作為世界上僅有的兩個(gè)實(shí)現(xiàn)了凈零排放的國(guó)家，不丹與蘇里南的成功主要得益于兩國(guó)的獨(dú)特因素。這兩個(gè)國(guó)家的人口均不足80萬(wàn)，而且均擁有大片森林以充當(dāng)碳匯儲(chǔ)備。

而大多數(shù)其他國(guó)家缺乏相同的屬性，特別是人口規(guī)模明顯更大，但這并沒(méi)有阻止他們努力實(shí)現(xiàn)類似的目標(biāo)。截至目前，全球已有124個(gè)國(guó)家承諾到2050年實(shí)現(xiàn)碳中和，超過(guò)500萬(wàn)家公司承諾到2040年實(shí)現(xiàn)凈零排放。而在這個(gè)充滿挑戰(zhàn)的過(guò)程中，能源生產(chǎn)企業(yè)無(wú)疑面臨著越來(lái)越大的快速脫碳?jí)毫Α?/p>

雖然增加可再生資產(chǎn)比例、抵制需求等具體手段已經(jīng)非常明確，但凈零排放的最終實(shí)現(xiàn)仍然復(fù)雜且艱難。從管理分布式資產(chǎn)，到在快速變化的極端天氣條件下保持組織的正常運(yùn)營(yíng)，AI科技正在成為這場(chǎng)清潔能源轉(zhuǎn)型革命中不可或缺的抓手與工具。

當(dāng)規(guī)模成為挑戰(zhàn)

凈零排放的計(jì)算需求令人望而生畏。盡管2020年因新冠疫情導(dǎo)致的社交隔離讓人們待在家里，而令排放量有所減少，但2021年全球二氧化碳排放量快速反彈，增長(zhǎng)6%達(dá)到363億噸。大部分激增的能源需求最終只能依靠煤炭來(lái)滿足。為了抵消這一趨勢(shì)，隨著傳統(tǒng)碳?xì)浠衔锘A(chǔ)設(shè)施的逐漸減少，風(fēng)能和太陽(yáng)能等可再生能源必須以前所未有的速度擴(kuò)張。而在跨越不同大洲間的能源生產(chǎn)資產(chǎn)之間，平均這些動(dòng)態(tài)本身就是一項(xiàng)亟待克服的技術(shù)難題。

如果不進(jìn)行優(yōu)化，太陽(yáng)能設(shè)施建設(shè)過(guò)度會(huì)大大提升資金與材料浪費(fèi)的風(fēng)險(xiǎn)，而建設(shè)不足則會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的停電隱患。例如，2022年美國(guó)加州曾推動(dòng)一項(xiàng)可再生能源計(jì)劃，并將高峰需求期間的停電威脅推向高位。而僅僅一年之后，隨著公民個(gè)人投資太陽(yáng)能和電池墻，停電風(fēng)險(xiǎn)開(kāi)始大幅下降。與此同時(shí)，由于需求繼續(xù)增加且對(duì)燃?xì)獍l(fā)電廠建設(shè)和運(yùn)轉(zhuǎn)的限制，紐約也開(kāi)始面臨電力短缺難題。這種起伏不定的現(xiàn)狀，迫使電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商在判斷未來(lái)容量需求時(shí)如履薄冰，特別是必須認(rèn)真考慮如何承載普及度越來(lái)越高的電動(dòng)汽車。

AI科技如何實(shí)現(xiàn)凈零排放

AI技術(shù)有望成為變革的催化劑，幫助更多能源企業(yè)看清盲區(qū)。以下就是當(dāng)今AI在減碳環(huán)保領(lǐng)域發(fā)揮作用的幾個(gè)現(xiàn)實(shí)案例。

用數(shù)字孿生照亮前路

數(shù)字孿生技術(shù)能夠?yàn)楦黝愇锢碣Y產(chǎn)及系統(tǒng)（包括發(fā)電廠、配電線以及屋頂太陽(yáng)能電池板）創(chuàng)建虛擬模型。這些模型集成了實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)、天氣預(yù)報(bào)、需求預(yù)測(cè)及設(shè)備老化概況，能夠?yàn)槟茉雌髽I(yè)提供動(dòng)態(tài)模擬，從而實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)生命周期的可視化、分析及優(yōu)化。

隨著可再生能源逐漸成為主導(dǎo)，數(shù)字孿生也成為電網(wǎng)精細(xì)化集成的重要支柱。相關(guān)軟件能夠確定太陽(yáng)能或風(fēng)能資產(chǎn)的理想部署位置，并優(yōu)化現(xiàn)有資產(chǎn)的性能與維護(hù)流程，從而提高效率并最大化電力產(chǎn)出。數(shù)字孿生還有助于情境規(guī)劃，幫助管理者了解電動(dòng)車熱潮與極端天氣給能源部門帶來(lái)的壓力，測(cè)試系統(tǒng)彈性并防止限電，同時(shí)避免代價(jià)高昂的過(guò)度建設(shè)。隨著時(shí)間推移，AI優(yōu)化有望節(jié)約下數(shù)百萬(wàn)兆瓦時(shí)的零排放電力。

