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(xiàn)。
百度與咨詢機構(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)占比會逐年提升，到2060年將至少達(dá)到70%，減碳總量預(yù)計超過350億噸。
以交通行業(yè)為例，2020年中國交通行業(yè)的碳排放估測量為10.4億噸，占全國總體排放的9%。
而在驅(qū)動交通行業(yè)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(shù)，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(dāng)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(xiàn)減排的關(guān)鍵是對減排的效果進(jìn)行預(yù)測和監(jiān)控，而AI在
節(jié)能減排中具有預(yù)測排放、監(jiān)測排放、減少排放三個關(guān)鍵應(yīng)用。
據(jù)《
碳中和產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書》顯示，在預(yù)測排放方面，AI 能夠根據(jù)當(dāng)前減排工作和需求，預(yù)測未來的碳排放量，同時為碳排放定下排放量指引。
在監(jiān)測排放方面，AI 能實時跟蹤碳足跡數(shù)據(jù)，從采購、生產(chǎn)、銷售、運維、物流等全環(huán)節(jié)收集數(shù)據(jù)，提升監(jiān)測準(zhǔn)確性。
在減少排放方面，AI 收集各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)后，能夠以全局視角對各環(huán)節(jié)工作流程做出優(yōu)化調(diào)整。
事實上，在AI助力碳減排方面，目前國內(nèi)多個領(lǐng)域已有應(yīng)用。
在
新能源領(lǐng)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(shù)結(jié)合仿真計算，對風(fēng)光電的不穩(wěn)定情況做場景預(yù)測，如：結(jié)合風(fēng)速、風(fēng)向、光照強度等自然氣象特征對未來的發(fā)電量進(jìn)行合理的預(yù)測，向電網(wǎng)輸出更精準(zhǔn)的發(fā)電計劃，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，水壓過大，所需能耗大，管網(wǎng)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(wù)集團在地下部署硬件傳感器監(jiān)測水壓、建設(shè)水務(wù)大腦，在保證安全、穩(wěn)定供水的前提下，通過AI技術(shù)可以實現(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)場景中，對其生產(chǎn)用電需求進(jìn)行精確預(yù)測和控制，進(jìn)行耗電設(shè)備、碳足跡的優(yōu)化。
結(jié)語 夲呅內(nèi)傛萊源?。骇鎲┨?排*放^鮫*易-網(wǎng) τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ
AI技術(shù)的進(jìn)步給人類帶來了諸多便利，但也必須在發(fā)展中關(guān)注環(huán)境問題。
未來AI如何實現(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)共同解決的問題。
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