气候治理攻坚之年，希望在AI身上

　　气候变化已经成为当今世界面临的最大挑战。联合国已经明确表示，2021年将是我们在应对全球升温难题方面做出切实改变的最后一年。为此，联合国目前正积极筹备COP26气候峰会，希望商讨解决这一世纪难题的可行方案。日立与BCG等参与方则以合作伙伴身份加入到这一工作中来。
　　此外，气候AI领导者计划亦在规划当中，各创新方将不断探索供人类继续生存并繁荣发展的正确道路。气候变化已经成为现实危机，当务之急是找到起效迅速而且具备现实可行性的解决办法。目前最具希望的答案，也许就在人工智能（AI）身上。
　　根据法国电力公司的介绍，由气候变化带来的损失已经高达10亿美元，而这笔巨款本该用于推动一系列重要的公共事业与发展计划。好消息是，数字时代下新型解决方案的先进能力，正以AI为载体带来我们建设美好星球、迎接光明未来的新希望。目前，全球范围内的创新者正致力于通过独特的AI用例应对气候变化，包括帮助预防野火、缓解高温点引发的环境风险、无人机搭载的监控与预测技术等等，并彼此携手让我们的地球更宜居、生态系统更具弹性。
　　需要强调的是，如果不立即采取行动，那么未来二十年气候变化所造成的经济损失可能相当于每十年发生一次COVID大规模疫情。
　　AI将成为气候变化应对技术中的核心驱动力，而且已经在解决这一挑战中表现出多种优势。首先，AI能够消除负面影响，例如减少人类活动对环境的损害（包括二氧化碳排放），同时充分利用大量数据、学习算法与传感设备。通过AI技术预测国家电网的电力供需情况，我们能够改善可再生能源的调度能力，并通过预测性维护减少生命周期内化石燃料带来的废物排放，甚至最终帮助能源部门彻底告别废物净排放。此外，在运输行业，AI解决方案则可带来更准确的交通预测结果，实现商业运输优化、需求建模以及更丰富的共享出行选项。
　　AI还有望将经济产出与环境资源消耗（包括材料、水资源与土地等）剥离开来。以食品领域的AI应用为例，这项技术能够帮助我们更好地监控农作物产量，以精准农业方法降低对化学物质及水资源的过量需求，并配合需求预测与变质农产品识别功能尽可能减少食品浪费。此外，AI系统还能在城镇与建筑物内发挥作用，自动控制供暖与制冷供应，并对能源消耗情况进行精确建模。
　　此外，大型科技企业也在对抗全球升温方面有所行动。微软已经承诺到2030年实现负碳排放，并逐步抵消该公司自1975年创立以来产生的所有碳排放。苹果则重点关注在生产环节中使用低碳铝，Amazon承诺到2040年实现零碳排放，谷歌也投入57.5亿美元可持续债券以资助关乎环境保护与社会福祉的项目。
　　在这样的时代背景之下，我们自然有必要认真分析气候AI领导者计划中的实际AI用例，看看各方在这一领域达成的最新进展。
　　运用AI实现净零浪费
　　AI的真正力量，有望在减少浪费方面得到充分体现。以Greyparrot为例，这家AI初创企业使用＂基于AI的计算机视觉软件提高垃圾回收的透明度与自动化水平。＂最近，他们刚刚筹集到182.5万英镑的种子资金，希望通过废品识别软件彻底改变整个回收与利用流程。
　　在消费与零售市场上，Wasteless公司则致力于＂帮助超市与在线店铺充分发挥易腐产品的全部价值，并通过基于AI的动态定价机制减少食物浪费。＂此外，初创公司WINT也在对抗浪费方面做出了自己的努力，他们使用AI检测并阻止水源泄漏。在发生泄漏时，它会自动发出提醒并关闭阀门。其智能实时监控功能将识别泄露与浪费源，节省宝贵的水资源并阻止设备损坏。可以看到，这些年轻的企业都在使用先进的预测分析与动态监控系统减少浪费，并拿出一个个振奋人心的真实气候变化改善用例。
　　AI支持下的环境情报：提升气候预测水平
　　AI技术已经在帮助研究人员识别热带气旋、锋面与大气河方面带来89%至99%的准确率，让以往难以发现的天气变化变得不再神秘。如今，环境情报已经成为预测自然界中极端气候趋势与模式的重要前提。AI与深度学习能够快速分析动态系统，并对环境进行仿真（例如其中的大气压力与化学反应）、进而生成准确的模型，而后由科学家及研究人员利用相关成果建立起更稳健的决策质量。
　　例如，谷歌正在＂利用机器学习以高分辨率方式「实时播报」降水活动＂，以近实时的方式预测天气状况。根据The Verge的介绍，与传统模型不同，＂谷歌的新方法能够在几分钟内产生结果。其中的核心区别在于，谷歌不会尝试对复杂的天气系统进行建模，而是直接使用简单的雷达数据预测降雨活动。＂
