每天，我們組織中的所有人員都要做出決定，可能有數(shù)百個決定——這些決定要么增加，要么降低了可持續(xù)性。我們應該選擇哪個供應商？我們的產(chǎn)品是采用綠色玻璃還是透明玻璃？我們應該在倫敦還是紐約舉行會議？

正如人工智能改進了組織為優(yōu)化財務績效、改進流程、滿足客戶需求等所做的決策一樣，它對于幫助他們實現(xiàn)氣候目標至關(guān)重要。事實上，因為它可以收集、完成和解釋關(guān)于排放和氣候影響的大型復雜數(shù)據(jù)集，所以人工智能對于幫助管理所有與氣候相關(guān)的問題至關(guān)重要。

BCG（波士頓咨詢集團）最近對全球1000名人工智能和氣候領(lǐng)域的領(lǐng)導者進行了調(diào)查，讓我們更多地了解了人工智能的潛力，以及前進道路上的障礙。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，87% 的受訪者認為高級分析和人工智能，或簡稱為“AI”，是當今應對氣候變化的有用工具，但只有 43% 的受訪者表示，他們有在自己的氣候變化努力中使用人工智能的愿景努力。

他們認為人工智能最大的商業(yè)價值在于減少和測量排放。事實上，全球領(lǐng)導人可以通過許多不同的方式使用人工智能來實現(xiàn)他們的目標:

減輕。人工智能可以幫助衡量宏觀和微觀層面的排放，減少排放的影響，并消除大氣中現(xiàn)有的排放。在我們的工作中，我們發(fā)現(xiàn)人工智能可以幫助減少相當于組織碳足跡 5% 到 10% 的溫室氣體排放，如果在全球范圍內(nèi)擴大規(guī)模，則可以減少 2.6 到 5.3 千兆噸的二氧化碳當量。

有一些令人興奮的技術(shù)已經(jīng)在做這項工作的例子。由 Al Gore 支持的聯(lián)盟Climate TRACE（跟蹤實時大氣碳排放）使用衛(wèi)星圖像和人工智能來測量排放。Blue Sky Analytics是 Climate TRACE 的成員，可以專門估算火災的排放量。Pachama使用衛(wèi)星圖像和人工智能隨著時間的推移測量和監(jiān)測森林中儲存的碳，確定高質(zhì)量的碳信用。

適應力和復原力。人工智能也非常適合幫助預測與氣候相關(guān)的災害，無論是通過改進對海平面上升等局部事件的長期預測，還是通過升級颶風或干旱等極端現(xiàn)象的預警系統(tǒng)。人工智能和高級分析如何幫助社區(qū)適應不斷變化的氣候的一個例子是東南亞的一個項目。通過將衛(wèi)星數(shù)據(jù)與先進的洪水模型相結(jié)合，該團隊能夠識別醫(yī)院等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施以及最容易發(fā)生洪水的濕地，并了解戰(zhàn)略性放置的人工屏障可以發(fā)揮最大作用。

人工智能還可以幫助進行脆弱性和暴露管理、監(jiān)測當前危機、加強基礎(chǔ)設(shè)施（例如通過智能灌溉）、通過預測大規(guī)模遷移模式來保護人口，以及通過識別和計數(shù)物種來保護生物多樣性。

研究、金融和教育。人工智能還可以成為支持氣候研究和建模的工具，以了解變化的規(guī)模并為政策決策提供信息。通過預測碳價格，它可以在氣候融資中發(fā)揮關(guān)鍵作用。人工智能可以通過個性化工具來幫助教育公眾和影響行為，這些工具可以估計碳足跡，或者為氣候友好型購買提出建議。投資于這些人工智能驅(qū)動的基本面將是緩解和適應以及復原力工作成功的關(guān)鍵。

有這么多強大的機會讓人工智能在這場斗爭中有所作為，但又是什么阻礙了組織將其更多地利用呢？雖然人工智能解決方案已經(jīng)在某些領(lǐng)域得到完善并準備好進行廣泛應用，但大多數(shù)現(xiàn)有解決方案都很分散，可能無法訪問，并且缺乏擴展資源。在調(diào)查受訪者中，78% 表示障礙是由于人工智能專業(yè)知識不足，77% 表示可用性有限，67% 表示對人工智能相關(guān)數(shù)據(jù)和分析缺乏信心。

人工智能不是萬靈藥，它是我們應該用來應對這一全球挑戰(zhàn)的眾多工具之一。但它可以幫助我們走上一條更明智、更受數(shù)據(jù)驅(qū)動、更快的道路，因為我們沒有時間可以浪費。

本文作者：Christoph Schweizer 是波士頓咨詢集團的全球首席執(zhí)行官。

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