AI與可持續(xù)發(fā)展展望 2024

AI與可持續(xù)發(fā)展展望AIandSustainableDevelopmentOutlookFOREWORD聯(lián)合國(guó)《2030年可持續(xù)發(fā)展議程》強(qiáng)調(diào)“人類、地球、繁榮、和平與伙伴”，為全球提供了從傳統(tǒng)發(fā)展模式向可持續(xù)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變的范式。2024年9月聯(lián)合國(guó)未來峰會(huì)將進(jìn)一步討論人工智能、數(shù)字經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展的關(guān)系。針對(duì)這樣的背景，AI與全球可持續(xù)發(fā)展展望報(bào)告，將分析AI及大模型技術(shù)革新對(duì)對(duì)全球可持續(xù)發(fā)展的挑戰(zhàn)格局，這將給我們帶來什么挑戰(zhàn)與機(jī)遇？如何構(gòu)建一個(gè)跨學(xué)科，跨界的綜合框架來支AI與可持續(xù)發(fā)展展望旨在分析和探索“AI與可持續(xù)發(fā)展框架”關(guān)鍵層面，為新世紀(jì)格局的科技、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)與政治敘事提供框架。從科技企業(yè)AI技術(shù)與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的未來人機(jī)交互界面（海平面），從而提供產(chǎn)品抓手來影響世界的關(guān)鍵層面，衍生到“海平面”之下主導(dǎo)AI及機(jī)器世界的基礎(chǔ)設(shè)施與基礎(chǔ)協(xié)議層面，以及海平面之上影響人思倫理地緣政治技術(shù)革新地緣政治技術(shù)革新氣候變化這個(gè)層面強(qiáng)調(diào)了東西方之間新的核心共識(shí)，強(qiáng)調(diào)了碳中和的愿景，并強(qiáng)調(diào)了技術(shù)和價(jià)值觀之間的關(guān)鍵交匯點(diǎn)。這個(gè)概念強(qiáng)調(diào)將環(huán)境和氣候風(fēng)險(xiǎn)整合到新數(shù)字科技經(jīng)濟(jì)體系中，以促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展，減少氣候變化的影響，并確保環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的協(xié)調(diào)信息通信技術(shù)構(gòu)成了現(xiàn)代地理景觀的基石。這個(gè)層面將技術(shù)堆棧分為技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層和數(shù)據(jù)流。這些元素在信息傳播、創(chuàng)新與社會(huì)變革中發(fā)揮著關(guān)鍵FOREWORDFOREWORD在這個(gè)層面上，重點(diǎn)是“世界ID和基礎(chǔ)協(xié)議”的概念，通過標(biāo)識(shí)、識(shí)別和數(shù)據(jù)管理，以及可編程的金融技術(shù)，特別是與碳中和邏輯集成的可編程金融系統(tǒng)，將強(qiáng)調(diào)人工智能時(shí)代的新工作模式與分配制度。該框架強(qiáng)調(diào)了隱私保護(hù)的必要性，并可能通過定義和使用數(shù)據(jù)本身結(jié)構(gòu)將在資源分配中做出決定作用？數(shù)據(jù)的定義、使用和共享或?qū)Q定數(shù)據(jù)產(chǎn)生的價(jià)值如何分配給不同的利益相關(guān)者，包括個(gè)人、企業(yè)和社會(huì)組織等。因此，數(shù)據(jù)管理不僅需要考慮個(gè)人隱私權(quán)，還需要考慮資源和公共管理，以確保公平性和可持續(xù)性。數(shù)據(jù)創(chuàng)造的商業(yè)和社會(huì)價(jià)值決定了其作為未來資源分配的關(guān)鍵因素的重要性。無論是在物質(zhì)層面，如土地和自然資源，還是在虛擬層面，包括數(shù)據(jù)，它們都被認(rèn)為是最重要的生產(chǎn)資料，需要高度重視數(shù)據(jù)和資源的重要性。AIAI與人機(jī)界面層面，及“海平面”作為一個(gè)強(qiáng)大的工具，人工智能如何在實(shí)現(xiàn)東該層面?zhèn)戎赜谂c“人工智能與人的需求”的技術(shù)設(shè)計(jì)與產(chǎn)品的相關(guān)的問題，是當(dāng)在過去與現(xiàn)在，由于非政府組織、跨國(guó)公司等非國(guó)家實(shí)體能夠推動(dòng)超越國(guó)家范圍的變革和治理。在這一背景下，全球治理由上述非國(guó)家實(shí)體共同參與，作為國(guó)家機(jī)構(gòu)同時(shí)AI及數(shù)字技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)，讓個(gè)人和一些組織能夠參與到構(gòu)建、參與并支持其建立的虛擬機(jī)構(gòu)或“云國(guó)家”中。這些虛擬機(jī)構(gòu)不依賴于地理位置，而是基于在線通信和數(shù)字協(xié)議。個(gè)人和機(jī)構(gòu)根據(jù)自己的價(jià)值觀選擇加入這些虛擬國(guó)家，并通過區(qū)塊鏈等技術(shù)實(shí)現(xiàn)自治和治理。這種觀點(diǎn)挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)國(guó)家主權(quán)的概念，將治理下放至個(gè)人和社字技術(shù)促進(jìn)了全球范圍內(nèi)的合作與治理，打破了傳統(tǒng)國(guó)家邊界；另一方面，它也提供了個(gè)人和社區(qū)自我組織和治理的新途徑，挑戰(zhàn)了國(guó)家的傳統(tǒng)角色。縱觀歷史，民族身份和文明之間的競(jìng)爭(zhēng)與合作的相互作用塑造了不同國(guó)家和地區(qū)的發(fā)展軌跡。中國(guó)歷史上“華夷之辨”和西方羅馬帝國(guó)文明的向心力等例子提供了這方面的歷史經(jīng)驗(yàn)。而當(dāng)下社會(huì)發(fā)展的多樣性和復(fù)雜性，需要我們更深入地思考AI對(duì)未FOREWORDFOREWORD此外，國(guó)際社會(huì)正在努力構(gòu)建一個(gè)全球性的未來議程框架，以解決氣候變化、數(shù)字權(quán)利等跨領(lǐng)域問題。這種轉(zhuǎn)變涉及到重新定義人類與AI及科技技術(shù)之間的道德關(guān)系，對(duì)治理結(jié)構(gòu)和全球規(guī)范產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。它不僅要求我們重新思考技術(shù)發(fā)展與社會(huì)倫理之間的平衡，還涉及到如何在全球范圍內(nèi)協(xié)調(diào)行動(dòng)，確保技術(shù)進(jìn)步能夠促進(jìn)共同福祉，而非加劇不平等或環(huán)境破壞。這一過程需要跨學(xué)科的合作，包括法律、倫理學(xué)、政策制定、科技以及社會(huì)學(xué)跨界共同參與，以確保全球道德倫理體系的構(gòu)建既符合人類共同利益，又能適應(yīng)快速變化的技術(shù)環(huán)境?？傊?，在“AI與可持續(xù)發(fā)展展望”框架試圖結(jié)構(gòu)性的理解和分析氣候變化，大模在分析了“AI與可持續(xù)發(fā)展展望”的中長(zhǎng)期框架后，未來幾年的短期內(nèi)AI及大模2024年2月10號(hào)，OpenAI首席執(zhí)行官SamAltman提出計(jì)劃籌資7萬億美元興建包括GPU堆棧在內(nèi)的AI方面的投資。事實(shí)上，大型科技公司一直AI研發(fā)上大幅增加的公司帶動(dòng)的相關(guān)資本支出總額將同比增長(zhǎng)500至1000億美元。同時(shí)，通過削減其他資本支出，這些企業(yè)將更多資金轉(zhuǎn)移到人工智能上。此外，其他科技企業(yè)也在大力投入人工智能，例如特斯拉今年在人工智能上將花費(fèi)100億美元。更重要的是美國(guó)政府可見，在重大技術(shù)革新時(shí)期，特別是基礎(chǔ)設(shè)施方面的巨大投資，美國(guó)存在先例28.63萬億美元GDP的約3.5%，這也是巨大的。但是美國(guó)千億級(jí)的投資已經(jīng)開始，F(xiàn)OREWORDhttps://situational-awareness.ai//crs/misc/RL34645.pdf][/archives/la-xpm-2002-jun-30-?-billions30-story.html]FOREWORD思維鏈(ChainofThought,CoT)：在解決數(shù)學(xué)和推理問Posttrainingimprovements：當(dāng)前的GPT-4通過后訓(xùn)練改進(jìn)顯著提升了能力，可EpochAI對(duì)一些技術(shù)（如Sca?olding和工具使用）進(jìn)行了調(diào)查3，發(fā)現(xiàn)這些技3[/blog/ai-capabilities-can-be-signi?cantly-improved-without-expensive-retraining]FOREWORDFOREWORD美國(guó),隨著人工智能快速發(fā)展,巨量資金將投入GPU、數(shù)據(jù)中心和電力建設(shè)。如果AI及大模型實(shí)現(xiàn)工業(yè)全面發(fā)展,到2035,美國(guó)用電量增長(zhǎng)將介于15%-30%。一是人工智能本身是龐大的工業(yè)體系:每個(gè)新模型都需要一個(gè)龐大的新堆棧,配套新發(fā)電廠,還需要新芯片工廠。二是,AI及大模型全面滲透工業(yè)領(lǐng)域,機(jī)器人等技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,甚至出現(xiàn)工業(yè)機(jī)器替換人工的大規(guī)模應(yīng)用,用電需求將呈現(xiàn)較大幅度的增長(zhǎng)。當(dāng)前,媒體報(bào)道稱,微軟和openA正在建造一個(gè)1000億美元的集群,定于2028年推出。亞馬遜在核電站旁邊建設(shè)一個(gè)電力裝機(jī)容量1GW數(shù)據(jù)中心園區(qū)。Meta購(gòu)買了350,000個(gè)H100芯片,需要電力支撐。隨著每一代模型規(guī)模的增加震驚世界,進(jìn)一步的加速可能還在后面。如何獲得電力、土地、許可和數(shù)據(jù)中心建設(shè)成為AI及大模型公司下一步布局重點(diǎn)。由于美國(guó)自2014年頁(yè)巖氣革命發(fā)起的油氣領(lǐng)域新突破與持續(xù)發(fā)展,如果通過相關(guān)政策,AI及大模型用電量都可以其本國(guó)自給。同時(shí),美國(guó)新能源發(fā)展也成為重要的電力支持?？梢?從主要因素包括投資、計(jì)算能力、算法效率和如強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)革新,來判斷:(1)大型科技公司和國(guó)家正在大力投資Al,美國(guó)今年AI投資可能將超過1千億美元,未來美國(guó)每年AI投資可能將超過1萬億美元,這將顯著加速AI的發(fā)展。(2)從2019年到2024年計(jì)算資源使用急劇增加的趨勢(shì)判斷,得益于廣泛的投資和專門用于A工作負(fù)載的芯片開發(fā),未來幾年A訓(xùn)練計(jì)算量預(yù)計(jì)將增加100-1000倍個(gè)數(shù)量級(jí)。