为什么97年的中国学生，能制定美国四个州的能源战略？

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这是一项图上研究作业。

97年出生的中国学生魏陆炀和他的研究人员，以美国南部与墨西哥边境的四个州——加利福尼亚，亚利桑那、新墨西哥、得克萨斯为例，对其50年来在能源生产和消费方面以及一些人口及经济信息进行数据挖掘，分析完过去50年的公开能源数据后，他们作出了对这四个州的能源战略建议。

这项研究2018年被写进《基于数据挖掘的能源战略制定深入应用》论文。实际上，这也是我们关注到的，少有的用“数据挖掘”的方式去辅助形成“能源战略”的研究。

他们用公开的数据：美国2009年国家能源数据系统（SEDS）完整数据集（50个州 ）；

公开的技术：数据采集、清洗、建模、神经元分析预测、机器训练、测试；

公开的推导过程：如果你感兴趣，可以直接去找到这篇研究报告，只有两页纸。

以及产生一个公开的对这四个州的能源战略建议：

1.假设四个州的政府通过发布政策或者措施后，使得生物质能，太阳能，地热能，水电，核电，风能的每年占比率在从2009年的均提升20%，通过控制变量法，得到2025年—2050年的其同比占比率提升情况。

2.生物质能2025年-2050年均占比率为5.62%，在五个控制变量中最高，其次是水电，占4.589%，再依次分别为风能、地热能、太阳能。通过控制变量的占比高低，可以确定2025年和2050年可再生能源的使用目标。为此可以将其作为四个州新的能源协定。

3.为了准确的考虑有没有必要把可再生能源提高来使用，得到未来全球可再生能源市场将增长数倍。由于利用市场调节不是万能的；其次，即使在市场调节可以广泛发挥作用的领域，市场也存在着固有的弱点。为此，尊重市场调节的前提下进行，这项研究同时提出了一系列的政策弥补了市场调节的不足。

我们并不需要过于关注这样的研究，是否真的会对这四个州的能源战略施加影响。我们所关注的，是这项研究所带来的一个趋势：技术民主化。

这是一个在AI领域被讨论的话题，在能源领域还没有人关注。它所带来的变化显而易见：数据开源之后，世界结成一个巨大的神经元网络，所有人都成为其中的节点，你参与分析，你参与购买、你参与使用、你参与销售、你参与迭代，体验到能源的本质之一：能量、信息、智慧的交换。

所以，这项研究不一定是最准确的那一个。同时，我们也对任何专业技能“民科化”时刻保持清醒的判断。具有积极意义的是，它会是一张拼图，而只有拼图拼到一起，才是完整的世界，不是吗？须知参差多态乃幸福本源。

况且凯文凯利讲过，所有的公司都难逃一起，所有的城市都近乎不朽。