能源與環境中的人工智能
能源與環境中的人工智能透過優化能源效率、減少排放及支持可再生能源整合，推動可持續發展。從智能電網到氣候建模，人工智能正在改變我們管理資源和保護地球的方式。
人工智能的發展正在重塑能源產業和環境科學。在能源領域，機器學習被用於優化從可再生能源預測到電網可靠性的各個方面。
同時，推動人工智能本身也需要大量電力。例如，數據中心（運行人工智能服務）在2024年已消耗約415太瓦時電力——約佔全球電力的1.5%——預計到2030年將增至兩倍以上。
人工智能在能源領域的應用
人工智能已經改變了我們生產、分配和消費電力的方式。從可再生能源預測到電網優化，機器學習正在全球推動更智能、更高效的能源系統。
可再生能源預測
機器學習大幅提升風能和太陽能的短期及中期預測。通過分析大量氣象和電網數據，人工智能使可變可再生能源的整合更為順暢，減少能源浪費。
- 減少太陽能和風能的限電
- 提升能源市場競價能力
- 更高效的發電調度
電網優化
現代電網複雜且常因峰值需求而緊張。人工智能通過自動故障檢測和流量管理提供幫助。
- 故障檢測速度提升30–50%
- 額外增加高達175 GW的輸電容量
- 智能削峰填谷與負載平衡
工業效率
人工智能優化工廠、煉油廠、辦公室和家庭的能源使用。在工業領域，人工智能加速設計並優化流程。
- 節能潛力相當於墨西哥的年用電量
- 建築用電每年減少300太瓦時
- 優化暖通空調及照明控制
能源儲存與市場
人工智能學習價格和需求模式，在電價低時購買/儲存電力，電價高時出售，優化電池系統和市場運作。
- 收入提升5倍（特斯拉霍恩斯代爾項目）
- 實時市場毫秒級交易
- 先進的日內市場管理
預測性維護
除了能源流動，人工智能還助力預測性維護。渦輪機、變壓器和鍋爐上的感測器向人工智能模型提供數據，預測故障發生前的狀況。
- 減少停機時間並延長設備壽命
- 發現洩漏並預測油氣管線健康狀況
- 估算風力渦輪機維護需求，提高運行時間
- 通過主動維護減少能源浪費
人工智能在環境保護中的應用
在能源之外，人工智能是環境和氣候科學的強大工具。它擅長在大型數據集中發現模式和異常，對監測、建模和管理非常有用。
氣候建模
森林監測
海洋清理
精準農業
災害應對
生物多樣性保護
結合人工智能與全球數據可促進更佳決策——例如建立嚴重天氣和海平面上升的早期預警系統，保護超過三十億脆弱人口。
— 聯合國教科文組織「人工智能為地球」倡議
挑戰與倫理考量
儘管前景廣闊，人工智能在能源使用和環境方面也帶來重要挑戰。理解並解決這些問題對確保人工智能成為可持續發展的正面力量至關重要。
能源與碳足跡
訓練和運行人工智能模型——尤其是大型語言模型（LLM）——消耗大量電力。國際能源署警告數據中心是增長最快的電力消費者之一。
- 生成式人工智能耗電量相當於一個小國家
- 每次人工智能提示約消耗0.34瓦時
- 全球每年超過300吉瓦時（相當於300萬人用電量）
- 若克服障礙，人工智能的效益可遠超其足跡
資源消耗
建設和冷卻數據中心需要原材料和水。支撐人工智能的物理基礎設施在電力消耗之外對環境有重大影響。
硬件生產
- 每台電腦需數百公斤礦物
- 稀有元素如鎵（99%精煉於中國）
- 電子廢物問題日益嚴重
- 採礦對環境的影響
冷卻系統
- 數據中心冷卻需大量用水
- 人工智能相關冷卻用水量可達丹麥全國用水量的6倍
- 對當地水資源造成壓力
- 需尋找可持續冷卻替代方案
公平與治理問題
除了碳排放，人工智能還帶來社會風險。能源與環境領域的自動決策必須公平且透明。
數碼鴻溝
倫理問題
協作框架和法規對確保人工智能工具真正服務於可持續目標且不造成意外傷害至關重要。
— 聯合國教科文組織人工智能倫理建議，2021年
全球倡議與未來展望
各國政府和國際組織正認識到人工智能在應對能源與環境挑戰中的作用。協調合作正逐步展開，以最大化效益並降低風險。
美國能源部
啟動計劃以人工智能現代化電網，重點應用於電網規劃、許可和韌性，甚至設想大型語言模型協助聯邦審查。
國際能源署
發布全球分析報告（《能源與人工智能》，2025年），指導政策制定者將人工智能整合入能源系統，同時管理其環境足跡。
聯合國教科文組織「人工智能為地球」
與聯合國開發計劃署、科技夥伴及非政府組織合作，優先推動並擴大人工智能氣候變化解決方案，連接創新、資金與利益相關者。
未來之路
展望未來，人工智能的影響力將持續增長。更小型、更高效的模型可大幅降低人工智能的足跡。同時，人工智能驅動的能源解決方案（如智能可再生能源電網和適應性氣候預報）為應對氣候危機提供工具。
研發投資
持續研究高效人工智能模型與可持續計算
數據共享
跨境及跨部門開放數據合作
政策框架
負責任的政策平衡創新與可持續性
結論
人工智能正在革新能源系統和環境科學，帶來效率提升和新洞見。然而，其快速增長也消耗能源和資源，引發可持續性關注。
人工智能的環境成本
- 電力消耗持續增長
- 大量資源需求
- 冷卻用水
- 潛在反彈效應
人工智能的可持續潛力
- 5%潛在二氧化碳減排
- 優化可再生能源整合
- 提升氣候建模
- 改善資源管理
淨影響將取決於如何管理人工智能的需求與潛力：利用人工智能減排並保護生態系統，同時盡量減少人工智能自身的環境足跡。
