搜索知識自動化，對于中國工業(yè)軟件行業(yè)究竟意味著什么?
2017-02-13 by:CAE仿真在線 來源:互聯網
作者: 李義章 林雪萍
2013年5月,麥肯錫在其發(fā)布的一份名為《展望2025:決定未來經濟的 12 大顛覆技術》的報告中將知識自動化(automation of knowledge work)列為第2順位的顛覆技術,并預估其2025年的經濟影響力大約在5.2-6.7億美元。在麥肯錫的報告中,知識自動化被簡單定義為:可執(zhí)行知識工作的智能軟件系統(tǒng),而索為作為一家長期致力于研發(fā)連接、驅動工業(yè)軟件的工程中間件的高科技公司對此作出了更具國內行業(yè)背景的深入解讀。
一、工業(yè)技術與信息技術的失衡
盡管早在2010年,中國就已經超過美國在產值上成為全球制造業(yè)第一大國,但平心而論,中國制造業(yè)實屬大而不強,目前仍處于工業(yè)化發(fā)展的中期階段,與西方發(fā)達國家比仍存在很大差距。工業(yè)技術體系水平較低、工業(yè)軟件領域缺乏話語權恰恰是中國制造業(yè)面臨的突出問題。
為何工業(yè)技術體系與工業(yè)軟件領域會成為中國制造業(yè)發(fā)展的短板呢?我們知道,信息技術和工業(yè)技術的發(fā)展可謂現代工業(yè)體系前進的兩個輪子。近年來,中國在信息技術領域已取得了長足的進展,自主研發(fā)和引進了大量先進信息技術,使高端制造業(yè)的信息化水平得到顯著提升;但在工業(yè)技術方面,中國卻依舊處在追趕階段---只因工業(yè)技術本身作為基于知識管理的應用體系無法通過引進和購買來實現移植。譬如,在波音787研制過程用到的8000多種軟件,只有不到1000種軟件是我們可以買到的商業(yè)軟件,而嵌入了波音公司多年積累的工程技術方法的其余7000多種軟件是買不來的。這也就導致了信息技術的輪子大,工業(yè)技術的輪子小,工業(yè)技術和信息技術發(fā)展失衡的現狀,嚴重影響了工業(yè)化和信息化的深度融合。
如果將信息技術視為工具和手段,那么工業(yè)技術就是操作這些工具的方法和知識---就好比word是信息化,怎么在word里面寫文章是工業(yè)技術。當工業(yè)技術缺乏信息技術的深度支撐,工業(yè)技術也就會呈現出經驗性的、零散的、不成體系的特質;而這將使得我們在研發(fā)過程中,即便配備了大量IT工具,也依舊不得不大量依賴工程技術人員的經驗和知識進行操作,讓工程科技人員普遍陷入“80%勞動,20%創(chuàng)造”的狀態(tài),進而極大地阻礙了工程技術的持續(xù)積累和發(fā)展。
與此同時,需要看到的國際現狀則是:在新一輪工業(yè)革命的背景下,西門子、達索等工業(yè)軟件巨頭通過不斷并購,向全產業(yè)鏈擴張,已建立起封閉的生態(tài)系統(tǒng)。目前,其工業(yè)軟件和平臺已經覆蓋需求、設計、仿真、試驗、工藝、生產、制造、服務等大部分鏈條,且與工業(yè)控制系統(tǒng)實現了互聯互通和無縫對接,主導了新一輪制造業(yè)革命的核心工業(yè)平臺。由于中國高端制造業(yè)的CAD、CAE、PLM等基礎工業(yè)軟件幾乎全部被國外壟斷,特別是高端工業(yè)控制系統(tǒng)和數控裝備也大多數來自國外;這使得中國企業(yè)在參與制定智能制造工業(yè)技術標準時話語權十分有限,也意味著中國制造業(yè)工業(yè)平臺再次被國外壟斷的可能和風險很大。
二、作為突破口的知識自動化
(一)知識自動化
在索為看來,面對上述工業(yè)技術與信息技術失衡的國內制造業(yè)現狀,麥肯錫報告中提出的知識自動化卻很可能是中國制造業(yè)達致工業(yè)技術與信息技術深度融合的契機。
