导言

在环境挑战日益严峻的时代，人工智能（AI）正在成为应对气候变化和保护生态系统的强大盟友。2025 年是关键的一年，先进的人工智能技术最终将从承诺走向具体应用，为监测、预测和减轻环境影响提供创新解决方案。

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本文探讨了人工智能为环境管理带来变革的主要创新，提供了成功实施的具体实例，并概述了技术与可持续发展之间协同作用的未来前景。

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人工智能在应对气候变化方面的潜力

人工智能为应对环境挑战提供了前所未有的工具。根据最近的研究，到 2030 年，人工智能可帮助减少全球温室气体排放量达 10%，这一数值相当于整个欧盟的年排放量。

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人工智能具有处理海量数据、识别复杂模式和生成准确预测的能力，因此特别适用于以下领域：

• 分析气候和天气数据以预测极端事件
• 优化自然资源和能源的使用
• 监测和保护生态系统
• 促进向循环经济过渡

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2025 年人工智能在环境领域的主要应用

1.先进的生态系统监测

基于人工智能的环境监测系统是最有前途的应用之一。通过分析高分辨率卫星图像并结合机器学习算法，Envirosensing 等平台正在彻底改变对森林砍伐的监测。这些系统可以

• 准确跟踪森林覆盖率的变化
• 尽早识别毁林风险
• 为受欧盟《反倾销和反补贴条例》管辖的公司实现尽职调查程序自动化

在意大利，环境部启动了一项 5 亿欧元的投资，用于开发先进的综合监测系统，该系统利用航空航天遥感、现场传感器和人工智能分析来预测水文地质危害和识别环境犯罪。

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2.气候变化预测和适应

人工智能正在改变我们预测和应对气候变化的能力：

• 先进的气候模型：深度学习算法通过识别传统模型可能无法发现的复杂模式，大大提高了气候预测的准确性。
• 预警系统：由 IBM 和 SEEDS 共同开发的 "阳光生活 "等平台利用人工智能分析卫星图像，并通过为建筑物分配相对风险分值来评估当地的自然灾害风险。
• 模拟气候情景：人工智能可以模拟不同的气候变化情景，评估潜在的适应和缓解 战略的有效性。

3.优化能源资源

在能源领域，人工智能正在推动向更高效、更可持续的系统转变：

• 人工智能驱动的智能电网：实时平衡能源供需的智能系统，促进可再生能源的整合。
• 可再生能源产量预测：提高风能和太阳能产量预测准确性的算法，可减少对后备化石燃料的需求。
• 能源效率：基于人工智能的能源管理系统，可优化楼宇、工业流程和运输中的能源消耗。

4.可持续农业管理

人工智能驱动的精准农业正在彻底改变农业领域：

• 土壤状况监测：物联网传感器与人工智能算法相结合，实时分析包括微生物群在内的土壤健康状况，从而采取有针对性的干预措施，减少化肥用量。
• 优化水资源管理：人工智能系统能准确确定灌溉需求，减少水资源浪费。
• 作物病害预测：可在早期阶段识别潜在病害的算法，从而进行预防性干预并减少杀虫剂的使用。

5.污染检测和管理

人工智能正在大大提高我们监测和管理污染的能力：

• 空气质量监测：物联网传感器网络与人工智能相结合，实时分析城市地区的空气污染物水平。
• 污染源识别：将计算机视觉算法应用于卫星图像或无人机，以识别非法污染源。
• 优化废物管理：通过人工智能机器人改进废物分类和回收的智能系统。

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挑战与伦理考虑

尽管人工智能具有变革潜力，但其在环境领域的应用也面临着巨大挑战：

人工智能的环境足迹：比较分析

人工智能本身的环境足迹值得关注，但通过与其他技术和领域的比较分析，我们就能正确看待其实际影响。

根据最近的数据，像 GPT-3 这样复杂的人工智能模型的训练消耗了约 1 287 兆瓦时，产生了约 550 吨二氧化碳。这个数字看似很高，但应该与其他部门进行比较：

