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氣候變化是全人類面臨的共同挑戰。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。

“人工智能預測地球氣溫將在2033年至2035年間升溫超過1.5攝氏度關口”的余音仍在，世界氣象組織（WMO）關于“未來5年全球年平均氣溫較工業化前水平升高出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，隨著大數據模型的迭代進步，越來越被認為是下一代通用技術，成為技術革命和產業革命的突破性技術。通過對數據分析、建模和預測以及優化生產流程、提高供應鏈效率和生產力，人工智能產生的影響越來越大。

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揮重要作用：一是預測洪水、干旱、火災等風險發生概率較大的區域；二是預測災害性氣候（氣象事件）并發出預警，以減少人力成本；三是在行政管轄空間內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、消防工程等基礎設施項目投資。

波士頓咨詢集團發布的《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減少5%到10%的溫室氣體排放，如果擴展到全球將減少26億到53億噸二氧化碳當量的溫室氣體排放。

有關研究表明，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、重要領域減排、公眾參與、數據中心節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，人工智能將提高相關領域能源效率15%。機器學習能支持從自動維護、到泄漏監控、再到流程優化、設施管理乃至發電、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，進而優化風電場運行，減少棄風現象。人工智能可以選擇并優化可再生能源的開發利用，將各種類型的可再生能源發電節點、基地等環節鏈接起來，調節平衡供需。

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

具體做法是，先進行碳排放監測。利用人工智能的數據分析來跟蹤自身運營及供應商、用戶等價值鏈各環節的碳足跡，并補充數據缺失以提高監測的準確性。通過對價值鏈各方面的詳細分析洞察，AI能提高企業在生產、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。

在農業和碳匯方面，林業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量、效率和可持續性周期。

碳足跡和氣候變化宣傳。氣候變化對全球生態環境、社會和經濟系統產生了明顯的影響，“實現碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經濟社會系統性變革”。在應對氣候變化方面，人工智能可以幫助人們構建平臺，以跟蹤個人乃至企業的碳足跡，有針對性地設計出應對之策，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作物收成的影響等。

機器學習等計算密集型技術發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，還應設計具備普適性的通用神經網絡、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，發展賦能型技術平臺，實施新的治理模型，以激發人工智能助力碳減排的最大效益。

（作者系國務院發展研究中心研究員）