人工智能帮助缓解和管理气候变化的力量
来到golang学习网的大家,相信都是编程学习爱好者,希望在这里学习科技周边相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《人工智能帮助缓解和管理气候变化的力量》,介绍一下,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!
每天,我们组织中的所有人员都要做出决定,可能有数百个决定——这些决定要么增加,要么降低了可持续性。我们应该选择哪个供应商?我们的产品是采用绿色玻璃还是透明玻璃?我们应该在伦敦还是纽约举行会议?

正如人工智能改进了组织为优化财务绩效、改进流程、满足客户需求等所做的决策一样,它对于帮助他们实现气候目标至关重要。事实上,因为它可以收集、完成和解释关于排放和气候影响的大型复杂数据集,所以人工智能对于帮助管理所有与气候相关的问题至关重要。
BCG(波士顿咨询集团)最近对全球1000名人工智能和气候领域的领导者进行了调查,让我们更多地了解了人工智能的潜力,以及前进道路上的障碍。调查发现,87% 的受访者认为高级分析和人工智能,或简称为“AI”,是当今应对气候变化的有用工具,但只有 43% 的受访者表示,他们有在自己的气候变化努力中使用人工智能的愿景努力。

BCG 调查中大约 87% 的受访者发现 AI 是应对气候变化的有用工具。
他们认为人工智能最大的商业价值在于减少和测量排放。事实上,全球领导人可以通过许多不同的方式使用人工智能来实现他们的目标:
减轻。人工智能可以帮助衡量宏观和微观层面的排放,减少排放的影响,并消除大气中现有的排放。在我们的工作中,我们发现人工智能可以帮助减少相当于组织碳足迹 5% 到 10% 的温室气体排放,如果在全球范围内扩大规模,则可以减少 2.6 到 5.3 千兆吨的二氧化碳当量。
有一些令人兴奋的技术已经在做这项工作的例子。由 Al Gore 支持的联盟Climate TRACE(跟踪实时大气碳排放)使用卫星图像和人工智能来测量排放。Blue Sky Analytics是 Climate TRACE 的成员,可以专门估算火灾的排放量。Pachama 使用卫星图像和人工智能随着时间的推移测量和监测森林中储存的碳,确定高质量的碳信用。
BCG 的CO2 AI平台可帮助组织大规模测量、模拟、跟踪和优化其排放量。这种可立即部署的软件可用于所有行业,包括石油和天然气、生物制药、汽车和消费品。它不仅准确地测量了企业自身活动(范围 1 和 2)直接产生的排放量,而且还量化了企业整个价值链(范围 3)产生的更难以测量的间接排放量。
适应力和复原力。人工智能也非常适合帮助预测与气候相关的灾害,无论是通过改进对海平面上升等局部事件的长期预测,还是通过升级飓风或干旱等极端现象的预警系统。人工智能和高级分析如何帮助社区适应不断变化的气候的一个例子是东南亚的一个项目。通过将卫星数据与先进的洪水模型相结合,该团队能够识别医院等关键基础设施以及最容易发生洪水的湿地,并了解战略性放置的人工屏障可以发挥最大作用。
人工智能还可以帮助进行脆弱性和暴露管理、监测当前危机、加强基础设施(例如通过智能灌溉)、通过预测大规模迁移模式来保护人口,以及通过识别和计数物种来保护生物多样性。
研究、金融和教育。人工智能还可以成为支持气候研究和建模的工具,以了解变化的规模并为政策决策提供信息。通过预测碳价格,它可以在气候融资中发挥关键作用。人工智能可以通过个性化工具来帮助教育公众和影响行为,这些工具可以估计碳足迹,或者为气候友好型购买提出建议。投资于这些人工智能驱动的基本面将是缓解和适应以及复原力工作成功的关键。
克服人工智能的障碍
有这么多强大的机会让人工智能在这场斗争中有所作为,但又是什么阻碍了组织将其更多地利用呢?虽然人工智能解决方案已经在某些领域得到完善并准备好进行广泛应用,但大多数现有解决方案都很分散,可能无法访问,并且缺乏扩展资源。在调查受访者中,78% 表示障碍是由于人工智能专业知识不足,77% 表示可用性有限,67% 表示对人工智能相关数据和分析缺乏信心。

BCG 调查中大约 78% 的受访者表示,他们无法获得足够的 AI 专业知识和资源。来源:波士顿咨询集团
人工智能不是万灵药,它是我们应该用来应对这一全球挑战的众多工具之一。但它可以帮助我们走上一条更明智、更受数据驱动、更快的道路,因为我们没有时间可以浪费。
以上就是本文的全部内容了,是否有顺利帮助你解决问题?若是能给你带来学习上的帮助,请大家多多支持golang学习网!更多关于科技周边的相关知识,也可关注golang学习网公众号。
微软的 Surface Laptop Go 2 在新文件中泄露,暗示即将推出
- 上一篇
- 微软的 Surface Laptop Go 2 在新文件中泄露,暗示即将推出
- 下一篇
- 快速启动无法在 Windows 11 上运行?这是修复
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 | python · 人工智能 · Transformers apply_chat_template 聊天模板 chat_template 角色标签
- Transformers聊天模板与手写角色标签有什么兼容性差异
- 492浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 | PyTorch checkpoint Accelerate 随机数状态 恢复训练
- Accelerate恢复训练时如何保存随机数状态
- 326浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 |
- Diffusers怎样使用Generator复现同一张生成图
- 118浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 | 模型 混合精度 优化器 分布式训练 Accelerate Accelerator.prepare
- Accelerate prepare为什么要同时接收模型与优化器
- 386浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 | 人工智能 · Hugging Face Datasets streaming IterableDataset Dataset.shuffle shuffle buffer
- Datasets流式读取与内存数据集的shuffle有什么区别
- 130浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 |
- Hugging Face Datasets map怎样同时删除旧字段
- 421浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 |
- PEFT适配器检查点为什么不包含完整基础模型
- 301浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 | python · Hugging Face 提示词 Transformers generate input_ids
- Transformers生成结果为什么包含输入提示词
- 111浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 | 解码 token Transformers generate 新生成内容
- Transformers怎样只解码新生成的token
- 461浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 9小时前 | python · 人工智能 · Transformers offset_mapping 原始文本 Fast tokenizer 文本偏移
- Transformers分词偏移怎样映射回原始文本片段
- 330浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 465次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 527次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 545次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 495次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 314次使用
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览
-
- Canva手机闪退解决方法及适配指南
- 2026-05-25 501浏览