(3)在過去四年里從GPT-2到GPT-4,算法效率提升了10到100倍;得益于Al實(shí)驗(yàn)室在算法改進(jìn)方面的持續(xù)投入未來幾年,算法效率將進(jìn)一步提高10到1000倍。(4)通過人類反饋進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)、思維鏈(COT)、腳手架(scaffolding)、工具使用(Tools)和上下文長(zhǎng)度(contextlength)等技術(shù),使得AI模型更具實(shí)用性和商業(yè)價(jià)值,從而顯著提升了計(jì)算效率和模型性能。(4)美國(guó)能源可以支持AI及大模型和帶來的工業(yè)發(fā)展。在分析與判斷了未來幾年的短期內(nèi)AI及大模型技術(shù)突破,當(dāng)前的可持續(xù)發(fā)展關(guān)鍵點(diǎn)嘗試在各界關(guān)注的四個(gè)方面展開了《AI與可持續(xù)發(fā)展展望報(bào)告》,及能源是否可以支持發(fā)展中的挑戰(zhàn)與機(jī)遇提出分析與決策框架。通過八個(gè)層面構(gòu)建了一個(gè)較全面的人機(jī)共FOREWORDFOREWORD《AI與可持續(xù)發(fā)展展望》報(bào)告，作為“AI與可持續(xù)發(fā)展”的系列報(bào)告的第一份報(bào)告，探討了AI在能源、氣候變化、工業(yè)和航天等熱點(diǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用，展示了AI在提升效PREFACE1在人類文明史的浩瀚進(jìn)程中，科技的每一次躍遷都如同星辰閃耀，照亮了我們通往未來的道路。今天，我們正身處于一場(chǎng)前所未有的技術(shù)革命之中，在過去的十年中，人工智能（AI）技術(shù)經(jīng)歷了飛速的發(fā)展，推動(dòng)著我們所處的數(shù)字世界不斷向前邁進(jìn)。AI不再僅僅是學(xué)術(shù)討論中的概念或?qū)嶒?yàn)室中的技術(shù)原型，而是已經(jīng)深深嵌入到我人工智能的歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，那時(shí)，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們開始嘗試開發(fā)能夠模擬人類智能的算法和程序。從最早的符號(hào)主義AI到20世紀(jì)80年代的專家系統(tǒng)，再到21世紀(jì)初的機(jī)器學(xué)習(xí)，AI的發(fā)展經(jīng)歷了數(shù)次變革。然而，隨著數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源的不斷增加，AI模型也逐漸從原本的“小而精”向“大而廣”演進(jìn)，以O(shè)penAI的GPT（GenerativePretrainedTransformer）系列為例，GPT-3，擁有1750億個(gè)參數(shù)，能夠生成極為逼真的文本，涵蓋從技術(shù)文檔到詩(shī)歌創(chuàng)作的各類內(nèi)容。它不僅在NLP領(lǐng)域表現(xiàn)出色，還在跨領(lǐng)域應(yīng)用中展現(xiàn)出非凡的潛力，例如代碼生成、情感分在過去幾年中，AI大模型領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)出新的研究成果和技術(shù)突破，GPT的發(fā)展可以視作AI大模型技術(shù)的縮影。GPT-1誕生于2018年，盡管其參數(shù)量?jī)H為1.1億，但已經(jīng)展現(xiàn)出了通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-supervisedLearning）訓(xùn)練的強(qiáng)大能力。GPT-2在2019年發(fā)布，參數(shù)量增長(zhǎng)至15億，極大地?cái)U(kuò)展了模型生成文本的流暢度和一致性。真正令業(yè)界為之震撼的是GPT-3，它不僅在規(guī)模上實(shí)現(xiàn)了跨越式增長(zhǎng)，其在多任務(wù)處理上的表現(xiàn)也讓人們開始重新審視大模型的應(yīng)用前景。如今，隨著GPT-4的發(fā)布，AI大模型的能力得到了進(jìn)一步的提升。GPT-4不僅在自然語(yǔ)言處理上超越了前在AI大模型的飛速發(fā)展中，GPT的訓(xùn)練耗費(fèi)引發(fā)了廣泛關(guān)注和討論。每次GPT模型的訓(xùn)練都需要龐大的計(jì)算資源，背后則是成千上萬的高性能服務(wù)器晝夜不停地運(yùn)轉(zhuǎn)。這不僅帶來了巨大的能源消耗，還產(chǎn)生了相應(yīng)的碳排放。這種資源消耗引發(fā)了許多人對(duì)AI技術(shù)在可持續(xù)發(fā)展背景下的適應(yīng)性的質(zhì)疑。舉例來說，為了訓(xùn)練一個(gè)像GPT-3這樣的大模型，不得不建立一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)中心，在機(jī)房中，成千上萬的服務(wù)器正散發(fā)著巨大的熱量，冷卻系統(tǒng)不斷工作，以防止設(shè)備過熱。這帶來了一個(gè)揮之不去的問題：為了追求更強(qiáng)大的AI能力，是否正在以環(huán)境為代價(jià)？這些AI模型是否真的在背后隱藏著人們對(duì)AI技術(shù)的深層次擔(dān)憂。在現(xiàn)代社會(huì)，隨著全球人口的增長(zhǎng)和資源的不斷消耗，環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展已成為人類面臨的最嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一。面對(duì)氣候變化、能源短缺、環(huán)境污染等一系列問題，傳統(tǒng)的發(fā)展模式已難以為繼。在這場(chǎng)AI技術(shù)與可持續(xù)發(fā)展的博弈中，如何找到平衡點(diǎn)，究人員開始探索更為環(huán)保的訓(xùn)練方法，如利用可再生能源供電、優(yōu)化算法以減少計(jì)算需求，以及開發(fā)更加高效的硬件，以降低能耗。另一方面，在當(dāng)前發(fā)展模式下，尋找新的技術(shù)手段以推動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展，已成為各國(guó)政府、企業(yè)和學(xué)術(shù)界的共同目標(biāo)。在這一背景下，人工智能作為新興技術(shù)的代表，以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和創(chuàng)新的解決方案，正逐步成為推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵引擎，和其廣闊的可持續(xù)發(fā)PREFACE1PREFACE1AI的廣泛應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力，尤其是在能源管理、環(huán)境保護(hù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和城市規(guī)劃等領(lǐng)域。通過智能化的決策支持系統(tǒng)，AI能夠有效優(yōu)化資源配置，降低能源消耗，減少碳排放，從而實(shí)現(xiàn)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。例如，在能源領(lǐng)域，AI可以通過智能電網(wǎng)技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)整能源的供需平衡，提高能源利用效率，減少浪費(fèi)和污染。此外，AI在環(huán)境監(jiān)測(cè)和污染治理中的應(yīng)用，也為環(huán)保工作注入了新的活力。通過衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和智能算法，AI能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)氣候變化趨勢(shì)，并提出相應(yīng)的應(yīng)然而，AI在促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展方面的潛力遠(yuǎn)不止于此。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI將更加深入地融入人類社會(huì)的各個(gè)層面，助力全球?qū)崿F(xiàn)更高水平的可持續(xù)發(fā)展。未來，AI有望在資源管理、生態(tài)保護(hù)、綠色金融等方面發(fā)揮更大的作用，為構(gòu)建一個(gè)更健康、更美好、更可持續(xù)的地球提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。我們期待通過報(bào)告的分享，引在這場(chǎng)關(guān)乎全人類命運(yùn)的偉大征程中，AI不僅是一個(gè)工具，更是一種理念，一種推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步與環(huán)境保護(hù)并重的新思維模式。未來的可持續(xù)發(fā)展道路，必然是在科技與生態(tài)的平衡中尋找最優(yōu)解。我們堅(jiān)信，AI將為全球可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)帶來前所未有的機(jī)遇，推動(dòng)我們邁向一個(gè)更加繁榮、健康與可持續(xù)的未來。展望未來，AI大模型的發(fā)展將繼續(xù)遵循規(guī)?；⒕?xì)化和多樣化的路徑。一方面，隨著計(jì)算資源的進(jìn)一步提升，模型規(guī)模還將持續(xù)擴(kuò)大，性能也將更加出色。另一方面，AI模型的訓(xùn)練將更加注重效率和能源消耗，綠色AI的概念逐漸得到推廣。在即將到來的AI時(shí)代，我們面對(duì)的不僅是技術(shù)的飛躍，更是對(duì)人類智慧和想象力的全新挑戰(zhàn)。正如每一次科技革命一樣，這場(chǎng)變革將深刻影響我們的生活方式、工作方式和思維方式。讓我們以開放的心態(tài)迎接這一挑戰(zhàn)，探索技術(shù)帶來的無限可能，共同書寫屬于我們的智能時(shí)代新領(lǐng)域，AI技術(shù)可以通過分析氣象數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)太陽(yáng)能發(fā)電量，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)化光伏發(fā)電設(shè)備的運(yùn)行。在風(fēng)能發(fā)電中，AI能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整風(fēng)機(jī)狀態(tài)，最大化利用風(fēng)能資源。這些技術(shù)提高了新能源的利用效率，加速了傳統(tǒng)能源向可再生能源的轉(zhuǎn)型。同時(shí)，AI在能源規(guī)劃和政策制定中提供了科學(xué)依據(jù)，幫助政府和企業(yè)制定更合理的能源然而，AI的潛力遠(yuǎn)不止于能源領(lǐng)域。在全球應(yīng)對(duì)氣候變化的過程中，AI已成為關(guān)鍵工具。