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• 运输：运输部门排放的温室气体约占意大利总排放量的 26%。在纽约和旧金山之间往返飞行 550 次，产生的排放量相当于 GPT-3 培训。
• 视频流：根据国际能源机构的估计，一个小时的视频流平均产生 36 至 100 克二氧化碳。考虑到全球数十亿小时的流媒体消费，其累积影响是相当大的。
• 日常使用与培训：最近发表在《科学报告》上的一项研究表明，尽管培训的能源成本很高，但在复杂的任务中，人工智能可能比人类工作更节能，在处理复杂文本时，其二氧化碳排放量可减少 130 到 1500 倍。

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可持续能源对数据中心的作用

为托管人工智能系统的数据中心提供电力是环境可持续发展面临的一项重要挑战。一些能源解决方案正在成为减少碳足迹的可行替代方案：

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1.数据中心核动力

由于 "容量因子"（持续发电能力）高、二氧化碳排放量低，核能在数据中心正经历着复兴。据 IdTechEx 称，2024 年的数据中心通过探索不同的选择，重新点燃了对这种能源的兴趣：

• 小型模块化反应堆（SMR）：由于采用了工业规模的生产工艺，这些紧凑型反应堆有望比传统核电站成本更低，建造时间更短。
• 核电的优势：核电在发电过程中二氧化碳零排放，能量密度高，可以提供 IA 数据中心所需的高功率，而不会出现太阳能和风能等可再生能源的典型波动。

BCS 咨询公司首席执行官詹姆斯-哈特（James Hart）指出，"人工智能的指数级增长给数据中心行业带来了挑战"，并强调了对核能等稳定、低排放能源的需求。

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2.热电联产系统：无与伦比的效率

热电联产（CHP）系统是为托管 IA 系统的数据中心供电的最有效解决方案之一，与其他能源相比具有显著优势：

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• 更高的能源效率：单独生产电力和热能的总体效率为 40-55%，而热电联产系统的效率可高达 80-90%，可回收原本损失的热量并将其用于其他用途。
• 减少燃料消耗：美国能源部的数据显示，要获得相同数量的有用能源，热电联产所需的燃料比单独发电和供热少 40%。
• 大幅减少二氧化碳排放：由于热电联产发电厂效率更高，与传统能源生产方式相比，可减少多达 30% 的温室气体排放。
• 数据中心的理想应用：服务器产生的热量可以回收并用于加热邻近的建筑物或其他工业流程，从而形成能源效率的良性循环。
• 电网独立性和复原力：热电联产系统提供能源独立性并提高复原力，这对于需要保证业务连续性的数据中心尤为重要。
• 热电联产：热电联产的高级演变，在发电和供热的基础上增加了冷却能源（冷却）的生产，对于需要高效冷却系统的数据中心尤为有利。

热电联产是传统能源技术与可再生能源技术之间的理想桥梁，它作为分布式发电运行，与光伏发电类似，但具有不受天气影响连续运行的优势。此外，热电联产发电厂可以利用各种燃料，包括沼气和可再生生物质，为实现零排放的未来铺平了道路。

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根据 Geoside 的一份报告，"能源生产过程效率的提高可减少二氧化碳和温室气体的排放，从而降低对环境的影响"，这凸显了热电联产在能源转型中的关键作用。

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3.太阳能和其他可再生能源

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大型科技公司正在大力投资可再生能源：

• 对未来的承诺：据关键业务服务咨询公司称，到 2033 年，数据中心所用能源的 90% 将是可再生能源，谷歌和微软等公司已经宣布了到 2030 年全天候使用零碳能源的目标。
• 专用太阳能项目：许多技术公司正在建设专用太阳能系统，专门为其数据中心供电，通常与储能系统结合使用，以确保连续性。

这些能源的互补性至关重要：核能可以提供持续的基本负荷，而太阳能等可再生能源可以满足高峰需求，热电联产系统可以最大限度地提高整体效率。

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此外，人工智能产业在减少对环境的影响方面也取得了重大进展：

1. 提高能效：数据中心不断升级设备，以提高能效。
2. 采用可再生能源：许多技术公司已承诺使用 100% 的可再生能源为其数据中心供电。
3. 更高效的算法：人工智能算法的研究正在取得进展，这种算法只需要更少的计算能力就能实现类似或更好的结果。

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准确性和可靠性

人工智能结果的质量在很大程度上取决于输入数据的质量。在环境方面，数据可能不完整或不准确，这是一个巨大的挑战。

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公平与无障碍

基于人工智能的环境解决方案有可能主要由拥有更多资源的国家和组织使用，从而可能扩大现有的技术差距。

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人工智能对环境的未来：实现负责任的人工智能

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为了最大限度地发挥人工智能在环境保护方面的潜力，必须采取 "负责任的人工智能 "方法，即

