能源与环境中的人工智能

人工智能的发展正在重塑能源行业和环境科学。在能源领域，机器学习被用于优化从可再生能源预测到电网可靠性的各个方面。

与此同时，驱动人工智能本身也需要大量电力。例如，运行人工智能服务的数据中心在2024年已消耗约415太瓦时电力——约占全球电力的1.5%，预计到2030年这一数字将翻倍以上。

满足这一需求需要多样化的能源来源：国际能源署（IEA）发现，约一半新增数据中心电力将来自可再生能源（其余由天然气、核能等补充）。这种双重特性——人工智能既需要能源又帮助管理能源——意味着能源与科技正携手前行。

1. 人工智能在能源领域的应用
2. 人工智能在环境保护中的应用
3. 挑战与伦理考量
4. 全球倡议与未来展望

人工智能在能源领域的应用

人工智能已经在改变我们生产、分配和消费电力的方式。主要应用包括：

可再生能源预测与整合：机器学习能显著提升风能和太阳能的短期及中期预测。通过分析大量气象和电网数据，人工智能使得整合波动性可再生能源更加高效，避免能源浪费。
例如，2019年国际可再生能源署（IRENA）报告指出，基于人工智能的天气和发电预测可减少太阳能和风能的弃用。国际能源署同样强调，基于人工智能的预测有助于平衡更多分布式发电的电网，“减少可再生能源的弃用和排放”。
更准确的预测让运营商能更好地参与能源市场竞价，并更高效地调度发电。
电网优化与韧性：现代电网复杂且常因峰值需求而承压。人工智能通过自动检测故障和管理电力流动提供帮助。
例如，基于人工智能的系统能更快定位设备故障，将停电时间缩短30%至50%。智能传感器和控制算法还能提升输电线路的有效容量。
国际能源署预测，人工智能工具可释放多达175吉瓦的额外输电容量，无需新建线路。在数字化的“智能电网”中，人工智能持续学习负荷模式，削峰填谷，平衡供需。
工业与建筑能效：人工智能广泛应用于工厂、炼油厂、办公楼和住宅的能源管理。在工业领域，人工智能加速设计并优化流程。
国际能源署报告称，现有人工智能技术应用于工业能源使用可节省的能源超过墨西哥全年的能源消耗。在建筑领域，人工智能管理供暖/制冷和照明。
现有基于人工智能的暖通空调控制系统若全球推广，每年可减少约300太瓦时电力需求（相当于澳大利亚和新西兰的年发电总和）。在交通和出行方面，人工智能优化交通流和物流：有估计显示，基于人工智能的路线规划可节省相当于1.2亿辆汽车一年用能的能源，但需管理潜在的反弹效应（如更多驾驶）。
能源储存与市场运营：人工智能在能源储存和电力市场设计中至关重要。在电池系统中，人工智能学习价格和需求模式，在电价低时买入/储存电力，在电价高时卖出。
例如，特斯拉在澳大利亚的霍恩斯代尔电池项目使用的人工智能“自动竞价器”使收入相比人工竞价增长五倍。在实时市场中，人工智能算法能在毫秒级交易电力，保持电网平衡。
国际可再生能源署指出，这类“先进人工智能”模型非常适合管理日内市场和灵活需求。
维护与预测：除了能源流动，人工智能还助力预测性维护。涡轮机、变压器和锅炉上的传感器向人工智能模型提供数据，预测故障发生前的征兆。
这减少了停机时间，延长设备寿命。在油气行业，人工智能已能发现泄漏并预测管道健康状况。在可再生能源领域，人工智能能估算风机何时需要维护，确保更高的运行时间和更少的能源浪费。

这些应用共同帮助降低成本，提高可靠性，减少排放。国际能源署指出，尽管人工智能驱动的能源需求增长，人工智能在整个电力系统的应用仍能直接减少运营排放——例如通过提升电厂效率或优化燃料结构。