氣候預(yù)測(cè)模型正變得更加復(fù)雜和精準(zhǔn)，依靠AI對(duì)海量氣象數(shù)據(jù)的分析，科學(xué)家們能夠更好地理解氣候變化的規(guī)律，并制定更有效的應(yīng)對(duì)策略。AI不僅能預(yù)測(cè)極端天氣事件，還能模擬不同政策對(duì)全球氣候的長(zhǎng)期影響，從而幫助決策者做出明智的選擇。同時(shí)，AI在氣候變化研究中的應(yīng)用也推動(dòng)了新能源技術(shù)的創(chuàng)新，進(jìn)一步減少了全在工業(yè)制造領(lǐng)域，AI也正在重新定義生產(chǎn)力。通過多模態(tài)大模型的應(yīng)用，AI不僅能夠優(yōu)化生產(chǎn)流程，還可以在研發(fā)、設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈管理等多個(gè)環(huán)節(jié)中發(fā)揮作用。AI在PREFACE2PREFACE2來，隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，工業(yè)智能化將邁向新的高度，傳統(tǒng)的制造流程將被更加靈活、高效、智能的生產(chǎn)方式所取代。這種變革不僅有助于提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，也對(duì)航天領(lǐng)域同樣受益于AI技術(shù)的快速發(fā)展。通過大模型的應(yīng)用，AI在航天任務(wù)的規(guī)劃、執(zhí)行和數(shù)據(jù)分析中扮演著越來越重要的角色。從優(yōu)化火箭發(fā)射的軌跡，到精確預(yù)測(cè)太空天氣，AI正在幫助航天工程師們以更高的效率和更低的風(fēng)險(xiǎn)完成復(fù)雜的任務(wù)。更重要的是，AI技術(shù)還在推進(jìn)太空探索的步伐，通過對(duì)大量太空數(shù)據(jù)的分析和處理，本報(bào)告深入探討了AI如何在多個(gè)維度上推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展。AI通過提升資源利用效率，有助于減少環(huán)境負(fù)擔(dān)；在環(huán)境監(jiān)測(cè)與保護(hù)中，AI發(fā)揮著不可替代的作用。通過對(duì)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，AI技術(shù)能夠幫助我們更好地理解環(huán)境變化的趨勢(shì)，從而采取更加精準(zhǔn)和有效的保護(hù)措施。AI在社會(huì)領(lǐng)域的應(yīng)用，如智能化的教育系統(tǒng)和個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)，正在不斷提升社會(huì)福利和人類福祉。這種技術(shù)進(jìn)步不僅是為了提當(dāng)然，AI在可持續(xù)發(fā)展中的應(yīng)用并非沒有挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)隱私和安全問題日益突出。此外，AI技術(shù)在應(yīng)用過程中的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，也需要在開發(fā)和使用中保持高度警覺。然而，正如每一次技術(shù)革命一樣，挑戰(zhàn)的背后往往隱藏著巨展望未來，AI在可持續(xù)發(fā)展中的潛力無疑是巨大的。隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟，AI不僅將繼續(xù)在能源、工業(yè)、航天等領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用，還將擴(kuò)展到更加廣泛的社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，推動(dòng)全人類邁向一個(gè)更加智能、高效、環(huán)保的未來。AI的發(fā)展將進(jìn)一步加速全球社會(huì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，帶來新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)和就業(yè)機(jī)會(huì)，同時(shí)也將促使各國(guó)在可持驅(qū)動(dòng)力，不僅是解決當(dāng)前挑戰(zhàn)的有力工具，更是我們探索未來、實(shí)現(xiàn)夢(mèng)想的重要伙伴。它將重新定義人類與自然的關(guān)系，促進(jìn)生態(tài)文明的建設(shè)。期待在AI的助力下，我們能夠共同迎接一個(gè)更加美好、更加可持續(xù)的未來，一個(gè)人與自然和諧共處的PREFACE2PREFACE3記得從上個(gè)世紀(jì)八十年代開始，因?yàn)閺V播、影視、紙媒、書籍等媒介趨于多元化，令人應(yīng)接不暇，那時(shí)就常聽到這是個(gè)“信息爆炸”的時(shí)代。此后隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用的不斷快速發(fā)展和迭代，毫不夸張的說，我們已經(jīng)處于“信息大爆炸”的時(shí)“信息爆炸”乃至“信息大爆炸”本身不是壞事，怕就怕知識(shí)碎片化，使得系統(tǒng)性學(xué)習(xí)變得更加困難；更怕真?zhèn)坞y辨，被片面信息誤導(dǎo)。過去很長(zhǎng)時(shí)間以來，我都保持一個(gè)每天閱讀兩小時(shí)專業(yè)文獻(xiàn)的習(xí)慣，并且做筆記、找脈絡(luò)、看趨勢(shì)，通過分析思現(xiàn)在，人工智能（AI）來了：我今天的閱讀清單上增加了這份由騰訊研究院與香這份報(bào)告結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)容詳實(shí)，不僅僅局限于單一領(lǐng)域，而是探討AI技術(shù)能源、氣候變化、工業(yè)和航天等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的應(yīng)用。報(bào)告介紹了基于AI的自動(dòng)化、預(yù)測(cè)性維護(hù)和智能決策支持系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能夠提供科學(xué)依據(jù)，體現(xiàn)了AI在提升工業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和可持續(xù)性方面的實(shí)用價(jià)值。報(bào)告通過多個(gè)具體案例，比如AI在智能電網(wǎng)、預(yù)測(cè)性維護(hù)、故障診斷等方面的應(yīng)用，展示了AI技術(shù)的實(shí)際效果和價(jià)值。報(bào)告還涉及了航天領(lǐng)域，探討了AI在自主飛行、衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析我曾長(zhǎng)期在亞洲開發(fā)銀行工作，特別關(guān)注AI在氣候金融和可持續(xù)發(fā)展方面的應(yīng)用。讀到報(bào)告關(guān)于AI賦能氣候金融的部分，感到眼前一亮。報(bào)告詳細(xì)闡述了AI在氣候金融方面的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、個(gè)性化金融產(chǎn)品設(shè)計(jì)、資本流動(dòng)和融資渠道的開拓、審批流程的簡(jiǎn)化等方面。AI技術(shù)通過高效處理和分析碳排放數(shù)據(jù)，評(píng)估環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，確保資金流向環(huán)保項(xiàng)目，對(duì)于金融行業(yè)在應(yīng)對(duì)氣候變化方面的決策和投資報(bào)告也直面AI擴(kuò)大應(yīng)用可能面對(duì)的挑戰(zhàn)，特別是AI自身能耗快速增加的問題。對(duì)此，報(bào)告提出了多種應(yīng)對(duì)策略，包括軟硬件協(xié)同創(chuàng)新，結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景需求進(jìn)行全棧設(shè)計(jì)和優(yōu)化提高計(jì)算效率。同時(shí)，大力推動(dòng)使用可再生能源，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的能源供應(yīng)讀罷《AI與可持續(xù)發(fā)展展望》這份報(bào)告，真切感受到AI技術(shù)給我們的社會(huì)方方面面帶來的巨大變化，也包括我們的工作和生活方式的改變。進(jìn)入AI時(shí)代就要擁抱AI，借助AI工具來學(xué)習(xí)，現(xiàn)在自己每天閱讀的那些專業(yè)資源的不需要兩個(gè)小時(shí)了。但是，我認(rèn)為再?gòu)?qiáng)大的AI也不會(huì)代替我們的思考和創(chuàng)造。換句話說，AI讓人類有更多的時(shí)間PREFACE3CONTENTSBACKGROUNDENERGYCLIMATECHANGENFORMATIONINDUSTRIALSPACEFLIGHTSUMMARYANDPROSPECT背景介紹BACKGROUNDNFORMATION2.能源2.能源4.工業(yè)4.工業(yè)背景介紹BACKGROUNDNFORMATION氣候變化是當(dāng)今全球面臨的重大挑戰(zhàn)之一，AI在這一領(lǐng)域的應(yīng)用也展現(xiàn)出巨大潛氣候變化是當(dāng)今全球面臨的重大挑戰(zhàn)之一，AI在這一領(lǐng)域的應(yīng)用也展現(xiàn)出巨大潛力。通過分析氣候數(shù)據(jù)，AI可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)氣候變化趨勢(shì)，幫助制定更加科學(xué)的應(yīng)對(duì)策略。此外，AI技術(shù)在監(jiān)測(cè)溫室氣體排放、評(píng)估氣候政策效果、優(yōu)化減排措施等方面發(fā)揮著重要作用。AI驅(qū)動(dòng)的智能系統(tǒng)還可以實(shí)時(shí)監(jiān)控自然災(zāi)害，提供早期預(yù)警，從而減少航天領(lǐng)域作為高技術(shù)和高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，AI的引入同樣帶來了深刻變革。AI技術(shù)在航天任務(wù)規(guī)劃、飛行器控制、故障診斷和維護(hù)等方面的應(yīng)用，提高了任務(wù)執(zhí)行的精確性和安全性。例如，AI可以通過分析大量飛行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)潛在故障，提前進(jìn)行維護(hù)，從而延長(zhǎng)飛行器的壽命。自動(dòng)駕駛技術(shù)、無人探測(cè)器和空間站管理等AI應(yīng)用，使得航天探索更加高效和安全。此外，AI在處理和分析從航天器傳回的大量科學(xué)數(shù)據(jù)方面也發(fā)揮了關(guān)鍵在能源領(lǐng)域，AI通過優(yōu)化能源生產(chǎn)、管理和消費(fèi)，提升了系統(tǒng)的效率和可靠性。智能電網(wǎng)、預(yù)測(cè)性維護(hù)和能源儲(chǔ)存優(yōu)化等AI應(yīng)用，有效降低了能源浪費(fèi)，提高了可再生能源的利用率。