除了聊天、畫畫、寫代碼，AI還能幫地球“退燒”對抗氣候變化。實(shí)現(xiàn)碳中和需依托新技術(shù)，AI可加速清潔技術(shù)研發(fā)并提升現(xiàn)有技術(shù)效率。雖AI自身耗電，但它在電力、食品、交通領(lǐng)域的減排量遠(yuǎn)超其應(yīng)用耗能，這筆“減排賬”怎么算？AI又如何發(fā)力？

風(fēng)光發(fā)電不再靠天吃飯

我們先從電力說起。太陽能和風(fēng)能的最大麻煩，就是發(fā)電量不穩(wěn)定。今天晴空萬里能多發(fā)點(diǎn)，明天刮風(fēng)下雨就掉鏈子，電網(wǎng)得時(shí)刻保持供需平衡，多一點(diǎn)少一點(diǎn)都可能出問題。以前全靠經(jīng)驗(yàn)估算，誤差大得很，現(xiàn)在AI來了，情況就不一樣了。

它能整合分析海量的天氣數(shù)據(jù)、歷史用電規(guī)律，精準(zhǔn)預(yù)測未來幾天的發(fā)電量和用電需求。谷歌的DeepMind團(tuán)隊(duì)做過實(shí)測，用AI給風(fēng)電場做預(yù)測，提前36小時(shí)就能算出大概能發(fā)多少電，直接讓風(fēng)電經(jīng)濟(jì)價(jià)值提升20%，這意味著可少建大量備用電廠、減少燃煤消耗。

AI還能當(dāng)“虛擬電池管家”，管理那些分散的儲(chǔ)能設(shè)備。你家的電動(dòng)車、小區(qū)里的儲(chǔ)能柜，只要聯(lián)上網(wǎng)，就能被AI統(tǒng)一調(diào)度。電多的時(shí)候存起來，電少的時(shí)候再放出來，避免能源浪費(fèi)。研究人員估算，到2035年，光這一項(xiàng)每年就能減少1.8吉噸二氧化碳排放，差不多相當(dāng)于全球碳排放總量的3%。

這里要提醒一句，現(xiàn)在可再生能源的成本已經(jīng)很便宜了，很多地方太陽能發(fā)電比燒煤還劃算。

所以AI在這個(gè)領(lǐng)域的核心作用不是降成本，而是提高利用率。就算風(fēng)光發(fā)電的設(shè)備容量再大，發(fā)不出來電也是白搭。AI把負(fù)荷率——也就是實(shí)際發(fā)電量和裝機(jī)容量的比例——提高20%，就相當(dāng)于花同樣的錢，多賺了20%的清潔電力。

實(shí)驗(yàn)室里的加速器

我們接著看食品領(lǐng)域。傳統(tǒng)肉類和奶制品的碳排放，占了全球總量的15%左右。畜牧業(yè)的溫室氣體主要來自牛羊打嗝、放屁產(chǎn)生的甲烷，這東西的溫室效應(yīng)比二氧化碳強(qiáng)多了。替代蛋白比如植物肉、培養(yǎng)肉，本來是個(gè)好出路，但口感一直是硬傷，很難讓消費(fèi)者買賬。

AI在這兒能幫上兩個(gè)大忙。第一個(gè)是幫科學(xué)家快速找到優(yōu)質(zhì)的蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)。谷歌的AlphaFold已經(jīng)預(yù)測了2億個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，這個(gè)突破還拿了諾貝爾獎(jiǎng)。

有了這個(gè)工具，研究人員不用再一個(gè)一個(gè)慢慢試，能直接篩選出既環(huán)保又好吃的蛋白質(zhì)組合，大大加快了替代蛋白的研發(fā)速度。

第二個(gè)是引導(dǎo)消費(fèi)者改變飲食習(xí)慣。AI可根據(jù)口味偏好精準(zhǔn)推薦替代蛋白產(chǎn)品，降低消費(fèi)者接受門檻。

研究人員估算，如果AI能把替代蛋白的味道和價(jià)格做到跟傳統(tǒng)產(chǎn)品差不多，到2035年，它的市場占有率能從現(xiàn)在的不到10%，漲到18%到50%之間。

保守算下來，每年能少排0.9吉噸二氧化碳，樂觀情況下能達(dá)到3.0吉噸。這個(gè)跨度之所以大，關(guān)鍵就在AI能把成本壓到多少。只改善口感，消費(fèi)者接受度有限；要是價(jià)格能打平甚至更便宜，市場就能徹底打開。

