著力推進低碳未來需要圍繞運營效率、改進生產(chǎn)策略和最大限度地減少浪費采取行動，所有這些都能通過認知AI解決方案來實現(xiàn)。

我們的世界已經(jīng)到了社會認識到地球正處于巨大壓力之下的地步。各個行業(yè)的企業(yè)都宣布了在未來幾十年將碳足跡減少到“凈零”的計劃，超過半數(shù)企業(yè)的目標是在2030年至2050年之間實現(xiàn)目標。雖說在能源、石油和天然氣等受影響最嚴重的行業(yè)，圍繞凈零的戰(zhàn)略一直是運營計劃的關鍵，但建立可持續(xù)發(fā)展目標已成為超過半數(shù)行業(yè)的常態(tài)。

環(huán)境、社會和政府(ESG)問題已成為愈來愈重要的探討話題。麥肯錫近期的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，83%的高管和投資專業(yè)人士認為，ESG計劃將在五年內(nèi)為股東貢獻比現(xiàn)在更多的價值，這表明它們具有潛在的短期和長期價值。

估量到2050年，二氧化碳排放量將增加到約430.8億公噸，企業(yè)必須采用解決方案來減少或抵消其碳足跡。然則，衡量碳排放努力以及減少或抵消這些挑戰(zhàn)的難度和費用迫使很多企業(yè)推遲了他們的努力。然則，認知AI解決方案可以在幫助企業(yè)和行業(yè)以更低的成本輕松實現(xiàn)凈零目標方面發(fā)揮關鍵作用。

基于AI的人類方法

超過半數(shù)AI工具通常在黑匣子中運行，人類用戶無法感知他們怎樣得出結論、答案和建議。這些解決方案尋常只是提供一種沒有可解釋性、可追溯性或可審計性的補救措施——近乎無法建立用戶信心。增加AI的機會以增強人們的才能和能力需要他們的信任。否則，雙方有效合作解決我們最重要的可持續(xù)發(fā)展問題的能力將受到嚴重限制。

與傳統(tǒng)的AI功能不同，認知AI解決方案采用類人推理來識別運營改進和精簡的機會，這對于希望在有效管理資源的同時顯著減少排放的企業(yè)來說是一項關鍵功能。這種類型的可解釋AI透明地工作，直接揭示其建議背后的推理，并通過清晰可讀的審計跟蹤輕松顯示支持其決策過程的綜合數(shù)據(jù)。認知AI不是使用AI作為人類輸入的替代品，而是用作人類做出更自信決策的工具。基于知識的認知和數(shù)字化之間的平衡使決策者能夠識別意外機會并在關鍵情況下立即采取行動——比如達到凈零目標。

優(yōu)先考慮AI投資

氣候變化正處于關鍵轉折點，企業(yè)組織應采用認知AI技術來幫助設定現(xiàn)實但雄心勃勃的凈零目標，并更準確地監(jiān)控進展。

希望快速跟蹤AI投資和系統(tǒng)部署的政府和私營公司應優(yōu)先考慮以下領域：

從小處著手解決具體問題，以經(jīng)驗擴大規(guī)模

運用并挖掘來自愈來愈多已安裝傳感器和測量的大型數(shù)據(jù)集

確定具有明確投資回報的特定用例

數(shù)字化領域專業(yè)知識并通過AI/ML豐富它

使利益相關者及其優(yōu)先事項與AI投資保持一致

雖說產(chǎn)品成本尋常是考慮對AI等技術進行投資的主要因素，但高管和其他決策者應考慮此類解決方案的長期投資回報。企業(yè)必須記住，由于硬件和軟件方面的技術發(fā)展，成本將繼續(xù)下降，而收益只會變得更加廣泛。除了幫助企業(yè)設定和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標之外，AI技術還可以幫助企業(yè)提高運營效率、確保安全、增加客戶信任和關系、提高生產(chǎn)力、擴展數(shù)據(jù)處理能力等等。

應對氣候變化影響

AI可以為公司實現(xiàn)凈零目標的努力做出重大貢獻，同時也有助于為未來與氣候變化相關的中斷做準備。對于電力行業(yè)，關鍵目標是準確匹配需求與發(fā)電量，以持續(xù)提供公用事業(yè)客戶所需的必要能源量。

當需求超過電網(wǎng)容量時，可能會招致發(fā)電設備不受控制地關閉，進而招致災難性的多米諾骨牌效應和電網(wǎng)中斷。這種潛在的情況在去年成為現(xiàn)實，當時極端天氣條件招致需求超過供應，招致加利福尼亞州和德克薩斯州持續(xù)停電。由于氣候變化的影響估量只會在今年夏天繼續(xù)加劇天氣狀況，北美可靠性公司(NERC)2022年夏季可靠性評估敲響了警鐘，即美國過時的電網(wǎng)在未來幾個月面臨著停電的高風險。

發(fā)電商和電網(wǎng)運營商準確預測和管理物理電網(wǎng)基礎設施上的電力流，以使可用發(fā)電量與需求相匹配的能力是緩解未來氣候變化中斷的關鍵步驟。故此，能源公司和電網(wǎng)運營商需要AI來準確及時地預測和預測需求，使他們能夠在改變設定點和由于云和風對可再生能源的影響而招致的可變性時，將發(fā)電與其固有的延遲相匹配。AI可以為凈零目標帶來的最大好處是允許設施管理人員在考慮所有這些參數(shù)和可變性的同時盡可能多地使用可再生能源。AI將在支持能源行業(yè)實現(xiàn)更高效、互聯(lián)和可持續(xù)未來的目標方面發(fā)揮關鍵作用。

AI計劃怎樣應對氣候問題的其他實例囊括：

實施AI和機器學習以實時改善能源生產(chǎn)。

下游操作自動化，將工廠效率提高8%至12%。

改進電網(wǎng)系統(tǒng)以提高預測能力和性能，允許更深思熟慮的可再生能源戰(zhàn)略。

通過GoogleMaps和Waze等AI和ML應用程序以及其他車輛數(shù)據(jù)收集解決方案進行交通和導航優(yōu)化，通過將相關車輛效率、交通和其他類似擁堵數(shù)據(jù)傳遞給消費者來減少排放和污染。

在邊緣使用配備AI芯片的機器人技術，通過防止災難性設備故障以及更多通過自主檢測石油管道、煉油廠、或其他。

AI的現(xiàn)在及未來

著力推進低碳未來將需要圍繞運營效率、改進的生產(chǎn)策略和最大限度地減少浪費采取行動——所有這些都能通過認知AI解決方案來實現(xiàn)。全世界倡議對實現(xiàn)更可持續(xù)的世界的重要性怎么強調(diào)都不為過，但技術可以發(fā)揮至關重要的作用：幫助確定和實現(xiàn)大膽而可實現(xiàn)的目標。AI將成為支持企業(yè)、行業(yè)和城市實現(xiàn)重要的凈零目標的更為關鍵的實用工具。