此外，AI在能源交易市場(chǎng)中的應(yīng)用，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，幫助實(shí)現(xiàn)了更為靈活和高在工業(yè)領(lǐng)域，AI的應(yīng)用推動(dòng)了工業(yè)4.0的進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過程的智能化、自動(dòng)化和優(yōu)化。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，AI可以提高生產(chǎn)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本，優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。智能制造、機(jī)器人技術(shù)、質(zhì)量控制和設(shè)備維護(hù)等領(lǐng)域的AI應(yīng)用，使得生產(chǎn)線更加靈活高效，產(chǎn)品質(zhì)量得到提升。此外，AI還可以通過分析市場(chǎng)需求和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)制定更為精準(zhǔn)的生產(chǎn)背景介紹BACKGROUNDNFORMATION能源ENERGY隨著全球?qū)沙掷m(xù)發(fā)展和減少環(huán)境影響的關(guān)注日益增加，能源行業(yè)正處于一個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)型期。近年來，能源供應(yīng)緊張和價(jià)格飆升引發(fā)了新一輪的能源危機(jī)，特別是在電力、煤炭和天然氣領(lǐng)域。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，各國(guó)政府和國(guó)際組織正在加速推動(dòng)能源的綠色低碳轉(zhuǎn)型，旨在減少對(duì)化石燃料的依賴，同時(shí)提高能為深入推進(jìn)能源革命，加快規(guī)劃建設(shè)新型能源體系，中國(guó)已建成了全球規(guī)模最大的清潔發(fā)電體系，其中非化石能源的發(fā)電裝機(jī)容量已超過50%。同時(shí)，中國(guó)政府強(qiáng)調(diào)，需要全面推動(dòng)能源消費(fèi)革命、供給革命、技術(shù)革命和體制革命，以建立一個(gè)清潔低碳、安全高效的能源系統(tǒng)。這不僅關(guān)系到碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，也是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵能源轉(zhuǎn)型過程中，需要重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)能源安全，在保強(qiáng)轉(zhuǎn)型中的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和管控。在加快形成清潔低碳能源可靠供應(yīng)能力基礎(chǔ)上，逐步對(duì)化石能源進(jìn)行安全可中斷、價(jià)格大幅波動(dòng)的情況，還應(yīng)當(dāng)能夠應(yīng)對(duì)極端天氣、重大事故、網(wǎng)絡(luò)攻擊等風(fēng)險(xiǎn)事件的沖擊?？紤]能源安全進(jìn)行能源轉(zhuǎn)型，加快構(gòu)建清潔低碳、安全高效的能源體系，促進(jìn)能源高質(zhì)量發(fā)展和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型，為科學(xué)有序推動(dòng)如期實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中在完善能源綠色低碳轉(zhuǎn)型過程中，AI技術(shù)因其對(duì)海量復(fù)雜多維數(shù)據(jù)的高效處理能力、優(yōu)異的自適應(yīng)與學(xué)習(xí)能力而被廣泛應(yīng)用于從生產(chǎn)到消費(fèi)的整個(gè)能源鏈，推動(dòng)了能源系統(tǒng)的高效、安全轉(zhuǎn)型。特別地，近幾年AI的高速發(fā)展讓我們看到了AGI的實(shí)現(xiàn)可能性。AGI所具備的認(rèn)知多功能性、自主學(xué)習(xí)能力以及推理解決問題的能力，將進(jìn)一步助推能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程，增強(qiáng)能源安全，為形成綠色、低碳、高效的能源體系提供能源ENERGY為闡明AI在推動(dòng)能源轉(zhuǎn)型和增強(qiáng)能源安全方面的潛在作用和影響，本章節(jié)內(nèi)容按照以下結(jié)構(gòu)展開敘述：2.2章節(jié)闡述當(dāng)前AI技術(shù)在能源行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀，接著，在2.3章節(jié)與2.4章節(jié)中，我們對(duì)未來AI在助力能源轉(zhuǎn)型、增強(qiáng)能源安全方面的可能性進(jìn)行展AI技術(shù)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，旨在創(chuàng)建可以模擬人類智能行為的軟件。通過算法和大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，AI可以學(xué)習(xí)到現(xiàn)實(shí)中某些特定場(chǎng)景的復(fù)雜模式和規(guī)律。同時(shí)，AI可以快速處理和分析龐大的數(shù)據(jù)集，高效準(zhǔn)確地完成某些特定的復(fù)雜和重復(fù)的任務(wù)。AI所具備的這些特點(diǎn)使其可以有效解決能源領(lǐng)域的潛在挑戰(zhàn)，提高能源的使用效率。目前，AI已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于能源的生產(chǎn)、輸送以及消費(fèi)各環(huán)節(jié)。同時(shí)，AI的迅猛發(fā)展也將為能源行業(yè)的進(jìn)步再添助力。本節(jié)將介紹當(dāng)下AI在能源領(lǐng)域的應(yīng)用情況，為展望AI在能源領(lǐng)域在當(dāng)今能源生產(chǎn)領(lǐng)域，AI的運(yùn)用正在逐漸提高能源產(chǎn)量和效率。AI通過智能分析和預(yù)測(cè)，對(duì)降低能源生產(chǎn)成本、優(yōu)化開采分配以及提高生產(chǎn)效率起到了不可忽視的作用。尤其是在風(fēng)能與太陽(yáng)能的利用上，以及在油氣儲(chǔ)量的計(jì)算與開采中，AI的應(yīng)用正推動(dòng)著能源行業(yè)的現(xiàn)代化和智能化發(fā)展[1]。在對(duì)新能源的利用上，以風(fēng)電機(jī)組與光伏為例，AI的運(yùn)用主要體現(xiàn)在三個(gè)方面。通過使用多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，目前行業(yè)內(nèi)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)風(fēng)力和光伏發(fā)電量相對(duì)精確的預(yù)測(cè)。相對(duì)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)極大地提高了發(fā)電企業(yè)的在前期選址策略的科學(xué)性，以確保前期投資的最優(yōu)化[2]。AI提供的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)將直接影響發(fā)電機(jī)組運(yùn)營(yíng)策略的制定，對(duì)于尋找最優(yōu)的機(jī)組組合與降低運(yùn)營(yíng)成本的策略十分重要，可以顯著提升風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行效率和能源產(chǎn)出[4]。此外，AI可以輔助風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的控制器調(diào)整，對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)，通過神經(jīng)映射來識(shí)別故障模式，通過智能控制與輔助決策，保障風(fēng)電機(jī)組的最優(yōu)生產(chǎn)[5]。遠(yuǎn)景能源設(shè)計(jì)的一款基于AIoT技術(shù)風(fēng)機(jī)的可以通過自我學(xué)習(xí)、自我進(jìn)化、適應(yīng)不同環(huán)境的能力。這款風(fēng)機(jī)在機(jī)器學(xué)習(xí)的語(yǔ)境下，隨著數(shù)據(jù)厚度的加深，使得風(fēng)場(chǎng)的發(fā)電量反而有了上升的可能[6]。AI在傳統(tǒng)的能源領(lǐng)域，例如油氣開采的應(yīng)用上正日益成熟。首先，在油氣儲(chǔ)量計(jì)算方面，AI技術(shù)通過分析大量的地質(zhì)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，不僅提高了儲(chǔ)量評(píng)估的準(zhǔn)確性，還能分析地震數(shù)據(jù)和其他地質(zhì)信息，以識(shí)別潛在的油氣藏。種類繁多的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，譬如支持向量機(jī)（SupportVectorMachines）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Arti?cialNeuralNetwork在提高油氣產(chǎn)量預(yù)測(cè)的精確度方面的極大潛力[7]。合適的模型與數(shù)據(jù)6%提高到8%[8]。其次，AI技術(shù)的結(jié)合催生了智能油田的概念，通過數(shù)字化儀表和基于網(wǎng)絡(luò)與模型的知識(shí)交換來優(yōu)化油田的開采生產(chǎn)過程[9]。在生產(chǎn)過程中通能源ENERGY還能降低成本。此外，AI在提高油氣開采穩(wěn)健性上大有可為。通過預(yù)測(cè)性維護(hù)和狀態(tài)監(jiān)測(cè)，能源開發(fā)公司能夠預(yù)防設(shè)備故障，減少意外停機(jī)時(shí)間，從而降低成用，通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提前預(yù)警潛在故障，顯著提高AI在預(yù)測(cè)和防止油氣管道故障方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用[1]。AI可以利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來識(shí)別管道系統(tǒng)中的潛在故障跡象。通過監(jiān)測(cè)和分析傳感器數(shù)據(jù)、運(yùn)行日志、溫度、壓力和流量等參數(shù)，AI可以建立預(yù)測(cè)模型，識(shí)別管道系統(tǒng)中的異常模式，并預(yù)測(cè)可能的故障。通過歷史數(shù)據(jù)來識(shí)別管道系統(tǒng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)和故障模式。