這里要注意，替代蛋白生產(chǎn)雖然也需要能源，但比養(yǎng)牲畜省太多了。牛要吃飼料、占土地、排泄污染，整個(gè)生命周期算下來，能耗和碳排放都遠(yuǎn)高于工業(yè)化生產(chǎn)蛋白質(zhì)。這么對比下來，用替代蛋白替代傳統(tǒng)肉類，怎么算都是筆劃算的“環(huán)保賬”。

共享經(jīng)濟(jì)配上智能調(diào)度

最后說說交通領(lǐng)域。現(xiàn)在大部分私家車，一天里95%的時(shí)間都停在車庫里吃灰，利用率低得讓人可惜。AI驅(qū)動(dòng)的共享出行，剛好能解決這個(gè)問題。

你打開手機(jī)叫車，AI系統(tǒng)瞬間就能算出最優(yōu)路線，還能順道接上另外兩個(gè)順路的乘客。車輛利用率提上去了，路上跑的車就少了，擁堵和排放自然就降下來了。

這不是科幻場景，現(xiàn)在很多城市已經(jīng)在這么做了。研究顯示，到2035年，AI優(yōu)化的共享出行每年能減少0.4吉噸碳排放。

電動(dòng)車普及也離不開AI的助力。電池成本一直是電動(dòng)車推廣的攔路虎，谷歌DeepMind開發(fā)的GNoME工具，一口氣識(shí)別出200多萬種晶體結(jié)構(gòu)，里面很可能藏著更便宜的電池材料。

除此之外，AI還能分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，找出最需要建充電樁的位置，避免資源浪費(fèi)。這兩項(xiàng)加起來，能讓電動(dòng)車普及率提升25到28個(gè)百分點(diǎn)，每年再減少0.2吉噸排放。

這么看來，交通領(lǐng)域AI能貢獻(xiàn)的減排量大概在0.5到0.6吉噸之間。這個(gè)數(shù)字雖然不如前兩個(gè)領(lǐng)域多，但要知道，輕型道路車輛的排放只占全球排放的6%左右，能減這么多已經(jīng)很可觀了。

舉個(gè)例子，谷歌地圖已推出優(yōu)先推薦省油路線的功能，雖可能稍繞，但碳排放更低，全球幾億用戶的使用積累，能產(chǎn)生顯著減排效果。

谷歌的Nest恒溫器也能用AI學(xué)習(xí)用戶習(xí)慣自動(dòng)調(diào)溫，既省錢又環(huán)保，類似技術(shù)還應(yīng)用于商業(yè)廚房，有效減少食物浪費(fèi)。

把這三個(gè)領(lǐng)域加起來算一算，到2035年，AI每年能減排3.2到5.4吉噸二氧化碳。相比之下，數(shù)據(jù)中心因?yàn)锳I應(yīng)用增加的排放量，只在0.4到1.6吉噸之間。這筆賬怎么算都是賺的。而且這還只是三個(gè)領(lǐng)域，AI在工業(yè)、建筑、農(nóng)業(yè)等其他行業(yè)也能發(fā)揮作用，實(shí)際減排潛力只會(huì)更大。

不過要說明的是，這些估算有個(gè)前提：政府得主動(dòng)出手。市場逐利的屬性難以主動(dòng)兼顧環(huán)保，新加坡“智慧國家”計(jì)劃、世界銀行AI風(fēng)險(xiǎn)評估工具等，都需要政府牽頭推動(dòng)。

發(fā)展中國家面臨的挑戰(zhàn)更大。非洲擁有全球60%的最佳太陽能資源，但2023年的清潔能源投資只占全球不到2%。AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、人才培養(yǎng)都需要錢，光靠市場根本解決不了南北差距的問題。另外，數(shù)據(jù)中心的能源消耗也得管，鼓勵(lì)用可再生能源、推廣節(jié)能AI模型，這些都需要政策支持。

AI還能幫政府制定更靠譜的氣候政策。有個(gè)叫“氣候政策雷達(dá)”的開源工具，分析了全球幾千個(gè)案例，告訴政府哪些政策最有效。

還有一項(xiàng)研究用機(jī)器學(xué)習(xí)，分析了41個(gè)國家從1998年到2022年的1500項(xiàng)氣候政策，找出了真正管用的那些。這種基于證據(jù)的決策，比拍腦袋靠譜多了。

預(yù)警系統(tǒng)也是AI的強(qiáng)項(xiàng)。洪水每年造成500億美元損失，影響15億人。谷歌的FloodHub能提前五天預(yù)測洪水，在80多個(gè)國家發(fā)布警報(bào)。這些技術(shù)能救命，但研發(fā)和推廣都需要公共投資。

總結(jié)下來的話，AI對抗氣候變化技術(shù)可行、經(jīng)濟(jì)劃算，但需政府、企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)協(xié)同發(fā)力。