人口密度的增加和技術的發展導致了新的習慣和構想生活的方式。與此同時，由于能源在我國社會發展和經濟增長中的高度參與和相關性，能源需求也出現了平行增長。能源對生產力、健康、教育、供應、通信等的直接影響將其定義為一個基本因素。

很明顯，能源是一個基本要素，但其負面后果，例如：環境惡化、資源枯竭和能源依賴，使能源效率替代方案和/或解決方案成為人們關注的焦點。

面對減少氣體排放和發展更可持續、更生態的經濟模式的驚人需求，新技術正變得越來越突出。因此，企業和機構正在實施人工智能和大數據等技術，以改進替代方案。

節省能源

工業部門作為能源的主要消費者，尋求通過收集和可視化數據來實現能源效率，以避免浪費能源并進行智能節約。

但什么是能源效率？這個術語既可以應用于能源消耗，也可以應用于生產過程、企業和機構、價值鏈等。它包括技術解決方案的應用，除了提供競爭優勢外，還產生環境、社會和經濟等積極影響。

簡而言之，它包括減少能源損失以及生產過程中能源和其他原材料的消耗。

人工智能因大數據而蓬勃發展

人類是不斷產生信息的人，由大數據系統收集和分析的信息。這能夠將大量相互作用的數據匯集在一起，而正是數據的不斷增加和處理速度才是人工智能的導火索。

換句話說，將信息用作學習來源并將其用于開發減輕，甚至預防損害的解決方案就是我們現在所說的人工智能。

在人工智能學科中，有不同的類型，人工智能使機器模擬人類推理成為可能，機器學習(ML)是人工智能的一個子類別，人類讓機器根據數據識別模式，從而做出預測，深度學習(DL)是機器學習的一個子類別，機器能夠自我推理和學習。

簡而言之，對于那些在流程中實施人工智能，并尋求通過高水平的勝任分析來定位自己的企業來說，海量數據的管理和處理是一個基本工具。

人工智能與工業大數據

工業部門正專注于使用智能傳感器來詳細了解生產過程的每個部分，從而收集經過處理、存儲并隨后轉換為定性信息的數據。

人工智能和大數據的使用因其通過數據收集、分析和自主優化在能源管理中的出色應用而受到重視。

● 流程改進和性能優化

● 實施有利于改善服務和節約成本的預測性維護系統

● 流程效率得益于在云中工作的靈活性和適應性。

● 生產線上的故障警報和快速主動性。

它在工廠中的應用使得解釋生成和收集信息成為可能，算法能夠從中找到生產區域，以及控制和行政管理單元中的最佳性能點。

智能建筑離不開人工智能和大數據

人口過剩國家能源需求的增加和資源的稀缺導致了城市的新發展形式，例如在建筑中提供智能系統，以提高效率和減少環境影響。這就是智能建筑概念的產生，智能城市或智慧城市就是由智能建筑概念組成的。

在城市中實施提高能源效率的技術已經成為事實。智能建筑收集、處理和分析數千個數據，以有效管理能源和其他供應。

高影響力技術的應用旨在培養新的消費習慣，改善資源管理并促進可再生能源的使用。換句話說，城市的基礎設施適應了環境變化。