各種發電來源、儲能電池與用電端，組成虛擬電廠（VPP），在尖峰時段回饋電網。傳統多依賴規則式控制，如今可結合強化學習（Reinforcement Learning），在模擬中反覆優化策略，提升調度效率。由於能源已被歐盟《AI Act》列為高風險應用，這類系統必須兼顧可解釋性與審查機制，確保關鍵決策既快速又可追溯。在此情境下，EdgeAI也會逐漸在能源扮演關鍵角色。
能源轉型不僅帶來產業結構的重整，還創造智慧電網與綠能服務的新機會。當AI融入能源，發電、輸配、儲能與用電端不再彼此獨立，而是透過演算法與即時資料緊密整合，形成具備韌性、可優化且能交易的動態網路，讓能源成為可被彈性調度的資產。
數據呈現這一趨勢背後的產業規模：AI在再生能源市場的規模，從2022年約6億美元，預計將躍升至2032年的46億美元，年複合成長率達23.2%。同時，智慧能源市場（smart energy）在2022年約為153.8億美元，預測將成長至2030年約316.4億美元，年複合成長率約9.6%。
顯而易見，Intelligence與Energy的結合已成為全球基礎建設的雙引擎，在AI主權、能源安全、與氣候議題三重壓力下，更是國家與企業競爭優勢發展關鍵。