在工業(yè)領域,知識自動化能將工業(yè)技術進行數字化表達和模型化,并將其移植到工程中間件平臺,以便驅動各種軟件、硬件和設備,從而完成原本需要人去完成的大部分工作,將人解放出來去做更加高級、更具創(chuàng)造性的工作。同時,知識自動化還能通過對企業(yè)歷史數據和行為數據的深度挖掘,利用機器學習技術把經驗性知識進行顯性化和模型化表達,進而實現工程技術知識的持續(xù)積累,實現工業(yè)技術驅動信息技術,信息技術促進工業(yè)技術的雙向發(fā)展。這對于建立數字化的工業(yè)技術體系,以及促進工業(yè)化信息化深度融合具有十分重要的戰(zhàn)略意義。所以,知識自動化在被視為國內制造業(yè)突破口的同時,更應當被視為知識表達和知識智能的一次重要變革---目前為止,只有它第一次實實在在地將知識直接輸出成了生產力,實現了人與機器的重新分工。
(二)工業(yè)軟件市場分析
一定程度上,工業(yè)軟件或可被視為工業(yè)技術與信息技術進行融合的直接產物。故而,在分析和討論知識自動化這一理念的提出與實施將會給工業(yè)軟件行業(yè)和國內制造業(yè)帶來怎樣的突破與變革之前,索為首先梳理和描繪了工業(yè)軟件市場定位分布圖(見圖1)。
圖1 工業(yè)軟件市場定位分布圖(來源:北京索為系統(tǒng)技術股份有限公司)
圖中可見,有5類工業(yè)軟件廠商。其一是PLM軟件,以西門子、達索和PTC三大廠商為代表,他們基本壟斷了高端裝備制造CAD領域,并且憑借占有設計數據源頭的優(yōu)勢,大力開展和強化PLM(產品全生命周期)業(yè)務,覆蓋從設計、工藝到制造的環(huán)節(jié),并通過大量并購,力求建立起完整的軟件生態(tài)系統(tǒng)。其二是各學科領域的建模、仿真分析軟件,以MSC、Ansys、LMS(已經被西門子收購)、法國ESI集團、Samtech(已被西門子收購)等為代表。其三是以iSIGHT(已被達索收購)、Modelcenter等為代表的多學科優(yōu)化和設計自動化廠商。其四是面向資源管理和項目管理的軟件,比如SAP、用友、金蝶等ERP軟件,以及P6(被Oracle收購)、IRIS等軟件。其五是通用中間件軟件,主要解決管理信息系統(tǒng)的集成問題,如IBM、Oracle等。
通過上圖可以清晰地看到,各廠商主要集中在工具、系統(tǒng)和平臺三大領域,主要提供通用性、可復制型的產品和解決方案。在上層的業(yè)務領域即知識自動化領域,反而由于差異化大、市場分散、技術難度大,各類企業(yè)均涉足較少,也尚未形成壟斷性的產業(yè)生態(tài)。需要指出的是,該領域所對應的業(yè)務恰好亦對應著不少國內中小企業(yè)的迫切需求。
(三)知識自動化是中國發(fā)展工業(yè)軟件的突破口
如前所述,在工具、系統(tǒng)、平臺這些基礎和通用技術領域,廠商眾多,市場成熟;西門子、達索等國際工業(yè)軟件巨頭已經形成排他、封閉和壟斷的生態(tài)系統(tǒng),這個領域已經不利于創(chuàng)新技術的出現,也不適合國內中小軟件企業(yè)的生存和發(fā)展。而在工程中間件和知識自動化領域,各廠商涉足較少,故而正是中國發(fā)展工業(yè)軟件的良好土壤和市場突破口!(也正是基于以上對知識自動化的理解以及對工業(yè)軟件市場的分析判斷,索為才會在多年來一直堅持工程中間件的研發(fā)。)
索為理解的工程中間件是一種開放的工業(yè)軟件平臺,對下可以兼容集成各種工業(yè)軟件和設備,對上可以承載企業(yè)工業(yè)技術體系。當前基礎工業(yè)軟件市場多廠并存,勢力均衡,工程中間件成為中國制定工業(yè)軟件集成平臺標準的一次重要機會。通過工程中間件的開放平臺,有利于建立開放生態(tài)環(huán)境,并促進規(guī)模性、群發(fā)性的工業(yè)技術體系建設。一旦在工程中間件平臺建立工業(yè)技術的知識自動化體系后,底層用誰的工業(yè)軟件和工業(yè)控制系統(tǒng)已經不重要,工業(yè)體系的技術安全和數據安全也可以得到有效保證;因此,索為深信:如果中國的工業(yè)軟件企業(yè)能在工程中間件領域自主研發(fā)出相應的核心技術,那么中國在即將到來的工業(yè)4.0浪潮中,將能夠在工業(yè)標準、平臺和等技術層面掌握較大的話語權和主動權。