還可以通過安裝攝像頭和使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，監(jiān)測(cè)管道系統(tǒng)的外部和內(nèi)部情況。這種技術(shù)可以幫助檢測(cè)管道表面的腐蝕、裂縫或其他損壞，并及時(shí)AI可以利用GIS數(shù)據(jù)和地形信息，結(jié)合管道所需的最優(yōu)路徑，進(jìn)行路徑規(guī)劃[11]。通過分析地形、土壤類型、地質(zhì)特征等因素，AI可以確定最佳的管道敷設(shè)路徑，以減少對(duì)環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)的影響，并利用實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)、天氣信息、交通情況等數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整管道路徑。這種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析可以幫助管道運(yùn)營(yíng)商更好地應(yīng)對(duì)突發(fā)事件和環(huán)境變化，確保管道系統(tǒng)的安全AI可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)管道系統(tǒng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)和管理。通過識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因素，并采取預(yù)防措施，可以降低管道系統(tǒng)遭受外部威脅的風(fēng)險(xiǎn)，通過整合多源數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)等，進(jìn)行綜合分析和預(yù)測(cè)[12]。通過綜合考慮多種因素，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估管道系統(tǒng)的AI在能源輸送中展現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力。例如大地量子依托自主研發(fā)的“地球時(shí)空數(shù)據(jù)云平臺(tái)”，基于態(tài)化安全運(yùn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警服務(wù)，為油氣管道安全運(yùn)行提供智能化、標(biāo)準(zhǔn)化的穩(wěn)定服務(wù)。華為推出了單端檢測(cè)距離達(dá)50km的DAS設(shè)備HuaweiOptiXsense EF3000，可以被廣泛應(yīng)用到油氣管道、周界防護(hù)等在電力領(lǐng)域，AI已成為智能電網(wǎng)的核心組成部分[14]，其對(duì)于預(yù)測(cè)消費(fèi)者消費(fèi)模式并相應(yīng)管理能源分配具有不可或缺的作用。特別是，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）被廣泛用于學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)能源需求，從而實(shí)現(xiàn)供應(yīng)與需求之間的有效平衡，確保能源分配的高效性。根據(jù)瑞士公司ABB報(bào)道，該公司開發(fā)了一個(gè)AI支持的能源需求預(yù)測(cè)應(yīng)用，該應(yīng)用不僅幫助客戶做出更精確的能源管理決策，還允許商業(yè)建筑經(jīng)理通過利用時(shí)間使用率優(yōu)惠避免高峰時(shí)段的電費(fèi)[15能源ENERGY是在用戶行為分析和需求預(yù)測(cè)方面。AI可以通過分析歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來的供應(yīng)鏈需求[16]-[17]。AI技術(shù)如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸分析和時(shí)間序列預(yù)測(cè)等，被用來優(yōu)化庫(kù)存水平并防止過?；蚨倘钡漠a(chǎn)生。根據(jù)路透社報(bào)道，殼牌公司便是一個(gè)典型例子，他們利用AI來預(yù)測(cè)未來的石油和天然氣需求，從而優(yōu)化庫(kù)存管理并降低成本[18]。AI在煤炭行業(yè)的應(yīng)用同樣顯示出其在預(yù)測(cè)和優(yōu)化能源消耗方面的潛力。AI通過分析煤炭需求數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)和價(jià)格變化，進(jìn)而調(diào)整采礦作業(yè)和能源消耗，以適應(yīng)市場(chǎng)需求[19]。例如，山東能源集團(tuán)發(fā)布的新聞中提到，其與華為共同開發(fā)的盤古礦模型利用AI分析采礦過程中的各種數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來的需求趨勢(shì)，并據(jù)此優(yōu)化采礦作業(yè)，這不僅提高了資源利用效低碳能源轉(zhuǎn)型中的一個(gè)重要主題是降低能源的生產(chǎn)成本，提高能源生產(chǎn)效率。一方面，新型材料的高效發(fā)現(xiàn)可以助推能源生產(chǎn)流程的優(yōu)化，帶來能源生產(chǎn)成本的大幅降低；另一方面，充分的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和活躍的能源交易系統(tǒng)，是促進(jìn)能源生產(chǎn)系統(tǒng)降低成本，提高效率的關(guān)鍵方法。本節(jié)將具體討論AI在降低能源成發(fā)現(xiàn)并采用全新的能源材料至關(guān)重要。其可以在能源轉(zhuǎn)型的多領(lǐng)域得到應(yīng)用，包括電池儲(chǔ)能材料、新式發(fā)電機(jī)材料和高效催化劑材料等。引入全新的能源材料有助于在各個(gè)方向上提高能源效率、降低制造和運(yùn)營(yíng)然而，傳統(tǒng)的材料發(fā)現(xiàn)往往需要耗費(fèi)大量時(shí)間和成本，同時(shí)存在成功率低和數(shù)據(jù)利用不足等問題，面臨復(fù)雜性和不確定性的多重挑戰(zhàn)。一方面，其從理論預(yù)測(cè)出發(fā)，到材料實(shí)際投產(chǎn)應(yīng)用，整個(gè)過程往往耗時(shí)十?dāng)?shù)年，且實(shí)驗(yàn)合成和表征過程需要消耗大量人力和物力，成本高昂。此外，考慮到材料科學(xué)涉及眾多變量和參數(shù)，理論模型往往難以全面描述實(shí)際情況，新材料發(fā)現(xiàn)通常是一個(gè)高度試錯(cuò)的過程，不僅成功率較隨著AI的發(fā)展，這一難題有了切實(shí)可行的解決方案。在人工智能，特別是LLM的幫助下，材料發(fā)現(xiàn)得到了多方面的輔助。首先，LLM可以對(duì)文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，通過快速總結(jié)大量文獻(xiàn)，從現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)中提取有效信息，幫助發(fā)現(xiàn)潛在的材料特性和應(yīng)用。其次，利用生成模型，AI可以預(yù)測(cè)和生成具有特定性能的新材料結(jié)構(gòu)。例如，通過設(shè)計(jì)分子結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)特定的光學(xué)、電學(xué)或機(jī)械性質(zhì)。AI還可以進(jìn)行反向設(shè)計(jì)，根據(jù)給定的材料性能要求，幫助研究人員設(shè)計(jì)或優(yōu)化材料的結(jié)構(gòu)和成分。此外，基于已有數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，AI可以預(yù)測(cè)新材料的性能，如強(qiáng)度、導(dǎo)電性和熱穩(wěn)定性等。這不僅可以優(yōu)化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，減少試驗(yàn)次數(shù)，還能大大縮短實(shí)驗(yàn)和計(jì)算模擬的時(shí)間和成本?？傮w而言，AI的應(yīng)用極大地提高了材料發(fā)現(xiàn)的效能源ENERGY在能源轉(zhuǎn)型過程中，能源交易市場(chǎng)化是實(shí)現(xiàn)能源行業(yè)效率和成本優(yōu)化的重要途徑。通過競(jìng)爭(zhēng)，能源市場(chǎng)可以更有效地分配資源，降低成本，同時(shí)確保利益合理分配和最大化社會(huì)福利。另外，從相對(duì)可控的化石能源向相對(duì)不可控的可再生能源的轉(zhuǎn)型，需要我們建立更靈活且高效的市場(chǎng)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的能源然而，由于能源行業(yè)是社會(huì)生活中的核心行業(yè)之一，能源市場(chǎng)會(huì)受制于包括但不限于國(guó)際政治形勢(shì)、氣候變化等諸多不確定性因素的復(fù)雜影響，導(dǎo)致能源供需關(guān)系難以預(yù)測(cè)。另一方面，能源交易還受到市場(chǎng)主體的理性與非理性行為決策的影響，導(dǎo)致能源交易結(jié)果的不確定。因此，為建立一個(gè)靈活、可持續(xù)的能源市場(chǎng)體系，有必要對(duì)復(fù)雜社會(huì)環(huán)境下的能源市場(chǎng)進(jìn)行準(zhǔn)確建模與仿真，模擬不同場(chǎng)景下的能源市場(chǎng)交易在能源交易市場(chǎng)中，LLM等新興AI技術(shù)可以幫助提高對(duì)市場(chǎng)復(fù)雜外部性信息的處理能力，助力靈活高效的市場(chǎng)體系建設(shè)與完善。一方面，以LLM為核心的新興AI技術(shù)能夠處理和分析包括文字、圖像和音頻等多種格式的海量復(fù)雜多元數(shù)據(jù)，這使得市場(chǎng)參與者可以即時(shí)獲取并理解市場(chǎng)的最新動(dòng)態(tài)，如能源需求的變化、能源價(jià)格趨勢(shì)和政策變動(dòng)等，從而可以快速調(diào)整自己的策略，提高市場(chǎng)主體靈活性，幫助市場(chǎng)主體適核心的新興AI技術(shù)還可以作為市場(chǎng)代理應(yīng)用于市場(chǎng)仿真領(lǐng)域。通過對(duì)如能源、經(jīng)濟(jì)等特定的領(lǐng)域知識(shí)的學(xué)習(xí)，可以提高計(jì)算機(jī)代理對(duì)該領(lǐng)域知識(shí)的理解深度，結(jié)合LLM的泛化能力和邏輯思維，計(jì)算機(jī)代理將具備模擬真實(shí)市場(chǎng)主體行為的能力，真實(shí)反映市場(chǎng)主體對(duì)價(jià)格變化的敏感性，模擬不同偏好的市場(chǎng)主體在不同政策和經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的市場(chǎng)反應(yīng)，做出更真實(shí)的需求響應(yīng)行為，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)能源市場(chǎng)的高精度仿真，幫助市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)者更好地了解市場(chǎng)的可能動(dòng)態(tài)，從而設(shè)計(jì)更有效由于風(fēng)、光等可再生能源具有強(qiáng)波動(dòng)性、高不確定性的特點(diǎn)，增大了能源穩(wěn)定持續(xù)供應(yīng)的難度，使得在低碳能源轉(zhuǎn)型過程中保障能源安全成為難點(diǎn)。