從可再生能源預(yù)測(cè)模型到傳感器驅(qū)動(dòng)的無(wú)人機(jī)，AI與自動(dòng)化生態(tài)系統(tǒng)正在興起，成為人類管理日益復(fù)雜的能源問(wèn)題的有力武器。各公司也在投資數(shù)字孿生技術(shù)，預(yù)計(jì)每年投入增幅將達(dá)到約60%，到2027年總值有望達(dá)到735億美元。除了測(cè)量之外，數(shù)字孿生還能夠?qū)⒍床炝D(zhuǎn)化為可操作戰(zhàn)略。憑借AI與自動(dòng)化的結(jié)合，數(shù)字孿生有助于塑造未來(lái)趨勢(shì)，并為不斷變化的環(huán)境格局建立起更具彈性、適應(yīng)性更強(qiáng)的基礎(chǔ)設(shè)施。

讓“不可預(yù)測(cè)”化為可預(yù)測(cè)

研究人員正在使用AI科技改進(jìn)用于預(yù)測(cè)電力生產(chǎn)及消耗的關(guān)鍵輸入指標(biāo)，也就是天氣。當(dāng)前研究表明，近期局部天氣預(yù)測(cè)能力已經(jīng)有所改進(jìn)，這些預(yù)測(cè)結(jié)果能夠?yàn)樘?yáng)能及風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)設(shè)定當(dāng)前階段生產(chǎn)預(yù)估，而全球長(zhǎng)期氣候預(yù)測(cè)則有助于判斷未來(lái)數(shù)年的電力需求。

基于這些改進(jìn)后的預(yù)測(cè)，AI功能得以預(yù)測(cè)潛在損害并指導(dǎo)破壞性災(zāi)害之后的恢復(fù)工作。有趣的是，AI在天氣與氣候變化預(yù)測(cè)中的潛在優(yōu)勢(shì)還不僅體現(xiàn)在改善預(yù)測(cè)本身，更有助于降低預(yù)測(cè)成本（包括降低計(jì)算強(qiáng)度以減少所消耗的電力）。

AI科技也有陰暗的另一面

盡管AI科技有望帶來(lái)種種助益，但我們也必須認(rèn)真考慮其負(fù)面影響。而與本文案例最相關(guān)的應(yīng)該就是沉重的算力負(fù)擔(dān)。有估算結(jié)果認(rèn)為，到2030年，信息與通信技術(shù)的電力需求將占全球總體電力需求的20%左右，而短短幾年前這一比例還僅在1%上下。

然而，AI技術(shù)本身同樣可以在改善這一問(wèn)題上發(fā)揮作用。遵循與支撐凈零排放類似的方式，AI可以模擬并預(yù)測(cè)材料及方案的運(yùn)轉(zhuǎn)效果，最終提高計(jì)算、硬件及數(shù)據(jù)中心冷卻策略的效率表現(xiàn)。

此外，任何形式的碳減排都應(yīng)有其明確前提，即并非簡(jiǎn)單將碳排放轉(zhuǎn)移到其他地區(qū)。澳大利亞的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，反彈效應(yīng)（屋頂安裝太陽(yáng)能設(shè)備的家庭往往不太重視節(jié)電習(xí)慣，因此會(huì)導(dǎo)致家庭用電量增加）可能將屋頂可再生能源產(chǎn)生的碳效益抵消達(dá)五分之一。

在這種情況下，可以使用AI支持的自然語(yǔ)言處理來(lái)理解媒體及個(gè)人情感；至于在氣候變化應(yīng)對(duì)方面，則有助于設(shè)計(jì)更好的教育方式、行動(dòng)鼓勵(lì)以及政策改進(jìn)。AI技術(shù)能夠進(jìn)一步通報(bào)、管理并傳達(dá)需求響應(yīng)計(jì)劃，引導(dǎo)人們采取與環(huán)保期望相符的行動(dòng)，例如鼓勵(lì)的用電高峰期減少電力消耗，以提高電網(wǎng)穩(wěn)定性并減少對(duì)不可再生能源的依賴。

AI科技正從根本上改變游戲規(guī)則

展望未來(lái)，AI技術(shù)不僅是我們應(yīng)對(duì)氣候變化的盟友，同時(shí)也從根本上改變著游戲規(guī)則。借助AI，實(shí)現(xiàn)凈零排放的目標(biāo)正變得愈發(fā)觸手可及。以上種種創(chuàng)新方法證明，我們?nèi)祟愅耆珦碛袑?shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展、建設(shè)繁榮未來(lái)所需要的聰明才智、對(duì)地球健康的關(guān)注與承諾，以及達(dá)成目標(biāo)所仰仗的技術(shù)能力。