向明天的智能电表Say Hello。

你可以向下一代家庭能源中心提问，就像对 Alexa 或 Siri 提问一样。

今年最新发布的一些设备可以呈现像电子游戏一样动感的实时模拟，以此来向您展示如何降低用电费用或减少碳足迹。这些将可以帮助您管理太阳能电池板和电动汽车充电器的用电量。

像智能手机一样，这些电能表也会运行应用程序，并且它们将会为电力公司提供更清晰的电网图，包括附近电力线上的组件出现故障时，它也会发出预警提示。

从今年秋天开始，来自初创品牌 Anuranet 的设备将搭载 NVIDIA Jetson 边缘 AI 平台在数百甚至数千个家庭中启用。

Utilidata 是一家总部位于罗德岛的公司，开发网格软件已有十年之久，它正在与 NVIDIA 合作开发基于 Jetson 的智能网格芯片。它将以米为单位，将实时人工智能应用程序带到边缘。

这些正是 NVIDIA 和合作伙伴共同的愿景，致力于打造更智能、更清洁、更安全的电网。

“现在的智能电表还不足以称之为智能，但凭借 Jetson GPU 的边缘计算能力和我们的软件平台，我们将创造真正的智能电表，去改变一个家庭乃至一个建筑物的能源控制网络” Diane Zuckerman 说道。她是德克萨斯州奥斯汀市 Anuranet 的联合创始人，这是她在全球推出的六家初创公司中的最新一家。

Anuranet 正在开发 Bullfrog 品牌的智能电表和电路板，并由 NVIDIA Jetson 边缘 AI 平台提供支持。它们可以连接到电网以及智能电器、家庭能源中心、太阳能电池板、电动汽车充电器及其电池，以帮助客户节省电费，同时实时减少碳足迹。

“它们的简约性将吸引消费者，并以高性能和安全性来创造价值”  Zuckerman 说。

尽管只成立了八个月，但这家初创公司已经与两家公司签署了合同，并从今年开始在新的住宅中部署其设备。位于纳什维尔的 Richland Partners 将Anuranet Bullfrog 能源生态系统应用在其正在建造的住宅和公寓中。奥斯汀市的 Neu Communities 将使用它们来管理其正在建设的新住宅区的私人微电网。

当前的智能电表会舍弃家中大部分与能源相关的数据，是因为它们缺乏处理这些数据的计算能力。这是一个 Anuranet、Utilidata 和其他公司将用来改善电网的实时数据宝库。

例如，基于 NVIDIA Jetson 的智能仪表每秒可以进行数万次测量。

“在这些数据中编码的，是有关功率流质量以及可能对其造成干扰的信息，” Utilidata 首席技术官 Marissa Hummon 解释道。Utilidata 是NVIDIA 的初始合作伙伴，已经为一些大型国际计量公司构建了应用程序。“一根树枝可能会影响波形，如果我们能看到，我们就可以预判停电的发生——这种洞察力是许多应用程序可以使用的东西，因此它为其他人创造了创新的环境。” 她说道。

在NVIDIA和Microsoft 的投资支持下，Utilidata 旨在以消费者和电力公司共同受益的方式了解电力流动，这需要机器学习和计算能力来运行它。

Hummon 正在展示一个已应用 Utilidata 智能电网芯片的原型设备

“没有人可以浏览所有的路径信息来找到其中关键，但计算机可以，我们将基于 Jetson 的智能电网芯片上运行的软件来部署最佳算法，”Hummon 补充道。

Utilidata 正在和美国国家可再生能源实验室进行合作，运行实验室搭载 Utilidata 的智能电网芯片的实时电力流软件。一些电力公司正在与 Utilidata 讨论在其智能电表中试用其芯片。

智能电表可以很好地跟踪和响应迅速到达电网边缘的双向电力流。

家庭和企业正逐步安装电池和太阳能源板作为发电机。与此同时，他们也正在安装电动汽车充电器，其消耗的功率是用于推动电网所需的大型空调的三倍以上。随着美国最近的资金投入，更多的充电器及其电网需求将快速上线。

“你不能编写一个好的物理模型来跟踪这一切，它需要一种不同的、非常适合 GPU 计算的方法来解决这个问题。” 哈佛大学物理学博士Hummon 说。她补充说道：“这就是为什么边缘人工智能已经从可有可无变成了电力公司客户做准备的迫切需要。”

两家初创公司的产品都将依托于 NVIDIA 的集成技术和面向第三方应用开发者的开放平台。

来自Utilidata 的 Hummon 对于能够培育技术初创公司，提供引荐投资者、介绍专业知识和技术的 NVIDIA Inception 计划表示赞赏。作为与 NVIDIA 一起开发软件定义的智能电网芯片工作的一部分，Inception 让她的团队可以访问云中的 GPU，并就如何充分利用它们进行培训。Inception 还与电力行业的其他创新者建立了联系。

就其本身而言，Anuranet 将通过对话式 AI使其 Bullfrog 设备焕发生机，该设备将其用于自然语言理解的内部代码与NVIDIA Riva中的自动语音识别相结合，这是一种用于构建语音 AI 应用程序的 GPU 加速软件开发套件。

“我们代码的精准度已经是竞争对手产品的两倍，我希望通过 Riva 的应用，让我们的表现比市场上的任何产品高出一个量级。” Anuranet 首席技术官David L. Brock 说。David L. Brock取得了麻省理工学院机器人和人工智能博士学位，并且他开发了一种新的自然语言理解方法。

“Riva 非常令人兴奋，我们希望在未来的产品中扩大对它的使用。”他补充道。

这是 NVIDIA 推动向更具弹性的电网和可持续发展未来过渡的另一种方式。