克服可再生能源的不確定性帶來的挑戰(zhàn)，重點(diǎn)在于對(duì)能源供求情況的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)與對(duì)能源輸送的靈活調(diào)節(jié)能力，建立靈活可靠的強(qiáng)韌性能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)。本節(jié)將具體討論AI技術(shù)在提高能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)韌性、增強(qiáng)能源安全方面的應(yīng)用前景。在能源領(lǐng)域，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)可以促進(jìn)供需平衡、優(yōu)化資源分配、降低運(yùn)營(yíng)成本、提升能源管理和促進(jìn)可再生能源利用。許多研究聚焦于能源領(lǐng)域的預(yù)測(cè)問題，其中負(fù)荷預(yù)測(cè)和新能源發(fā)電預(yù)測(cè)分別針對(duì)電力需求和可再生能源發(fā)電量，提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)，從而確保能源系統(tǒng)的高效、穩(wěn)定能源ENERGY和可持續(xù)運(yùn)行。一方面，負(fù)荷預(yù)測(cè)作為傳統(tǒng)的能源領(lǐng)域預(yù)測(cè)任務(wù)，可以幫助運(yùn)營(yíng)商制定合理的電力調(diào)度計(jì)劃，確保電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行，并為需求響應(yīng)計(jì)劃提供支持，通過調(diào)整用戶需求來平衡電網(wǎng)負(fù)荷。另一方面，隨著風(fēng)能、太陽(yáng)能等可再生能源裝機(jī)容量的提高，能源系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性也在增加。新能源發(fā)電預(yù)測(cè)可以更好地整合可再生能源，確保電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行，幫助電力調(diào)度中心制定合理的調(diào)度計(jì)劃，提高新能源的利用率。近年來，大語(yǔ)言模型，如GPT-4和其他基于處理和生成能力，受到了廣泛的關(guān)注，盡管它們主要用于處理文本數(shù)據(jù)，LLM也能在能源預(yù)測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。同之前的深度學(xué)習(xí)相比，語(yǔ)言模型可以處理并融合不同類型的數(shù)據(jù)，包括以氣象報(bào)告、新聞文章、技術(shù)文檔和社交媒體內(nèi)容在內(nèi)的文本數(shù)據(jù)和衛(wèi)星云圖等在內(nèi)的圖片數(shù)據(jù)等，大語(yǔ)言模型可以處理并融合這些不同類型的數(shù)據(jù)，而這其中就可能包含對(duì)能源需求和供給有影響的重要信息。具體而言，大語(yǔ)言模型可以在下面幾個(gè)方面較傳統(tǒng)AI模型有所改進(jìn)，例如在自然災(zāi)害方面，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控和解析有關(guān)地震、洪水和風(fēng)暴等自然災(zāi)害的報(bào)道，LLM可以預(yù)測(cè)這些事件對(duì)能源基礎(chǔ)設(shè)施的影響，并提供預(yù)警信息；LLM可以實(shí)時(shí)分析政府政策的變化，如環(huán)保法規(guī)的實(shí)施或能源補(bǔ)貼的調(diào)整，評(píng)估其潛在影響；此外，重大的社會(huì)事件（如大型體育賽事、政治活動(dòng)或突發(fā)的公共衛(wèi)生事件）也會(huì)顯著影響能源需求，LLM可以實(shí)時(shí)跟蹤這些事件的發(fā)展，分析其對(duì)能源需求的潛在影響；最后，通過整合和分析實(shí)時(shí)天氣預(yù)報(bào)和用電記錄等，LLM可以調(diào)整負(fù)荷預(yù)測(cè)，幫助電網(wǎng)公司優(yōu)化電力調(diào)度。大語(yǔ)言模型在信息獲取和處理方面的優(yōu)勢(shì)，能夠顯著提升能源預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。通過讀取和理解網(wǎng)絡(luò)信息，LLM可以實(shí)時(shí)跟蹤和分析各種影響能源市場(chǎng)的因素，提供準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和決策支持。這不僅有助于能源管理部門和企業(yè)應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境，還能提高能源利用效率，推動(dòng)能源行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。以AI為主的新型技術(shù)正在深刻改變能源系統(tǒng)，在能源的生產(chǎn)、運(yùn)輸、分配和供給環(huán)節(jié)通過預(yù)測(cè)性維護(hù)、優(yōu)化、安全等多個(gè)角度推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這部分將以電力系統(tǒng)為例，具體闡述AI在其中的可能應(yīng)用。電力系統(tǒng)運(yùn)行中，調(diào)度員通常需要根據(jù)實(shí)時(shí)負(fù)荷偏差，通過操作票對(duì)發(fā)電機(jī)組、線路等設(shè)備進(jìn)行人工調(diào)度修正。隨著人工智能的不斷進(jìn)步，許多調(diào)度步驟可以結(jié)合以LLM為代表的新型AI技術(shù)來提高效率和準(zhǔn)確性。在電力系統(tǒng)調(diào)度時(shí)，調(diào)度員通常以事故（或稱擾動(dòng)，小至如負(fù)荷偏差等高頻率低影響擾動(dòng)的發(fā)生，大至如發(fā)電機(jī)故障、線路短路等低頻率高影響事故的發(fā)生）發(fā)生的時(shí)間為基準(zhǔn)，將調(diào)度動(dòng)作進(jìn)一步劃分為事前、事中、事后三個(gè)階段的控制與響應(yīng)。以下從事前、事中、事后三個(gè)階段探討AI的作用，分別對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)響應(yīng)到事故后分析的全過程。能源ENERGY在事前階段，即，電力系統(tǒng)處于穩(wěn)定正常運(yùn)行階段時(shí)，AI的應(yīng)用包括智能成票和業(yè)務(wù)場(chǎng)景生成等。在智能成票方面，AI可根據(jù)實(shí)時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)和預(yù)定的工作任務(wù)，自動(dòng)編制出符合要求的操作票，解決目前依賴人力的流程步驟繁瑣、核對(duì)量大等痛點(diǎn)。值得注意的是，LLM在寫作輔助方面已表現(xiàn)出強(qiáng)大的上下文生成和泛化能力[21][22]。經(jīng)過特定任務(wù)微調(diào)后，LLM可以生成規(guī)范化的業(yè)務(wù)操作票，還可以利用檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）技術(shù)來提高生成結(jié)果的準(zhǔn)確性。在業(yè)務(wù)場(chǎng)景生成方面，AI可以自動(dòng)識(shí)別或預(yù)測(cè)當(dāng)前電力系統(tǒng)的狀態(tài)和需求，從而生成最適合當(dāng)前條件的操作場(chǎng)景。通過分析現(xiàn)貨市場(chǎng)等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，AI能夠識(shí)別系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)或潛在問題，并提出預(yù)警和操作建議，包括計(jì)劃停復(fù)電、斷面控制以及事故處理方法等。在事中階段，即，電力系統(tǒng)正在發(fā)生故障時(shí)，AI的應(yīng)用主要包括電力系統(tǒng)故障診斷和系統(tǒng)恢復(fù)等。在故障診斷中，以設(shè)備故障診斷為例，傳統(tǒng)方法主要依賴感應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障類型識(shí)別。然而，不同類型設(shè)備的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和故障診斷方法差異較大，且數(shù)據(jù)量有限，加之環(huán)境、天氣等外部因素難以全面采集，使得提出一個(gè)高效且廣泛適用的算法極具挑戰(zhàn)性。而LLM憑借其強(qiáng)大的泛化能力，有望解決這些難題。在小樣本環(huán)境下，通過特定任務(wù)微調(diào)，可以利用LLM獲取適用于不同設(shè)備的診斷模型。此外，LLM還能夠基于診斷結(jié)果和系統(tǒng)狀態(tài)自動(dòng)生成故障診斷綜合報(bào)告，從而減少后續(xù)決策的時(shí)間。在系統(tǒng)恢復(fù)方面，LLM可顯著輔助輸電和配電系統(tǒng)的恢復(fù)。例如，LLM可以根據(jù)調(diào)度員的需求，迅速生成配電系統(tǒng)恢復(fù)方案，并對(duì)輸電網(wǎng)和配電網(wǎng)恢復(fù)方案進(jìn)行安全綜合評(píng)估。在維修過程中，LLM還可以通過語(yǔ)音和視頻的方式，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)維修人員進(jìn)行操作指導(dǎo)和監(jiān)督，確保操作的安全性和專業(yè)性。在事后階段，即，電力系統(tǒng)從故障中恢復(fù)后，AI的應(yīng)用主要包括系統(tǒng)恢復(fù)的狀態(tài)辨識(shí)和調(diào)控策略等。在事后恢復(fù)階段，快速而準(zhǔn)確地辨識(shí)系統(tǒng)狀態(tài)是確保電力系統(tǒng)平穩(wěn)恢復(fù)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的狀態(tài)辨識(shí)方法依賴于人工分析和經(jīng)驗(yàn)判斷，既耗時(shí)又容易出錯(cuò)。而AI，尤其是LLM，能夠通過分析包括系統(tǒng)日志、調(diào)度電話錄音、調(diào)度票等多模態(tài)信息，快速識(shí)別出系統(tǒng)的異常狀態(tài)。例如，通過分析系統(tǒng)日志，AI可以檢測(cè)到異常事件的發(fā)生和影響范圍；通過對(duì)調(diào)度電話錄音的分析，AI可以評(píng)估調(diào)度員的反應(yīng)和處理情況，從而判斷系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)。