氣候變化是全人類面臨的共同挑戰(zhàn)。人類是地球這艘“飛船”上的乘客，是命運共同體，必須攜手合作應對氣候變化的挑戰(zhàn)。

“人工智能預測地球氣溫將在2033年至2035年間升溫超過1.5攝氏度關(guān)口”的余音仍在，世界氣象組織（WMO）關(guān)于“未來5年全球年平均氣溫較工業(yè)化前水平升高出1.5攝氏度的可能性為66%；2023至2027年至少有一年將成為有紀錄以來最熱年份的概率高達98%”的警示振聾發(fā)聵。

目前，利用人工智能助力人類應對氣候變化問題，正為我們帶來極大機遇：可體現(xiàn)在碳減排行動方案實施、氣候變化的適應以及公眾理解等方面。

人工智能，隨著大數(shù)據(jù)模型的迭代進步，越來越被認為是下一代通用技術(shù)，成為技術(shù)革命和產(chǎn)業(yè)革命的突破性技術(shù)。通過對數(shù)據(jù)分析、建模和預測以及優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高供應鏈效率和生產(chǎn)力，人工智能產(chǎn)生的影響越來越大。

在應對氣候變化方面，人工智能具有廣闊的應用空間并將發(fā)揮越來越重要的作用。

人工智能可提高天氣預報的準確性。有關(guān)研究表明，87%的人工智能專家證實，人工智能將成為應對氣候變化的有效工具。具體而言，人工智能在以下方面可以發(fā)揮重要作用：一是預測洪水、干旱、火災等風險發(fā)生概率較大的區(qū)域；二是預測災害性氣候（氣象事件）并發(fā)出預警，以減少人力成本；三是在行政管轄空間內(nèi)為不同用途的土地更好地分配水資源；四是選擇效用更好的水壩、消防工程等基礎(chǔ)設(shè)施項目投資。

波士頓咨詢集團發(fā)布的《人工智能如何成為應對氣候變化的有力工具》報告表明，使用人工智能有助于一個機構(gòu)減少5%到10%的溫室氣體排放，如果擴展到全球?qū)p少26億到53億噸二氧化碳當量的溫室氣體排放。

有關(guān)研究表明，人工智能在為人類應對氣候變化助力方面，包括提高能源效率、重要領(lǐng)域減排、公眾參與、數(shù)據(jù)中心節(jié)能以及制定實施氣候變化的適應計劃等。

對于提高能源效率。

未來3到5年內(nèi)，人工智能將提高相關(guān)領(lǐng)域能源效率15%。機器學習能支持從自動維護、到泄漏監(jiān)控、再到流程優(yōu)化、設(shè)施管理乃至發(fā)電、配電效率等多個方面。一些人工智能工具可以提前36個小時預測風向，進而優(yōu)化風電場運行，減少棄風現(xiàn)象。人工智能可以選擇并優(yōu)化可再生能源的開發(fā)利用，將各種類型的可再生能源發(fā)電節(jié)點、基地等環(huán)節(jié)鏈接起來，調(diào)節(jié)平衡供需。

工業(yè)制造、交通運輸、建筑、消費品、公用事業(yè)等領(lǐng)域都可以利用人工智能收到減碳效果。

具體做法是，先進行碳排放監(jiān)測。利用人工智能的數(shù)據(jù)分析來跟蹤自身運營及供應商、用戶等價值鏈各環(huán)節(jié)的碳足跡，并補充數(shù)據(jù)缺失以提高監(jiān)測的準確性。通過對價值鏈各方面的詳細分析洞察，AI能提高企業(yè)在生產(chǎn)、運輸及其他方面的效率，減少碳排放并降低成本。人工智能可以優(yōu)化車流路徑、交通信號，不斷減少運行排放，并為減緩氣候變化作出貢獻。

在農(nóng)業(yè)和碳匯方面，林業(yè)碳匯等自愿減排項目是碳達峰碳中和路線圖施工圖不可或缺的組成。通過對大氣溫度、土壤、鳥類遷徙以及種植、灌溉、殺蟲劑和化肥的使用和收獲等條件的分析和建模，人工智能的研究和計算還可以大大提高作物產(chǎn)量、效率和可持續(xù)性周期。

碳足跡和氣候變化宣傳。氣候變化對全球生態(tài)環(huán)境、社會和經(jīng)濟系統(tǒng)產(chǎn)生了明顯的影響，“實現(xiàn)碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經(jīng)濟社會系統(tǒng)性變革”。在應對氣候變化方面，人工智能可以幫助人們構(gòu)建平臺，以跟蹤個人乃至企業(yè)的碳足跡，有針對性地設(shè)計出應對之策，降低人們在衣食住行用等日常生活中的碳減排，實現(xiàn)以較低的能耗和碳減排支撐人們生活水平的提高和福祉的改善。

人工智能有助于制訂氣候變化適應計劃。比如最容易受到氣候變化影響的國家，通過系統(tǒng)使用人工智能來啟動其適應行動；一些國家利用人工智能啟動作物分布精確繪圖，并預測氣候變化對農(nóng)作物收成的影響等。

機器學習等計算密集型技術(shù)發(fā)展帶來的碳足跡也不可忽視。因此，除盡可能使用可再生能源外，還應設(shè)計具備普適性的通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能或機器學習模型，并通過測量碳效率的最佳實踐和工具以降低碳減排。要從小處著手；使用成本最小的概念設(shè)計AI解決方案，并及時對方案進行迭代、整合和完善。加強能力建設(shè)，發(fā)展賦能型技術(shù)平臺，實施新的治理模型，以激發(fā)人工智能助力碳減排的最大效益。

（作者系國務(wù)院發(fā)展研究中心研究員）