對于索為而言,上述思路的誕生其實借鑒了計算機和互聯網行業(yè)的發(fā)展史。30年前的UNIX產業(yè),是一種從硬件到操作系統(tǒng)到應用軟件的垂直產業(yè)模式,IBM、SUN、HP等廠商互不兼容,誰也無法統(tǒng)一市場;新興的微軟英特爾聯盟,則是硬件、操作系統(tǒng)、應用軟件開放兼容的橫向模式。最終,微軟英特爾聯盟打敗了UNIX產業(yè),就因為橫向開放模式價格低、可替換、選擇豐富,產業(yè)規(guī)模也可以做大。再看最近十年的移動互聯網行業(yè),幾乎再次重演了這一規(guī)律---蘋果的垂直和封閉模式,只讓蘋果一家公司獨大;而Android這種兼容開放的生態(tài)系統(tǒng),則催生了一大批業(yè)界巨頭(從用戶量和行業(yè)規(guī)模上,Android生態(tài)系統(tǒng)已經遠遠領先于蘋果的生態(tài)系統(tǒng))。本質上看,工程中間件和知識自動化也是一種橫向開放的生態(tài)系統(tǒng)。如果能借鑒互聯網發(fā)展的模式,集中力量抓緊時間建立百萬量級的工程APP,形成整個制造業(yè)工業(yè)技術的知識自動化體系,那么中國的工業(yè)技術體系,將走出一條不同于西方國家的模式,真正實現工業(yè)技術的自主、可控與安全。
三、知識自動化的落地實踐
(一)知識自動化在美國
自1994年,波音公司便發(fā)起了數字化制造改革(DCAC/MRM),把飛機的數十萬個零部件全部數字化,同時采用模塊化而非零部件級的層級控制,形成了完全可控的數字化產品體系,并將大量的工業(yè)技術體系數字化,融合到企業(yè)工業(yè)軟件中,把信息化軟件的作用發(fā)揮到了極致。這項改革使得波音成為了制造業(yè)數字化的先驅,也直接奠定了波音在飛機制造領域的領先地位。
2014年2月,美國總統(tǒng)奧巴馬正式啟動了作為實施“再工業(yè)化法案”中最為重要的數字化制造與創(chuàng)新中心;而該中心推出的第一個最大的項目就是:數字化制造的開源軟件代碼項目——“數字化制造公共平臺Digital ManufacturingCommons (DMC)”。DMC是一個開放性軟件平臺,通過提供基于知識自動化的服務平臺,大大降低知識工作者的設計難度,從而能將精力放在創(chuàng)新上。相信在美國的創(chuàng)新設計和再工業(yè)化發(fā)展戰(zhàn)略中,我們會越來越多地看到DMC的身影。
(二)知識自動化在德國
在德國,西門子基本主導了工業(yè)軟件平臺的發(fā)展。2007年,西門子收購了美國UGS,使其獲得了三項舉足輕重的入場券:3D設計軟件UG-NX,產品數據管理軟件Teamcenter,數字化工廠裝配系統(tǒng)Tecnomatix。2008年,西門子收購了德國的Innotec,代表著虛擬工廠的廠房布局規(guī)劃及實際工廠的運行模擬成為可能。自2013年起,西門子試圖在虛擬設計工業(yè)軟件中,采用虛擬現實(VR)來實現人機的交互,先后收購了LMS、VRcontext和Tesis軟件。Tesis可以跟SAP軟件、Oracle數據庫無縫集成,使得西門子的工業(yè)軟件平臺可以自由地與其他軟件巨頭進行協同。2014年年底,西門子成功收購了Camstar,使其具備了對于工廠現場數據的強大分析能力。2015年6月,西門子正式推出Omneo PA性能分析軟件,提供大數據與云服務。2015年9月,在PLM大會上,西門子高調推廣Active WorkSpace,使得使用者隨時可以查看各種各樣的數據。
(三)知識自動化在中國
2006年起,索為便踏上了研發(fā)連接、驅動工業(yè)軟件的工程中間件(工業(yè)軟件操作系統(tǒng))的征程。一路上,索為基于知識自動化的理念,通過知識組件模型,建立了多個領域的知識自動化系統(tǒng),如飛機總體設計系統(tǒng)、導彈綜合設計系統(tǒng)、發(fā)動機集成設計系統(tǒng)、裝甲車輛總體設計系統(tǒng)、船舶綜合設計系統(tǒng)、雷達集成設計系統(tǒng)、核反應堆協同設計系統(tǒng)、工藝集成研發(fā)系統(tǒng)、基礎工藝數據庫等。目前為止,上述系統(tǒng)在航空、航天、兵器、船舶、電子、核電、汽車等領域的實際應用已經為索為贏得了良好的口碑;更重要的是,在實際應用中,索為切實觀察到:這些知識自動化系統(tǒng)通過對設計分析工作的組件化和自動化,在提高設計品質的同時大幅縮短了設計周期。