此外，LLM還可以從調(diào)度員的記錄和反饋中提取關(guān)鍵信息，提供對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)的綜合評(píng)估。而在調(diào)控策略方面，基于歷史數(shù)據(jù)、已知調(diào)控策略和對(duì)調(diào)度員行為的分析和評(píng)估，AI可以識(shí)別操作中的不足之處，提出改進(jìn)建議，從而優(yōu)化調(diào)控流程和策略。復(fù)雜社會(huì)環(huán)境下的低碳能源轉(zhuǎn)型會(huì)受到能源行業(yè)內(nèi)部環(huán)境，以及能源相關(guān)行業(yè)，如交通、環(huán)境等外部環(huán)境的種種不確定性的干擾與影響。針對(duì)能源安全為前提下的能源轉(zhuǎn)型所面臨的挑戰(zhàn)，本章節(jié)首先總結(jié)了AI在能源生產(chǎn)、輸送和消費(fèi)全鏈條的先進(jìn)能源ENERGY應(yīng)用，突出了AI在處理能源領(lǐng)域海量復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)。接著，結(jié)合近幾年AI發(fā)展的新趨勢(shì)，考慮泛化性更強(qiáng)、信息處理能力與邏輯推理能力更強(qiáng)的大型語(yǔ)言模型等新興AI技術(shù)的巨大優(yōu)勢(shì)，報(bào)告進(jìn)一步展望了AI在推動(dòng)能源轉(zhuǎn)型、增強(qiáng)能源安全方面的應(yīng)用前景。具體地，報(bào)告展望了AI通過輔助材料發(fā)現(xiàn)、推動(dòng)市場(chǎng)化進(jìn)程推動(dòng)能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程，以及通過結(jié)合實(shí)時(shí)信息進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)、輔助復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行等方法增強(qiáng)能源安全。通過本章內(nèi)容，報(bào)告初步揭示了AI在能源領(lǐng)域的巨大潛能，展望AIGC以輔助清潔能源供應(yīng)的方式為人類社會(huì)共建綠色地球做出貢獻(xiàn)，建設(shè)美好未來。[1]周孝信,陳樹勇,魯宗相,等.能源轉(zhuǎn)型中我國(guó)新一代電力系統(tǒng)(07):1893-1904+2205.DOI:10.13334/j.0258-8013.pc-see.180067.[2]SunilKr.Jha,JasminBilalovic,AnjuJha,NileshPatel,HanZhang.Renewableenergy:Presentre-searchandfuturescopeofArti?cialIntelligence.Re-newableandSustainableEnergyReviews,2017,77,297-317./10.1016/j.rser.2017.04.001[3]J.T.DellosaandE.C.Palconit,Arti?cialIntelli-gence(AI)inRenewableEnergySystems:ACon-densedReviewofitsApplicationsandTechniques,2021EEEIC/I&CPSEurope,Bari,Italy,2021,pp.1-6,doi:10.1109/EEEIC/ICPSEurope51590.2021.9584587.[4]ChenZhang,TaoYang.Optimalmaintenanceplan-ningandresourceallocationforwindfarmsbasedonnon-dominatedsortinggeneticalgorithm-II.Renew-ableEnergy,2021,164,1540-1549.doi:10.1016/j.-renene.2020.10.125.[5]K.Bose,Arti?cialIntelligenceTechniquesinSmartGridandRenewableEnergySystems—SomeExampleApplicat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i)高精度的二氧化碳濃度數(shù)據(jù)，幫助科學(xué)家和政策制定者了解不同地區(qū)的碳排放情況。例如，美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）的軌道碳觀測(cè)衛(wèi)星（OCO-2）[1]能夠提供詳細(xì)的二氧化碳濃碳衛(wèi)星可以協(xié)助氣候變化研究，通過長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)大氣中的二氧化碳濃度，碳衛(wèi)星可以用于究氣候變化的趨勢(shì)和影響。例如，歐洲空間局（ESA）的哨兵-5P衛(wèi)星攜帶的TROPOMI光譜儀，能夠監(jiān)測(cè)包括二氧化碳在內(nèi)的多種大氣成分。科學(xué)家利用這些數(shù)據(jù)，對(duì)全球二氧化碳濃度的長(zhǎng)期變化進(jìn)行了深入研究，從而揭示了氣候變化的趨勢(shì)和影響。通過這些長(zhǎng)期數(shù)據(jù)，研究人員能夠更準(zhǔn)確地模擬和預(yù)測(cè)未來的氣候變化，并評(píng)估氣候變化對(duì)環(huán)境、生態(tài)系統(tǒng)和人類社會(huì)的潛在影響。同時(shí)，通過分析碳衛(wèi)星數(shù)據(jù)，研究人員能夠識(shí)別識(shí)別和溯源不同的排放源，極大提高了數(shù)據(jù)分析的效率和精度。通過此類算法，AI能夠處理和分析大量復(fù)碳衛(wèi)星高精度數(shù)據(jù)，使得科學(xué)家能夠更準(zhǔn)確地理解碳排放的動(dòng)態(tài)變化和空間分布，識(shí)別大氣中二氧化氣候變化CLIMATECHANGE和時(shí)間段關(guān)聯(lián)起來。通過與人工智能技術(shù)的結(jié)合，碳衛(wèi)星還能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警功能。AI系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析最新的衛(wèi)星數(shù)據(jù)，識(shí)別出異常的二氧化碳濃度火災(zāi)期間，碳衛(wèi)星與AI技術(shù)的結(jié)合使得科學(xué)家能夠迅速檢測(cè)到火災(zāi)導(dǎo)致的二氧化碳排放增加，從而為政府和救援機(jī)構(gòu)提供了重要的決策支持。這對(duì)于應(yīng)對(duì)突發(fā)的環(huán)境事件，如森林火災(zāi)或工業(yè)事故，具有重要意義。碳衛(wèi)星提供的數(shù)據(jù)不僅用于科學(xué)研究，還可以應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測(cè)和政策制定。通過對(duì)大氣中的二氧化碳和其他污染物數(shù)據(jù)的分析，政府能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估各地的空氣質(zhì)量狀況，并制定相應(yīng)的環(huán)保政策。人工智能技術(shù)可以幫助政府和環(huán)保機(jī)構(gòu)更有效地監(jiān)控空氣質(zhì)量，評(píng)估減排措施的效果，制定和調(diào)整環(huán)境政策。例如，通過監(jiān)測(cè)工業(yè)區(qū)和城市的二氧化碳排放，政府可在環(huán)境監(jiān)測(cè)和管理中，可以綜合使用衛(wèi)星數(shù)據(jù)、無人機(jī)數(shù)據(jù)和企業(yè)用電量數(shù)據(jù)。人工智能算法通過整合和分析這些多源數(shù)據(jù)，能夠有效識(shí)別工業(yè)設(shè)施的超標(biāo)排放和異常排放事件，展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。人工智能算法能夠整合碳衛(wèi)星的區(qū)域排放數(shù)據(jù)、無人機(jī)獲取的高分辨率環(huán)境數(shù)據(jù)以及企業(yè)的用電量數(shù)據(jù)。這種多源數(shù)據(jù)的綜合分析，能夠提供對(duì)工業(yè)設(shè)施排放情況的全面了解。例如，碳衛(wèi)星提供了大范圍、高精度的二氧化碳和其他溫室氣體的濃度數(shù)據(jù)，而無人機(jī)則可以在低空拍攝，捕捉工業(yè)園區(qū)和特定排放源的精細(xì)圖像和視頻數(shù)據(jù)。企業(yè)用電量數(shù)據(jù)則反映了生產(chǎn)活動(dòng)的強(qiáng)度和模式，結(jié)合這些數(shù)據(jù)，人工智能算法可以更精確地識(shí)別排放源和排放量。人工智能技術(shù)可以對(duì)工業(yè)煙囪的排放物質(zhì)和濃度進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)。通過深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，人工智能技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)分析排放數(shù)據(jù)，識(shí)別出不符合環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)的排放行為。例如，當(dāng)煙囪排放的污染物濃度超過設(shè)定的閾值時(shí)，人工智能技術(shù)會(huì)立即生成警報(bào)，并提供詳細(xì)的排放報(bào)告。這些報(bào)告包括排放物質(zhì)的種類、濃度、持續(xù)時(shí)間等關(guān)鍵信息，幫助工業(yè)園區(qū)了解問題的嚴(yán)重性和具體情況。此外，人工智能技術(shù)通過整合分析多源數(shù)據(jù)，提供更豐富實(shí)時(shí)的環(huán)境數(shù)據(jù)指導(dǎo)和支持，可以幫助工業(yè)園區(qū)企業(yè)迅速采取修正措施。例如，人工智能技術(shù)可以實(shí)時(shí)分析哪些具體的生產(chǎn)環(huán)節(jié)或設(shè)備可能導(dǎo)致超標(biāo)排放，工業(yè)園區(qū)根據(jù)這些信息及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)工藝或維護(hù)設(shè)備，避免進(jìn)一步的環(huán)境污染。這種實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的監(jiān)測(cè)和反饋機(jī)制，使工業(yè)園區(qū)能夠更主動(dòng)地進(jìn)行環(huán)境管理，提高了環(huán)保合規(guī)性。通過人工智能的輔助，環(huán)保為了實(shí)現(xiàn)雙碳發(fā)展目標(biāo)，支撐新型電力系統(tǒng)發(fā)展，人工智能技術(shù)在實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，通過數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、優(yōu)化算法和實(shí)時(shí)監(jiān)氣候變化CLIMATECHANGE控等多種技術(shù)手段，使得電力生產(chǎn)、傳輸、分配和消費(fèi)更加智能化和高效化，提升電網(wǎng)的效率、可靠性和可持續(xù)性。