能源公司以多種方式實施物聯網，而且該行業正在增長。預計到 2022 年，石油和天然氣行業的人工智能軟件市場將達到驚人的28.5億美元。預測分析可以監控數公里的地下管道，而機器學習可以幫助石化燃料公司以更低的成本更有效地鉆探更好地了解遠在地球表面下的地質構造。新的“智能”電網正在采用機器學習技術來集成計算機，自動化和傳感器，以便即時應對能源需求的快速變化。

　　中國很早就進入了物聯網領域，并且一些指標領先于美國。2017年，政府發布了“ 新一代人工智能發展計劃 ”，概述了具體的研發資金和目標，以推動中國在2030年成為人工智能的全球領導者，為經濟增加約9000億元。雖然美國在大多數人工智能相關指標中占主導地位，但中國在啟動股權融資和數據收集方面處于領先地位。此外，在人工智能研究全球排名前20的大學中中國占據了17所。

　　人工智能在能源領域的應用正在激增。埃克森美孚子公司XTO Energy Inc 與微軟合作，利用機器學習、智能商業應用和云技術從其160萬英畝的油田收集數據。實時數據將改善鉆井和監測基礎設施的泄漏和維修條件。AI還可以幫助提高能源基礎設施的安全性。

　　智能能源系統將越來越多地允許客戶依賴可再生能源為其家庭和企業供電?？稍偕茉幢举|上是間歇性的，因為它們依賴于太陽輻射、云層覆蓋、風和水流?，F代技術可以幫助公用事業公司通過智能電網改變有時不穩定能源的流動。隨著存儲能力的增長，公司將更多地將多余的電子引導到公用事業級電池，無論是鋰離子電池還是氫燃料電池。

　　人工智能對我們的經濟有巨大的好處，但存在巨大的風險。計算機和機器只有他們的程序設計，由人類設計意味著它們仍然是不完美的。數字化和增強的互連性增加了操縱和破壞的可能性。更多地依賴大數據和機器學習使用戶面臨網絡安全風險，電網和公用事業公司已經在解決這個問題，具有諷刺意味的是，有時還會使用人工智能。

　　國內物聯網卡采購平臺物聯卡商城表示，政府和監管機構必須建立適當的政策機制，以解決與擴大技術使用相關的這些問題和風險。隨著人工智能技術戰爭的升溫，企業和消費者都將受益于越來越安全、更清潔、更便宜、更高效的能源。