AI助力降低碳排放
盡管AI大模型是碳排放大戶，但以AI為代表的前沿科技也正在為降
碳減排做出貢獻。
百度與咨詢機構IDC（International Data Corporation）聯合進行的研究顯示：與AI相關的技術減碳貢獻占比會逐年提升，到2060年將至少達到70%，減碳總量預計超過350億噸。
以交通行業為例，2020年中國交通行業的碳排放估測量為10.4億噸，占全國總體排放的9%。
而在驅動交通行業降碳減排過程中，使用以智能信控為主的緩堵型智能交通技術，可以有效提升城市主要道路交叉口的通行效率，千萬級人口城市因此每年可至少減碳4.16萬噸——這相當于1.4萬輛私家車行駛一年的碳排量。
從目前的實踐來看，理解和實現減排的關鍵是對減排的效果進行預測和監控，而AI在
節能減排中具有預測排放、監測排放、減少排放三個關鍵應用。
據《
碳中和產業發展白皮書》顯示，在預測排放方面，AI 能夠根據當前減排工作和需求，預測未來的碳排放量，同時為碳排放定下排放量指引。
在監測排放方面，AI 能實時跟蹤碳足跡數據，從采購、生產、銷售、運維、物流等全環節收集數據，提升監測準確性。
在減少排放方面，AI 收集各環節數據后，能夠以全局視角對各環節工作流程做出優化調整。
事實上，在AI助力碳減排方面，目前國內多個領域已有應用。
在
新能源領域，突出問題在于其具有波動性、隨機性、間歇性特點。
通過AI技術結合仿真計算，對風光電的不穩定情況做場景預測，如：結合風速、風向、光照強度等自然氣象特征對未來的發電量進行合理的預測，向電網輸出更精準的發電計劃，將新能源的不確定性、不穩定屏蔽在技術層之下。
再比如，水務集團的管轄范圍包括原水、制水、供水、排水、污水、節水等。
以居民供水為例，水壓過大，所需能耗大，管網漏損率高，可能會引起爆管事件；而水壓過小，可能會造成居民用水不便。
為了解決這一問題，水務集團在地下部署硬件傳感器監測水壓、建設水務大腦，在保證安全、穩定供水的前提下，通過AI技術可以實現智能化調壓控制、能耗優化。
不僅如此，AI降碳技術也應用在電廠、園區、數據中心等能源消耗較高的業務場景中，對其生產用電需求進行精確預測和控制，進行耗電設備、碳足跡的優化。
結語 夲呅內傛萊源亍：ф啯碳*排*放^鮫*易-網 τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
AI技術的進步給人類帶來了諸多便利，但也必須在發展中關注環境問題。
未來AI如何實現可持續發展，以及AI如何更好地支撐雙碳領域的變革，仍是亟需各行業共同解決的問題。
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