• 平衡技术创新与环境可持续性
• 确保人工智能使用的透明度和问责制
• 促进国际合作，共享数据、资源和专业知识
• 确保公平分配人工智能对环境的惠益

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常见问题：人工智能对环境的影响

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人工智能真的像他们说的那样污染严重吗？

不，在公开辩论中，人工智能对环境的影响往往被高估。虽然训练大型人工智能模型需要大量能源，但这种影响必须与人工智能在能源优化、减排和创新气候解决方案方面带来的好处相比较。布里斯托尔大学 2021 年的一项研究表明，以前对人工智能能源影响的许多估计都被高估了 90 倍。

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为什么人工智能对环境的影响在公开辩论中被高估了？

由于心理、经济和社会因素的综合作用，人工智能对环境的影响被高估了。对未知的恐惧和某种技术恐惧症自然而然地助长了对这一新兴技术的批判态度，而媒体的煽情则放大了危言耸听的数据，以引起更多的参与。此外，传统行业的经济利益也将人工智能视为一种竞争威胁。

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一个关键因素是观念上的不匹配：数据中心是可见的物理结构，消耗大量能源，而人工智能产生的环境效益（如优化运输或减少废物）是分散的，不那么明显。除此之外，与其他行业相比，高度自动化的数据中心创造的就业机会相对较少，这就使人们对其环境影响与当地社会经济效益之间的关系产生了不利的看法。

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人们往往错误地认为人工智能的影响实际上取决于所使用的能源组合，而事实上，如果采用有效的能源组合，这种影响会大大降低。最后，几乎总是缺乏比较背景：人工智能的生态足迹很少与其他行业（如运输、重工业或甚至其他日常数字活动（视频流、在线游戏））的生态足迹进行比较，从而导致人们对其在全球排放总体情况中的相关性产生扭曲的认识。

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与其他日常数字活动相比，人工智能的影响如何？

人工智能的碳足迹与许多日常数字活动相当或更低。例如，一小时的高清视频流大约会产生 36-100 克二氧化碳，而人工智能模型的一次推理所消耗的能量比人类执行相同任务的能量还要少。训练阶段的强度更大，但与持续使用相比，它只是一次性活动。

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考虑到人工智能的能源消耗，将其用于环保目的是否矛盾？

不，这并不矛盾。虽然人工智能会消耗能源，但它在优化能源效率和减少各部门（能源、运输、制造）排放方面的潜力，可以带来大大超过其直接影响的减排效果。研究表明，到 2030 年，人工智能可帮助全球减排高达 10%。

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如何减少人工智能对环境的影响？

我们可以通过各种策略减少人工智能对环境的影响：

• 开发需要更少计算能力的更高效算法
• 为人工智能提供能耗更低的专用硬件
• 采用兼顾性能和能耗的 "绿色人工智能 "做法
• 提高技术公司人工智能模型碳足迹的透明度

‍人工智能对环境的危害是否大于它所取代的传统工艺？

不，在大多数情况下，人工智能比传统流程更高效。例如，在运输优化方面，人工智能可以通过更高效的路线和更少的交通拥堵减少多达 10% 的排放。在农业领域，人工智能可以减少高达 30% 的水和化肥使用量。这些效率收益通常超过人工智能本身的碳足迹。

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结论

在应对气候变化和保护环境方面，人工智能是一个功能强大、用途广泛的工具。2025 年，我们正在目睹一些具体应用的出现，它们已经产生了重大的积极影响。

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虽然人工智能会消耗能源，但其影响与许多日常数字活动相当或更小，而且其在其他领域的减排潜力远远超过其直接碳足迹。将人工智能的能源成本与其通过优化、预测和资源管理产生的环境效益进行比较至关重要。

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为了充分发挥人工智能在这一领域的潜力，需要采取一种平衡的方法，不仅要考虑技术上的可能性，还要考虑人工智能在伦理、社会和环境方面的影响。

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环境可持续发展的未来将越来越取决于我们能否负责任地将人工智能融入环境管理战略，使这项技术真正成为地球的盟友。

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资料来源

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