此外，人工智能技術(shù)在電網(wǎng)碳排放因子實(shí)時(shí)計(jì)量中發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。。通過綜合應(yīng)用傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)電網(wǎng)排放因子的高精度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和計(jì)量，為優(yōu)化電力生產(chǎn)和減少碳排放提供了科學(xué)支持。人工智能技術(shù)可以全面且實(shí)時(shí)地監(jiān)測(cè)和收集發(fā)電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、燃料使用情況、排放數(shù)據(jù)、電網(wǎng)負(fù)載和天氣條件等多種信息，通過設(shè)計(jì)算法提取出有用的信息和特征，分析各類發(fā)電機(jī)組（如燃煤、天然氣、風(fēng)能、太陽(yáng)能等）的排放數(shù)據(jù)，并結(jié)合電網(wǎng)負(fù)載和天氣情況，計(jì)算出不同條件、不同時(shí)段、不同節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的電力排放因子。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，人工智能技術(shù)還可以對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，從而預(yù)測(cè)不同時(shí)間段和負(fù)載條件下的電網(wǎng)排放因子。這種預(yù)測(cè)能力使電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商能夠提前調(diào)整電力生產(chǎn)和分配策略，優(yōu)化發(fā)電資源的使用。例如，在預(yù)測(cè)到高負(fù)載時(shí)期，人工智能技術(shù)可以建議優(yōu)先使用低排放的可再生能源，減少高碳排放的化石燃料發(fā)電量。人工智能技術(shù)技術(shù)的應(yīng)用不僅限于排放監(jiān)測(cè)，還包括優(yōu)化電力生產(chǎn)和資源利用。對(duì)于電力生產(chǎn)，人工智能技術(shù)能夠分析發(fā)電過程中的碳排放效率，并優(yōu)化發(fā)電設(shè)施和用電設(shè)備的運(yùn)行。通過對(duì)歷史排放數(shù)據(jù)和運(yùn)行參數(shù)的深入學(xué)習(xí)，AI模型可以預(yù)測(cè)特定負(fù)載和天氣條件下的最佳運(yùn)行策略，從而最小化碳排放。通過對(duì)各種數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，人工智能技術(shù)可以動(dòng)態(tài)調(diào)整電力生產(chǎn)策略，確保能源利用效率的最大化。例如，AI可以在電力需求高峰期建議增加可再生能源的使用，并在需求低谷期優(yōu)化傳統(tǒng)能源的使用，以平衡電網(wǎng)負(fù)載和降低碳排放。人工智能在協(xié)助建筑樓宇實(shí)現(xiàn)節(jié)能方面，發(fā)揮著重要作用。首先，基于人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)可以通過傳感器和智能電表收集建筑實(shí)時(shí)能源使用數(shù)據(jù)，并對(duì)此類數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，識(shí)別能源使用模式和趨勢(shì)?；诜治鼋Y(jié)果，人工智能技術(shù)可以優(yōu)化樓宇的能源使用，例如調(diào)整供暖、通風(fēng)和空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行，以減少不必要的能源消耗和碳排放。人工智能技術(shù)還可以設(shè)計(jì)并支撐樓宇對(duì)可再生能源的智能使用，比如預(yù)測(cè)設(shè)備維護(hù)需求和能耗需求，智能優(yōu)化用電設(shè)備的使用時(shí)間，并通過智能控制系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)反饋和建議，幫助用戶優(yōu)化能源使用。通過集成人工智能技術(shù)的建筑管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了全面的樓宇能源管理，在滿足樓宇住戶舒適度和功能需求的同時(shí)，最大限度地此外，人工智能能夠賦能建筑樓宇降低碳排放，動(dòng)態(tài)響應(yīng)電網(wǎng)的碳排放水平。間接排放是建筑樓宇的主要碳排放來源，此類排放主要是由建筑樓宇用電、用熱產(chǎn)生。要想實(shí)現(xiàn)建筑樓宇的碳排放量?jī)?yōu)化，則需要精細(xì)化管理樓宇用電水平和用電時(shí)間?；谔寂欧懦杀镜呢?fù)荷響應(yīng)作為先進(jìn)的電力管理技術(shù)，可以協(xié)助樓宇管理碳排放，通過動(dòng)態(tài)調(diào)整電力負(fù)荷到電網(wǎng)碳排放強(qiáng)度低的時(shí)刻，從而最小化企業(yè)間接碳排放量。該技術(shù)結(jié)合實(shí)時(shí)碳排放數(shù)據(jù)和電力負(fù)荷需求，利用人工氣候變化CLIMATECHANGE智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以對(duì)建筑樓宇此類用電用戶的能源使用進(jìn)行智能管理和優(yōu)化，在電網(wǎng)負(fù)荷高峰期或碳排放較高時(shí)，降低樓宇非關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行或推遲高能耗設(shè)備的使用。人工智能算法可以參與規(guī)劃樓宇內(nèi)高耗能設(shè)備在低碳時(shí)段運(yùn)行，預(yù)測(cè)電網(wǎng)實(shí)時(shí)碳排放因子，減少整棟建筑樓宇碳排放，減少相應(yīng)的環(huán)對(duì)于城市交通系統(tǒng)，人工智能可以通過分析交通流量數(shù)據(jù)、車輛類型和路線信息來監(jiān)測(cè)和評(píng)估交通引起的碳排放。人工智能技術(shù)在城市交通系統(tǒng)中的應(yīng)用，顯著提高了碳排放監(jiān)測(cè)和管理的效率。在城市交通系統(tǒng)中，交通信號(hào)控制的優(yōu)化是減少交通擁堵和車輛排放的重要手段。AI技術(shù)可以實(shí)時(shí)分析交通流量數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整交通信號(hào)燈的時(shí)間和協(xié)調(diào)性。例如，洛杉磯市的智能交通系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)分析交通流量和車輛數(shù)據(jù)，在高峰期動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈時(shí)間，結(jié)果減少了30%的交通擁堵，顯著降低了車輛的碳排放。通過分析車輛的使用模式和排放特征，AI技術(shù)可以幫助城市交通管理者制定更加精準(zhǔn)的減排策略。人工智能可以預(yù)測(cè)不同時(shí)段和不同區(qū)域的車輛需求，優(yōu)化公遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的碳計(jì)量中也具有重要作用，通過提供高分辨率的地理和環(huán)境數(shù)據(jù)，使得碳排放的預(yù)測(cè)和監(jiān)測(cè)更加精準(zhǔn)和高效。此類數(shù)據(jù)通過人工智能技術(shù)進(jìn)行處理和分析，能實(shí)現(xiàn)對(duì)交通行業(yè)碳排放的精準(zhǔn)計(jì)量。AI技術(shù)可以分析衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，識(shí)別和分類不同類型的交通工具（如汽車、卡車、公共交通工具），并計(jì)算它們?cè)谔囟▍^(qū)域和時(shí)間段內(nèi)的流量，這些信息對(duì)于估算碳排放量至關(guān)重要。通過對(duì)道路和交通基礎(chǔ)設(shè)施的使用情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，AI系統(tǒng)可識(shí)別高使用率和高排放的道路段。結(jié)合車輛類型和流量數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠精確估算每條道路的碳排放量。此外，遙感數(shù)據(jù)還可以用于監(jiān)測(cè)交通活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響，如空氣質(zhì)量和噪音水平。通過分析這些數(shù)據(jù)，可以評(píng)估交通排放對(duì)環(huán)境和公共健康的影響，并提供相人工智能技術(shù)通過整合來自遙感技術(shù)、地面測(cè)量和衛(wèi)星數(shù)據(jù)的多源信息，不僅能為區(qū)域進(jìn)行高精度碳計(jì)量，更針對(duì)企業(yè)所需要的范圍一、范圍二、范圍三計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行更多補(bǔ)全。目前市場(chǎng)受限于企業(yè)級(jí)碳排放數(shù)據(jù)顆粒度低、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)更新滯后的局限，同時(shí)缺少受國(guó)際認(rèn)可且數(shù)據(jù)覆蓋全面的企業(yè)級(jí)碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)。通過利用人工智能技術(shù)，可以自動(dòng)分析企業(yè)多類環(huán)境數(shù)據(jù)（包括企業(yè)自主披露環(huán)境數(shù)據(jù)、電力排放因子、企業(yè)用電數(shù)據(jù)、碳衛(wèi)星、衛(wèi)星圖像等數(shù)據(jù)），精確地定位企業(yè)碳排放的來源，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)企業(yè)的直接/間接碳排放情況。企業(yè)級(jí)碳排放數(shù)據(jù)通過對(duì)企業(yè)自主披露數(shù)據(jù)和其他多源測(cè)算數(shù)據(jù)的融合與交叉驗(yàn)證，將重新校驗(yàn)企業(yè)范圍一、范圍二排放值，顯著提升企業(yè)排放披露數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和計(jì)量科學(xué)性。此氣候變化CLIMATECHANGE過分析其電力數(shù)據(jù)厘清其內(nèi)在特性，可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)的實(shí)時(shí)碳排放計(jì)量。通過可視化