值得一提的是,2013年8月,中航工業(yè)在“統(tǒng)一IT架構”的集團戰(zhàn)略中,決定采用索為的Sysware工程中間件以及知識自動化技術,作為中航工業(yè)集成研發(fā)的統(tǒng)一框架,全面啟動了航空集成研發(fā)平臺的建設。這既是索為與中航強強聯合在集成研發(fā)領域的一次試水,同時也是中國工業(yè)軟件業(yè)在知識自動化領域的初航。
四、突破的契機:知識自動化與中國工業(yè)體系的對接
對于國內的中小企業(yè)而言,他們既缺乏高端研發(fā)設計能力,也無法將自身的專業(yè)知識和經驗數字化,更難以形成對專業(yè)技術的深度積累。反觀國內大型企業(yè),企業(yè)內部條塊化分割嚴重,缺乏工具和數據的整合能力,加之復雜工業(yè)技術體系具有內容分散、學科交叉明顯、知識體系龐大等特點,大型企業(yè)也很難獨自勝任工業(yè)技術體系的構建。因此,只有以政府為主導來建立知識自動化平臺,并系統(tǒng)性推動工業(yè)技術體系的建設,才能真正抓住前述知識自動化所帶來的突破契機,才能讓知識自動化這一理念完成在中國工業(yè)體系內的對接與落地;更不用說,這一平臺對于保障中國技術安全和數據安全有著顯而易見的戰(zhàn)略意義:
隨著中國與西方國家在工業(yè)4.0技術上的合作,西門子、達索等國際軟件巨頭已加快對中國制造業(yè)企業(yè),尤其是高端制造業(yè)工業(yè)軟件平臺的占領和滲透,給中國自主的工業(yè)軟件廠商以及各領域專業(yè)技術服務廠商,都帶來了極大的市場競爭壓力。如果處于承上啟下位置的工業(yè)軟件平臺被國外工業(yè)軟件巨頭控制,中國大量中小工業(yè)軟件廠商、專業(yè)技術廠商乃至整個行業(yè),都將遭到致命打擊。
在這一背景之下,索為基于自身多年的實踐與觀察,認為在以下三個方面若能得到政府的助力,必將有助于中國工業(yè)軟件實現知識自動化領域的真正突破:
(一)政府主導建立知識自動化平臺
知識自動化服務平臺的建設和運營非個別企業(yè)所能勝任,應該由第三方產業(yè)促進機構在整合國家部委、地方政府、產業(yè)園區(qū)、骨干企業(yè)等多方優(yōu)勢資源和力量的基礎上,共同建設和運營,并在此基礎上探索和建立將個體技術知識通過平臺轉化為社會共性技術的激勵機制,通過云計算和服務化模式,在促進工業(yè)技術的沉淀和積累的同時,同步實現其社會服務性。
(二)加大對工程中間件的投入
工程中間件是支撐知識自動化的核心軟件平臺,也是控制工業(yè)軟件體系的戰(zhàn)略性平臺,具有研發(fā)投入大、周期長、難度高、見效慢等特點;因此,需要國家給予必要的政策和資金支持,并力爭在三到五年內,形成一個完全自主的、覆蓋制造業(yè)重要領域的行業(yè)通用性工程中間件:一方面,能夠對各種國外工業(yè)軟件進行連接和驅動;另一方面,可以不斷封裝和植入各領域工業(yè)技術和知識。
(三)為知識自動化建立配套的技術標準
目前,知識自動化領域尚未形成壟斷局面,索為及其他國內工業(yè)軟件企業(yè)已與國際相關企業(yè)有過激烈的競爭。令人遺憾的是,盡管索為在部分技術領域已經走在了國際巨頭的前面,但卻苦于缺乏國內相關技術標準的認證而在品牌上輸給國際巨頭。故而,索為希望知識自動化相關技術標準建設能在未來得到政府足夠的重視:政府應同步建立起配套的行業(yè)技術標準,比如驅動技術標準、工業(yè)技術模型化標準、工業(yè)操作系統(tǒng)標準、工業(yè)技術體系標準等等---這既是中國建立知識自動化產業(yè)生態(tài)的關鍵,也將是國內工業(yè)軟件企業(yè)開拓海外市場的重要籌碼!