　　除了谷歌之外，还有海洋数据联盟等组织建立起自己的AI解决方案，并＂与全球城市网络合作制定出比较性的〈智能海洋城市行动计划〉，用于公开发布海洋数据以应对海洋及气候危机。＂计划的终极目标在于＂建设起智慧海洋城市，改善废水处理能力，防止藻类大量系列并恢复沿海无生命区的氧气供应。＂在这一领域，Argonne Nationals实验室始终走在时代的前沿，努力应对气候变化、能源、食品与健康等领域的水资源挑战。
　　气候预测中的更多用例
　　• 美国国家海洋与大气管理局正使用AI技术提升对于飓风等极端天气事件的预测能力，并从各类数据源中获取新的洞见结论。
　　• 纽约大学的科学家们在Schmidt Futures提供的1000万美元资助下，致力于通过AI技术改善气候模拟能力、增强对气候变化的预测水平。
　　• IBM研究计划Green Horizons使用AI与物联网技术分析气候变化数据。这套系统使用机器学习技术从气象卫星与交通摄像机等来源处获取数据，借此不断学习并调优预测模型。它能够提前72小时预测污染事件，精确度可以控制在数公里范围内，并标明污染物的来源与潜在去向。
　　无人机与环境监测
　　AI在气候变化方面的另一大突出贡献，在于使用无人机对林区进行全面监测。技术创业家Ewan Kirk在接受新闻协议采访时表示，无人机已经成为从偏远地区处收集重要数据、整理生态健康情报的最简单方法之一。科学家与达人产创建起大型数据集，以帮助他们了解气候变化将给各类关键性资源带来哪些影响。＂例如，Dendra Systems使用先进的数据科学、AI与无人机自动化技术，尝试大规模修复土地并恢复区域内的生物多样性。＂
　　总部位于芬兰的初创企业Aeromon则尝试使用无人机实时跟踪工业排放。他们的移动与固定设备能够检测、衡量并可视化多种气体与颗粒物指标。这套解决方案能够以360度全方位角度自动报告排放情况，为客户提供实时流程洞见。
　　从这个角度来看，无人机已经成为环境健康状态监测、甚至解决气候变化问题的一大关键。BCG GAMMA合伙人Charlotte Degot表示，＂大部分企业都致力于控制自身对于环境的负面影响，但其中有两大挑战难以回避：1）准确判断二氧化碳的实际排放来源；2）寻求可扩展解决方案以减少排放量、同时带来积极的经济影响。而这些，正是BCG CO2.AI项目的设计初衷。＂
　　环境监测领域的更多用例：
　　• 法国Everimpact公司将卫星图像与地面感应技术加以结合，用以监测城市内的空气质量与碳排放情况。
　　• 得克萨斯州奥斯汀市的Hypergiant公司开发出Eos Bioreactor产品，能够调节藻类植物的生长，优化其碳吸收特性并释放出大量氧气。
　　• 荷兰Overstory公司使用基于卫星图像的林业分析技术，以远低于传统方法的成本生成更准确、也更及时的森林风险预测结果。
　　• 德国OroraTech公司是一家提供早期野火检测与实时红外卫星监测数据的商业供应商。
　　• 德国卡尔斯鲁厄技术学院（KIT）及其合作伙伴EDI GmbH正在开发EDE 4.0辅助系统，用于帮助林业工作者使用AI技术持续保护并管理森林资源。
　　食品供应链优化与农业增产
　　AI技术正在快速普及，从预测餐饮需求到减少食物浪费，再到帮助发展中国家的农民诊断并治疗农作物病害。例如，印度农民开始在机器学习的建议下确定最佳播种时间，借此将单产提高达30%。
　　此外，Beyond Meat则创造出世界上第一个完全采用植物材质的肉类汉堡。BCG也做出了自己的积极探索，利用气候变化数据与强大的AI算法相结合以预测作物产量，并为法国葡萄酒及高度酒酿造商提供风险评估报告。
　　前路漫漫，仍须求索
　　展望未来，我们需要在基于数据的解决方案的规模化开发与商业转化方面作出新的尝试。事实证明，AI技术确实能够在应对气候变化与恢复地球生态完整性方面做出重大贡献。随着更多AI创新成果的涌现，未来用于应对气候变化的解决方案将愈发丰富。
　　最后，我们还期待让更多企业与公共部门意识到AI技术的无穷潜能。BCG GAMMA社会影响力主管合伙人、波士顿咨询集团执行总经理Hamid Maher表示，＂最重要的一点，是保证企业积极将气候变化影响纳入未来发展规划当中。只有及早发现这些变化，企业才能建立坚实的实践体系，增强对于气候变化的适应能力，由此在未来的市场竞争中占据优势。＂