虽然我们对能源利用效率的估测或多或少地达到了目标，但蓝图整体看起来已经面目全非。天然气水力压裂等技术突破缓解了资源紧张状况，中国和其他一些地方的增长放缓使不少大宗商品的需求开始下降。自2014年中期以来，石油和其他商品价格大幅下滑，许多商品的全球支出仅2015年一年就下降了50%。
智能工厂，资料图
从技术方面上看，许多表面上与资源不相关的技术正在以新的方式结合，以改变大宗商品的供需方式。纵观全世界的企业，工业机器人、家用机器人、人工智能服务体系、无人驾驶车辆、新一代电池、无人机和传感器中的预见性维护、物联网连接、自动化以及数据分析日益增长的应用，都会对大宗商品的未来产生重大影响。与此同时，尤其是发达经济体，以资源为导向的趋势变得越来越弱。换言之，全球经济正在使用越来越少的资源。
在商业领域，如今，一些公司通过采用物联网、传感器监测技术，获取一些这样的价值：如自动化搬运存储摆放展示、数据分析和物联网连接等，以优化资源利用。对资源消耗最大的一些影响可能来自数据分析、自动化和物联网的进步。这些技术有可能提高资源开采效率。
工厂中的传感器自动化控制，资料图
目前，已经有挪威大陆架上的水下机器人正在将天然气管道固定在1000多米深处。一些公用事业服务公司正在使用无人机检查风力涡轮机。而石油公司通过使用物联网传感器，提高全球成千上万个油井的实时安全性、可靠性和产量。这些技术也将降低建筑和工业的资源需求强度。水泥厂可以通过预测峰值需求的定制操控系统，将研磨能耗降低5%或更多。优化先进工业机器人动作的算法可将工厂的能源消耗降低多达30%。在家庭中，智能恒温器和照明控制器已经在削减用电量。
制造业工厂已经通过包括传感器安装在内的改造工程，显著降低了能源需求。再如改用机械式水冷机组。当今大部分机组都是以恒定的压力运行，这可以确保持续或接近连续运行，但温度传感器和自动化控制可以根据室外温度的变化浮动系统的水冷压力，使得冷却功效只在需要时运行，从而大大提高效率。
技术还实现了二级效益，例如通过使用传感器更精细地调节温度和照明，或使用所分析的相同数据来预测加热和冷却系统中的压缩故障，从而以能量消耗最小化来提高劳动生产率。领先的公司现在正着手建立应用程序和数据流的艰巨工程，将这些信息跨越其多层次的供应链，使其能够了解和影响其扩展网络内部广泛的资源操作效率。