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麥肯錫:預測2025年將出現的12大顛覆技術
麥肯錫發(fā)布了一項報告,里面研究了技術對未來經濟影響程度。研究的對象是一些正在取得飛速發(fā)展、具有寬泛影響,且對經濟影響顯著的技術。相反,那些過于遙遠的,僅能影響 1、2 個行業(yè)的,以及 2025 年之前不大可能實用化的技術(如混合動力),或者是雖然即將成熟但不夠大眾化的技術(如私人太空飛行)等則不在考慮范圍內。
以下就是麥肯錫列舉的顛覆性技術及其潛在的經濟影響程度(含消費者盈余在內,即消費者并未支付的因創(chuàng)新而獲得的價值),當然,這種影響評估只是粗略的,不會像 GDP 數字那么具體。
下圖數字更具體一點:
如上表所示,麥肯錫認為,未來 10 多年最具經濟影響性的技術應該是那些已經取得良好進展的技術—如已經在發(fā)達國家普及并在新興國家蓬勃發(fā)展的移動互聯網;知識工作的自動化,比方說用計算機語音來處理大部分的客戶電話;物聯網,比方說將傳感器嵌入物理實體中用來監(jiān)控產品在工廠的流動;以及云計算。按照麥肯錫的估算,到 2025 年,這些技術每一個對全球經濟的價值貢獻均超過 1 萬億美元(即便是預測的下限)。
不過麥肯錫的報告中令人感興趣的預測是,一些比較性感的新潮技術,如無人駕駛汽車、3D 打印、可再生能源等的經濟影響相對較低。
這種炒作熱度(關于技術炒作可參見Garnter的技術炒作周期)與潛在經濟影響力的失聯可以從下圖(縱向坐標為炒作指數,以過去 1 年發(fā)表的效果技術文章數衡量;橫向坐標為潛在經濟影響)看出。經濟影響力最大的技術并非炒作最厲害的。在圖中,只有右上角的技術—移動互聯網是名符其實的,即炒作與經濟影響力相當。而相對而言,知識工作自動化、物聯網、云計算以及先進機器人技術就要低調許多。
以下就是這 12 項技術的關鍵摘要:
1、移動互聯網
價格不斷下降能力不斷增強的移動計算設備和互聯網連接
到 2025 年的影響力:
經濟:3.7—10.8 萬億美元
生活:遠程健康監(jiān)視可令治療成本下降 20%
主要技術包括:
無線技術
小型、低成本計算及存儲設備
先進顯示技術
自然人機接口
先進、廉價的電池
關鍵應用包括:
服務交付
員工生產力提升
移動互聯網設備使用帶來的額外消費者盈余
2、知識工作自動化
可執(zhí)行知識工作任務的智能軟件系統(tǒng)
到 2025 年的影響力:
經濟:5.2—6.7 萬億美元
生活:相當于增加 1.1—1.4 億全職勞動力
主要技術包括:
人工智能、機器學習
自然人機接口 大數據
關鍵應用包括:
教育行業(yè)的智能學習
醫(yī)療保健的診斷與藥物發(fā)現
法律領域的合同 / 專利查找發(fā)現
金融領域的投資與會計
3、物聯網
用于數據采集、監(jiān)控、決策制定及流程優(yōu)化的廉價傳感器網絡
到 2025 年的影響力:
經濟:2.7—6.2 萬億美元,對制造、醫(yī)保、采礦運營成本的節(jié)省最高可達 36 萬億美元
主要技術包括:
先進、低價的傳感器
無線及近場通訊設備(如 RFID)
先進顯示技術
自然人機接口
先進、廉價的電池
關鍵應用包括:
流程優(yōu)化(尤其在制造業(yè)與物流業(yè))
自然資源的有效利用(智能水表、智能電表)
遠程醫(yī)療服務、傳感器增強型商業(yè)模式
4、云
利用計算機軟硬件資源通過互聯網或網絡提供服務
到 2025 年的影響力:
經濟:1.7—6.2 萬億美元 ,可令生產力提高 15-20%
主要技術包括:
云管理軟件(如虛擬化、計量裝置)
數據中心硬件
