能源与环境中的人工智能
能源与环境中的人工智能通过优化能源效率、减少排放并支持可再生能源整合，推动可持续发展。从智能电网到气候建模，人工智能正在改变我们管理资源和保护地球的方式。
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。
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。从可再生能源预测到电网优化，机器学习正在全球范围内推动更智能、更高效的能源系统。
可再生能源预测
机器学习显著提升了风能和太阳能的短期及中期预测能力。通过分析大量气象和电网数据，人工智能使得可变的可再生能源更易整合，减少能源浪费。
- 减少太阳能和风能的弃用
- 提升能源市场竞价能力
- 更高效的发电调度
电网优化
现代电网复杂且常因峰值需求而紧张。人工智能通过自动故障检测和流量管理提供帮助。
- 故障检测速度提升30–50%
- 额外增加高达175吉瓦的输电容量
- 智能峰值削减与负载平衡
工业效率
人工智能简化了工厂、炼油厂、办公室和家庭的能源使用。在工业领域，人工智能加速设计并优化流程。
- 潜在节能相当于墨西哥的年用电量
- 建筑电力每年减少300太瓦时
- 优化暖通空调和照明控制
能源储存与市场
人工智能学习价格和需求模式，在电价低时买入/储存电力，高价时卖出，优化电池系统和市场运营。
- 收入提升5倍（特斯拉霍恩斯代尔项目）
- 实时市场中的毫秒级交易
- 先进的日内市场管理
预测性维护
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为人工智能模型提供数据，预测故障发生前的风险。
- 减少停机时间，延长设备寿命
- 发现泄漏，预测油气管道健康状况
- 估算风力涡轮机维护需求，提高运行时间
- 通过主动维护减少能源浪费
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。它擅长发现大型数据集中的模式和异常，适用于监测、建模和管理。
气候建模
森林监测
海洋清理
精准农业
灾害响应
生物多样性保护
结合人工智能与全球数据可以赋能更优决策——例如创建针对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。
— 联合国教科文组织“地球人工智能”倡议
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领域也带来重要挑战。理解并应对这些问题对于确保人工智能成为可持续发展的净正面力量至关重要。
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电力消费增长最快的领域之一。
- 生成式人工智能的电力消耗相当于一个小国家
- 每次人工智能请求约消耗0.34瓦时
- 全球每年超过300吉瓦时（相当于300万人用电量）
- 若克服障碍，人工智能的益处可远超其能耗
资源消耗
建设和冷却数据中心需要原材料和水。支持人工智能的物理基础设施在电力消耗之外还有显著环境影响。
硬件生产
- 每台计算机需数百公斤矿物
- 稀有元素如镓（99%精炼于中国）
- 电子废弃物问题日益严重
- 采矿带来的环境影响
冷却系统
- 数据中心冷却需大量用水
- 人工智能相关冷却用水量可能是丹麦全国用水量的6倍
- 对当地水资源造成压力
- 需要可持续冷却替代方案
公平与治理问题
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。
数字鸿沟
伦理问题
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。
— 联合国教科文组织人工智能伦理建议，2021年
全球倡议与未来展望
各国政府和国际组织正认识到人工智能在应对能源与环境挑战中的作用。协调合作正逐步展开，以最大化收益并降低风险。
美国能源部
启动了利用人工智能现代化电网的项目，重点应用于电网规划、许可和韧性建设，甚至设想大型语言模型辅助联邦审查。
国际能源署
发布全球分析报告（《能源与人工智能》，2025年），指导政策制定者将人工智能整合进能源系统，同时管理其环境足迹。
联合国教科文组织“地球人工智能”
与联合国开发计划署、科技伙伴和非政府组织合作，优先推广和扩大人工智能气候解决方案，连接创新、资金和利益相关者。
未来之路
展望未来，人工智能的影响力只会增强。更小、更高效的模型可显著降低人工智能的能耗。同时，人工智能驱动的能源解决方案（如智能可再生能源电网和自适应气候预测）为应对气候危机提供工具。
研发投入
持续研究高效人工智能模型和可持续计算
数据共享
跨境和跨部门的开放数据合作
政策框架
平衡创新与可持续性的负责任政策
结论
人工智能正在革新能源系统和环境科学，带来效率提升和新洞见。然而，其快速增长也消耗能源和资源，引发可持续性关注。
人工智能的环境成本
- 电力消耗不断增长
- 显著的资源需求
- 冷却用水量大
- 潜在的反弹效应
人工智能的可持续潜力
- 潜在减少5%的二氧化碳排放
- 优化可再生能源整合
- 增强气候建模能力
- 改善资源管理
净影响将取决于如何管理人工智能的需求与潜力：利用人工智能减少排放和保护生态系统，同时尽量降低其自身的环境足迹。
