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人工智能如何應對氣候變化
夏至已至。去年夏天的熱浪還讓很多人記憶猶新，那是我國自1961年以來的最熱夏季。如今，各地頻繁出現的高溫暴雨等極端天氣讓人們擔心：今年夏天會比去年更熱嗎？
從數據上看，全球氣溫升高的趨勢相當明顯。盡管此前3年的拉尼娜現象對全球氣溫起到了暫時“剎車”作用，但過去8年仍是有記錄以來最熱的8年。其中，2016年是有記錄以來全球最熱的一年。目前有多家機構預測，2023年或2024年極有可能超過2016年，創造新的全球最暖紀錄。
面對氣候變暖，人類應該如何應對？一些科學家寄望于目前火熱的人工智能。
要應對氣候變化，首先要“辨癥”，要有對天氣的準確分析和預測研判的能力。但這并非易事，而人工智能恰恰可以在氣象預測領域大展身手。
今年4月，中國發布的人工智能大模型“風烏”，首次實現在高分辨率上對核心大氣變量進行超過10天的有效預報。從預報精度看，相比于傳統的物理模型，“風烏”的10天預報誤差降低19.4%；從預報時效看，全球范圍內最好的物理模型HRES有效預報時長最大為8.5天，而“風烏”達到了10.75天；從資源效率看，現有物理模型往往需要在超級計算機上運行，而“風烏”大模型僅用GPU便可運行，30秒即可生成未來10天全球高精度預報結果。
從“風烏”的實踐可以看出，人工智能應用于氣象領域，從大數據中挖掘規律，可與傳統的數理方程形成互補，為生產生活提供更準確、更實用的天氣預報。氣候變暖將讓極端天氣更頻繁，人工智能可用于改善氣象災害警報系統，實現提前和精準預警，在防災減災中發揮更大作用。
應對氣候變化，從長遠來看，還需要“去根”，即針對氣候變化原因采取各種減緩措施。不少科學家認為，氣候變暖與碳排放帶來的溫室效應密切相關，只要人類社會的化石燃料消耗不減少，氣候變暖的趨勢就不會停止。
加強人工智能應用，可以實現更精準、穩定、有效的減排。人工智能作為能源轉型的重要輔助工具，越來越多地被整合到工業系統和家居生活的能源管理中，提高能源利用效率、減少峰值需求，最大限度地利用可再生能源。此外，在核聚變、新能源材料、碳捕集存儲利用等領域，人工智能也可以通過發揮數據分析、建模和預測等方面的優勢，為這些綠色技術的研發加速。
波士頓咨詢集團（BCG）曾在其研究報告中預測，如果要實現《巴黎協定》中提出的將全球平均氣溫上升限制在1.5℃的目標，各國必須在2030年前減少50%的碳排放。使用人工智能可以幫助減少26億噸至53億噸的二氧化碳排放，占減排總量的5%至10%。
如果把人工智能看作一劑藥方，那么它也有局限和副作用。例如，人工智能大模型本身就是耗能大戶，會增加碳排放。當它與人腦同時工作時，人腦的能耗僅為機器的0.002%。
人工智能是引領未來的新興戰略技術之一，氣候變化是當今世界面臨的最緊迫挑戰之一。人工智能革命和綠色能源革命齊頭并進，已成為大國競爭必須搶占的科技制高點。我們既期盼更綠色環保的人工智能，也期盼更智能可控的綠色能源，就像期盼盛夏不再酷熱難耐。
夏至已至。去年夏天的熱浪還讓很多人記憶猶新，那是我國自1961年以來的最熱夏季。如今，各地頻繁出現的高溫暴雨等極端天氣讓人們擔心：今年夏天會比去年更熱嗎？
從數據上看，全球氣溫升高的趨勢相當明顯。盡管此前3年的拉尼娜現象對全球氣溫起到了暫時“剎車”作用，但過去8年仍是有記錄以來最熱的8年。其中，2016年是有記錄以來全球最熱的一年。目前有多家機構預測，2023年或2024年極有可能超過2016年，創造新的全球最暖紀錄。
面對氣候變暖，人類應該如何應對？一些科學家寄望于目前火熱的人工智能。
要應對氣候變化，首先要“辨癥”，要有對天氣的準確分析和預測研判的能力。但這并非易事，而人工智能恰恰可以在氣象預測領域大展身手。
今年4月，中國發布的人工智能大模型“風烏”，首次實現在高分辨率上對核心大氣變量進行超過10天的有效預報。從預報精度看，相比于傳統的物理模型，“風烏”的10天預報誤差降低19.4%；從預報時效看，全球范圍內最好的物理模型HRES有效預報時長最大為8.5天，而“風烏”達到了10.75天；從資源效率看，現有物理模型往往需要在超級計算機上運行，而“風烏”大模型僅用GPU便可運行，30秒即可生成未來10天全球高精度預報結果。
從“風烏”的實踐可以看出，人工智能應用于氣象領域，從大數據中挖掘規律，可與傳統的數理方程形成互補，為生產生活提供更準確、更實用的天氣預報。氣候變暖將讓極端天氣更頻繁，人工智能可用于改善氣象災害警報系統，實現提前和精準預警，在防災減災中發揮更大作用。
應對氣候變化，從長遠來看，還需要“去根”，即針對氣候變化原因采取各種減緩措施。不少科學家認為，氣候變暖與碳排放帶來的溫室效應密切相關，只要人類社會的化石燃料消耗不減少，氣候變暖的趨勢就不會停止。
加強人工智能應用，可以實現更精準、穩定、有效的減排。人工智能作為能源轉型的重要輔助工具，越來越多地被整合到工業系統和家居生活的能源管理中，提高能源利用效率、減少峰值需求，最大限度地利用可再生能源。此外，在核聚變、新能源材料、碳捕集存儲利用等領域，人工智能也可以通過發揮數據分析、建模和預測等方面的優勢，為這些綠色技術的研發加速。
波士頓咨詢集團（BCG）曾在其研究報告中預測，如果要實現《巴黎協定》中提出的將全球平均氣溫上升限制在1.5℃的目標，各國必須在2030年前減少50%的碳排放。使用人工智能可以幫助減少26億噸至53億噸的二氧化碳排放，占減排總量的5%至10%。
如果把人工智能看作一劑藥方，那么它也有局限和副作用。例如，人工智能大模型本身就是耗能大戶，會增加碳排放。當它與人腦同時工作時，人腦的能耗僅為機器的0.002%。
人工智能是引領未來的新興戰略技術之一，氣候變化是當今世界面臨的最緊迫挑戰之一。人工智能革命和綠色能源革命齊頭并進，已成為大國競爭必須搶占的科技制高點。我們既期盼更綠色環保的人工智能，也期盼更智能可控的綠色能源，就像期盼盛夏不再酷熱難耐。
