人工智能可能通过聊天机器人和图像生成器抓住了公众的想象力，但其一些最具影响力的应用场景正发生在远离消费工具的地方。在物理基础设施、运营连续性和安全性至关重要的行业中，人工智能正逐渐成为核心操作层。能源部门以其庞大的工业系统和不断流动的操作数据，展示了未来可能的样貌。在伍德赛德能源公司，人工智能的应用并不是从生成模型或企业副驾驶开始的。该公司花了多年时间在勘探、钻探、维护和工厂运营中构建预测分析、优化系统和机器学习工具。公司的数字副总裁安德鲁·梅洛尼说：“我们总是有大量的操作数据来自我们操作的设备、工厂和资产。这些数据为我们创造了非常明确且价值较高的应用场景。”这种在基础设施和治理上的长期投资如今推动了向自主AI系统的更广泛转变，能够支持复杂的工业工作流。伍德赛德的设计并不是为了取代人类操作员，而是为了在高风险环境中增强专业知识。一个典型的例子是它的“启动顾问”，这是一个AI副驾驶，帮助操作员管理启动液化天然气（LNG）工厂的复杂过程。梅洛尼解释说：“我们真的在思考，它如何支持组织中的人，使他们能够做出更好的决定，做出更快的决定。”公司的方法反映了工业AI中正在进行的更广泛演变：从孤立实验毕业到在标准化平台、治理数据和可重复的部署模式上建立的企业级系统。梅洛尼认为，这一过渡需要组织重新思考其技术栈以及工作的本质。“我们并不是简单地将人工智能附加到现有流程上，”他说。“我们在深思如何重新构想这一工作。”梅洛尼的座右铭是：“大想法，小原型，快扩展。”随着AI系统变得更加自主和互联，那些在炒作背后花费多年构建操作基础的公司，可能会获得成功。“我们的雄心是真正打造一个自主企业，让我们有能够与核心工作流深度互动的自治代理，”梅洛尼说。这集商业实验室节目由Infosys合作制作。完整的文字记录：梅根·塔图姆：从麻省理工科技评论，我是梅根·塔图姆，这是商业实验室，旨在帮助商业领袖理解来自实验室的新技术如何进入市场。这一集由Infosys合作制作。现在，当人们想到人工智能时，他们通常会想到聊天机器人或生产力工具，但一些最复杂且影响深远的AI应用实际上发生在远离消费应用的地方，在复杂的工业环境中，这里安全性、可靠性和物理系统至关重要。全球能源部门就是一个典型例子。像伍德赛德能源这样的公司（总部位于西澳大利亚，是一家全球能源生产商）已经将AI应用于超过十年，从先进分析和运营，到远程决策支持，再到在大规模资产上实施更智能的维护和能源效率。如今，伍德赛德正在扩大这一经验，在治理、数据质量和人类问责制方面将AI更深入地嵌入其运营和企业。两个字：技术燃料。今天的嘉宾是伍德赛德能源公司的数字副总裁安德鲁·梅洛尼。欢迎您，安德鲁。安德鲁·梅洛尼：谢谢，梅根。我很高兴来到这里。梅根：很高兴见到你。安德鲁，正如我所说，能源部门在人工智能的应用上与技术或消费业务大相径庭。早期的价值已经在操作和工业环境中显现，而不是面向消费者的生成式AI工具。这是为什么？是什么区分了能源部门的人工智能旅程？安德鲁：梅根，我认为这主要归结于我们所做工作的性质。能源操作和伍德赛德的工作非常资产密集且安全至关重要，且高度物理化。当你考虑伍德赛德的运营时，我们涵盖了整个价值链。我们从勘探、钻探和地下工作，到项目开发，再到运营经常在恶劣和偏远地区操作的资产，以及全球能源投资组合的营销和交易。我们总是有大量的操作数据来自我们操作的设备、工厂和资产，这些数据为我们创造了非常明确，且价值较高的应用场景。当你考虑可靠性时...