能源领域人工智能的应用

人工智能在环境保护中的应用

在能源之外，人工智能是环境和气候科学的强大工具。它擅长在大数据中发现模式和异常，适用于监测、建模和管理：

气候与天气建模：主要科学机构现正利用人工智能提升天气和气候模型的准确性。例如，NASA和IBM发布了开源的Prithvi天气气候人工智能模型，基于数十年历史数据训练。
该模型能提升气候模拟的空间分辨率（至区域尺度）并改善短期预测。这类人工智能模型使极端天气和气候趋势的预测更精准，直接支持适应性规划。
森林砍伐与土地监测：卫星产生海量地球影像。人工智能分析这些图像以监测森林和土地利用。
例如，基于人工智能的平台已在30多个国家用于绘制数百万公顷的森林砍伐地图并估算森林碳储量。通过自动化图像分析，人工智能为保护工作者提供近实时的栖息地丧失地图，帮助精准植树造林。
类似技术还追踪城市扩张、冰川融化及其他影响碳循环和生物多样性的土地覆盖变化。
海洋与污染清理：人工智能还助力污染地图绘制和清理行动。组织如The Ocean Cleanup利用机器视觉检测和绘制偏远海域的漂浮塑料。
通过训练人工智能分析卫星和无人机图像，创建详细污染地图，使清理船只能高效定位高密度区域。人工智能同样应用于垃圾填埋场和回收厂：一家初创企业的人工智能系统扫描了数十亿废弃物，识别出数万吨被丢弃的可回收材料。
在这两种情况下，人工智能极大加快了过去需人工或无法完成的流程。
水资源与农业：在水资源管理中，人工智能通过整合天气、土壤和用水数据预测干旱和洪水。农民使用“精准农业”工具（通常由人工智能驱动）优化灌溉和施肥，提高产量同时减少径流。
全球专家指出，人工智能能加速可持续农业的推广，减少浪费，节约资源。（例如，基于人工智能的灌溉系统已显示出节水和节能高达40%的效果。）
灾害响应与生物多样性：应急服务利用人工智能预测野火蔓延，优化疏散路线，甚至协调救援物流。
人工智能模型被训练识别卫星图像中的干旱或虫害爆发迹象（为农民提供预警）。野生动物保护利用人工智能识别运动摄像头或音频记录中的动物，帮助保护濒危物种。
例如，非洲一套人工智能系统学会预测区域天气模式，向布隆迪、乍得和苏丹的村庄预警即将到来的洪水或干旱。

这些应用展示了人工智能的广泛价值：实时处理复杂环境数据，提供人类难以单独完成的洞见（如排放、资源使用或生态系统变化）。
正如联合国教科文组织的地球人工智能倡议强调，结合全球数据的人工智能能赋能更优决策——例如建立极端天气和海平面上升的预警系统，保护超过30亿脆弱人群。

环境保护中的人工智能应用

挑战与伦理考量

尽管前景广阔，人工智能在能源使用和环境保护方面也带来重要挑战：

能源与碳足迹：训练和运行人工智能模型——尤其是大型语言模型（LLM）——消耗大量电力。国际能源署警告，数据中心是增长最快的电力消费者之一。
生成式人工智能的电力负载已相当于一个小国家。根据联合国教科文组织，处理一次人工智能请求约耗电0.34瓦时（全球每年超过300吉瓦时，相当于300万人的年用电量）。
若不加控制，人工智能的全球排放份额可能从当前约0.5%上升至2035年的1%至1.5%。（相比之下，终端人工智能应用可能在2035年前减少能源部门二氧化碳排放高达5%，这一效益远大于人工智能自身的碳足迹，但实现这一目标需克服诸多障碍。）
资源消耗：建设和冷却数据中心需要大量原材料和水资源。制造一台用于人工智能的计算机可能需要数百公斤矿物和金属，专用芯片还使用镓等稀有元素（全球99%以上的镓精炼集中在中国）。
这些增加了电子废弃物和采矿影响。数据中心冷却用水量巨大——有估计称人工智能相关冷却用水可能超过丹麦全国用水量的六倍。
这些影响要求我们谨慎管理人工智能的发展。
反弹效应与公平性：人工智能带来的效率提升可能被用户增加消费（如更便宜的出行或能源使用）所抵消。国际能源署提醒，若无谨慎政策，人工智能的净气候效益可能被反弹效应削弱。
此外，人工智能的采用不均衡：目前只有少数国家和企业拥有充分的基础设施和数据来充分利用人工智能。国际能源署指出，能源行业相较科技行业缺乏人工智能专业人才，许多地区（尤其是全球南方）数据中心有限。
若不加以解决，数字鸿沟可能加剧。
伦理与治理问题：除了碳排放，人工智能还带来社会风险。能源和环境领域的自动化决策必须公平透明。
隐私（如智能电表）、算法偏见和关键基础设施的网络安全是严峻挑战。专家强调需要标准和政策：联合国教科文组织和联合国倡议鼓励各国采纳人工智能伦理和可持续发展指南。
例如，联合国教科文组织2021年发布的人工智能伦理建议中包含环境影响章节。协作框架和法规对于确保人工智能工具真正服务于可持续目标、避免意外伤害至关重要。