AI助力降低碳排放
盡管AI大模型是碳排放大戶(hù)，但以AI為代表的前沿科技也正在為降
碳減排做出貢獻(xiàn)。
百度與咨詢(xún)機(jī)構(gòu)IDC（International Data Corporation）聯(lián)合進(jìn)行的研究顯示：與AI相關(guān)的技術(shù)減碳貢獻(xiàn)占比會(huì)逐年提升，到2060年將至少達(dá)到70%，減碳總量預(yù)計(jì)超過(guò)350億噸。
以交通行業(yè)為例，2020年中國(guó)交通行業(yè)的碳排放估測(cè)量為10.4億噸，占全國(guó)總體排放的9%。
而在驅(qū)動(dòng)交通行業(yè)降碳減排過(guò)程中，使用以智能信控為主的緩堵型智能交通技術(shù)，可以有效提升城市主要道路交叉口的通行效率，千萬(wàn)級(jí)人口城市因此每年可至少減碳4.16萬(wàn)噸——這相當(dāng)于1.4萬(wàn)輛私家車(chē)行駛一年的碳排量。
從目前的實(shí)踐來(lái)看，理解和實(shí)現(xiàn)減排的關(guān)鍵是對(duì)減排的效果進(jìn)行預(yù)測(cè)和監(jiān)控，而AI在
節(jié)能減排中具有預(yù)測(cè)排放、監(jiān)測(cè)排放、減少排放三個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用。
據(jù)《
碳中和產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》顯示，在預(yù)測(cè)排放方面，AI 能夠根據(jù)當(dāng)前減排工作和需求，預(yù)測(cè)未來(lái)的碳排放量，同時(shí)為碳排放定下排放量指引。
在監(jiān)測(cè)排放方面，AI 能實(shí)時(shí)跟蹤碳足跡數(shù)據(jù)，從采購(gòu)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售、運(yùn)維、物流等全環(huán)節(jié)收集數(shù)據(jù)，提升監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確性。
在減少排放方面，AI 收集各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)后，能夠以全局視角對(duì)各環(huán)節(jié)工作流程做出優(yōu)化調(diào)整。
事實(shí)上，在AI助力碳減排方面，目前國(guó)內(nèi)多個(gè)領(lǐng)域已有應(yīng)用。
在
新能源領(lǐng)域，突出問(wèn)題在于其具有波動(dòng)性、隨機(jī)性、間歇性特點(diǎn)。
通過(guò)AI技術(shù)結(jié)合仿真計(jì)算，對(duì)風(fēng)光電的不穩(wěn)定情況做場(chǎng)景預(yù)測(cè)，如：結(jié)合風(fēng)速、風(fēng)向、光照強(qiáng)度等自然氣象特征對(duì)未來(lái)的發(fā)電量進(jìn)行合理的預(yù)測(cè)，向電網(wǎng)輸出更精準(zhǔn)的發(fā)電計(jì)劃，將新能源的不確定性、不穩(wěn)定屏蔽在技術(shù)層之下。
再比如，水務(wù)集團(tuán)的管轄范圍包括原水、制水、供水、排水、污水、節(jié)水等。
以居民供水為例，水壓過(guò)大，所需能耗大，管網(wǎng)漏損率高，可能會(huì)引起爆管事件；而水壓過(guò)小，可能會(huì)造成居民用水不便。
為了解決這一問(wèn)題，水務(wù)集團(tuán)在地下部署硬件傳感器監(jiān)測(cè)水壓、建設(shè)水務(wù)大腦，在保證安全、穩(wěn)定供水的前提下，通過(guò)AI技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)智能化調(diào)壓控制、能耗優(yōu)化。
不僅如此，AI降碳技術(shù)也應(yīng)用在電廠、園區(qū)、數(shù)據(jù)中心等能源消耗較高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，對(duì)其生產(chǎn)用電需求進(jìn)行精確預(yù)測(cè)和控制，進(jìn)行耗電設(shè)備、碳足跡的優(yōu)化。
結(jié)語(yǔ) 夲呅內(nèi)傛萊源亍：ф啯碳*排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
AI技術(shù)的進(jìn)步給人類(lèi)帶來(lái)了諸多便利，但也必須在發(fā)展中關(guān)注環(huán)境問(wèn)題。
未來(lái)AI如何實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，以及AI如何更好地支撐雙碳領(lǐng)域的變革，仍是亟需各行業(yè)共同解決的問(wèn)題。
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