高速網絡
軟件 / 平臺即服務(SaaS、PaaS)
關鍵應用包括:
基于云的互聯網應用及服務交付
企業(yè) IT 生產力
5、先進機器人
具備增強傳感器、機敏性與智能的機器人;用于自動執(zhí)行任務
到 2025 年的影響力:
經濟:1.7—4.5 萬億美元
生活:可改善 5000 萬截肢及行動不便者的生活
主要技術包括:
無線技術
人工智能 / 計算機視覺
先進機器人機敏性、傳感器
分布式機器人
機器人式外骨骼
關鍵應用包括:
產業(yè) / 制造機器人
服務性機器人—食物準備、清潔、維護
機器人調查
人類機能增進(如鋼鐵俠)
個人及家庭機器人—清潔、草坪護理
6、自動汽車
在許多情況下可自動或半自動導航及行駛的汽車
2025 年的影響力:
經濟:0.2—1.9 萬億美元
生活:每年可挽回 3-15 萬個生命
主要技術包括:
人工智能、計算機視覺
先進傳感器,如雷達、激光雷達、GPS
機器對機器的通信
關鍵應用包括:
自動汽車及貨車
7、下一代基因組
快速低成本的基因組排序,先進的分析,合成生物學(如”寫“DNA)
到 2025 年的影響力:
經濟:0.7—1.6 萬億美元
生活:通過快速疾病診斷、新藥物等延長及改善 75% 的生命
主要技術包括:
先進 DNA 序列技術
DNA 綜合技術
大數據及先進分析
應用包括:
疾病治療
農業(yè)
高價值物質的生產
8、儲能技術
存儲能量供今后使用的設備或物理系統(tǒng)
到 2025 年的影響力:
經濟:0.1—0.6 萬億美元 ,到 2025 年 40%-100% 的新汽車是電動或混合動力的
主要技術包括:
電池技術—鋰電、燃料電池
機械技術—液壓泵、燃氣增壓
先進材料、納米材料
關鍵應用包括:
電動車、混合動力車
分布式能源
公用規(guī)模級蓄電
9、3D打印
利用數字化模型將材料一層層打印出來創(chuàng)建物體的累積制造技術
到 2025 年的影響力:
經濟:0.2—0.6 萬億美元
生活:打印的產品可節(jié)省成本 35-60%,同時可實現高度的定制化
主要技術包括:
選擇性激光燒結
熔融沉積造型
立體平版印刷
直接金屬激光燒結
關鍵應用包括:
消費者使用的 3D 打印機
直接產品制造
工具及模具制造
組織器官的生物打印
10、先進材料
具備強度高、導電好等出眾特性或記憶、自愈等增強功能的材料
到 2025 年的影響力:
經濟:0.2—0.5 萬億美元
生活:納米醫(yī)學可為 2025 年新增的 2000 萬癌癥病例提供靶向藥物
主要技術包括:
石墨烯
碳納米管
納米顆?！缂{米級的金或銀
其他先進或智能材料—如壓電材料、記憶金屬、自愈材料
關鍵應用包括:
納米電子、顯示器
納米醫(yī)學、傳感器、催化劑、先進復合物
儲能、太陽能電池
增強化學物和催化劑
11、先進油氣勘探開采
勘探與開采技術的進展可實現經濟性
到 2025 年的影響力:
經濟:0.1—0.5 萬億美元,2025 年每年可額外增加 32—62 億桶原油
主要技術包括:
水平鉆探
水力壓裂法
微觀監(jiān)測
關鍵應用包括:
燃料提取能源,包括頁巖氣、不透光油、燃煤甲烷
煤層氣、甲烷水汽包合物(可燃冰)
12、可再生能源—太陽能與風能
用清潔環(huán)?？稍偕哪茉窗l(fā)電
到 2025 年的影響力:
經濟:0.2—0.3 萬億美元,到 2025 年每年可減少碳排放 10-12 億噸
主要技術包括:
光伏電池
風力渦輪機
聚光太陽能發(fā)電
水力發(fā)電、海浪能
關鍵應用包括:
發(fā)電
降低碳排放
分布式發(fā)電
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