人工智能助力可持续发展：工业领域的可持续解决方案

将数据和人工智能融入工业流程，能够为与能源生产和消费相关的企业释放巨大的发展潜力。谈及能源转型时，人们通常将重点放在可再生能源发电上——这确实是理所应当的。联合国《可持续发展目标》（SDGs）和政府间气候变化专门委员会（IPCC）的报告等全球性指导方针，进一步强化了这一重点。 例如，可持续发展目标第7项（SDG 7）强调需要扩大清洁且负担得起的能源的获取渠道，而IPCC则指出，替代化石燃料是遏制气候变化的最有效途径之一。

正因如此，可再生能源发电已成为能源转型的主要象征。然而，要使这一转型真正完成，还必须关注“方程式的另一面”： 能源消费。 而正是在这一点上，人工智能开始成为焦点，通过让建筑、工厂和数据中心的能源使用变得更加智能化1。

借助预测算法，可以对建筑能耗分布进行建模和预测，从而最大限度地利用太阳能电池板等本地可再生能源。例如，可以每15分钟根据电网当时能源的碳强度，决定是向电网用电、使用电池储存的能源，还是出售多余的电力。 这种方法不仅能大规模减少排放，还能带来经济效益，因为碳排放量最高的时段通常与电价高峰期重合。这确保了企业在能源消耗方面更加可持续，并降低了生产过程中的运营成本。

越来越多的企业正致力于开发兼具电气化和替代燃料应用的弹性系统。尽管电力至关重要，但多个行业仍对化石燃料存在结构性依赖。在此背景下，人工智能在应对这些复杂挑战方面发挥了关键作用。

一个实际案例是预测性维护算法在发电厂中的应用，该技术能够在故障发生前就将其识别出来。这不仅减少了资源浪费，还提高了运营效率并保障了员工安全。此外，基于算法的工具正被用于绘制区域地图，并确定安装能源基础设施（如电池储能系统或新的可再生能源设施）的最佳地点。

通过将物理建模与人工智能相结合——这种方法被称为“数字孪生”或混合模型——可以更快速、更准确地模拟运行过程。这将显著推动能源设施的设计与生产，从而提高效率和可持续性，同时降低维护成本、减少浪费，并符合可持续实践的要求。

采矿业传统上被视为能源消耗大户，但在能源转型过程中，其作为战略盟友的作用正日益凸显。采矿企业生产的镍、锰和锂等所谓“关键金属”，对于为电动汽车和可再生能源系统提供动力的电池至关重要。然而，这并不意味着采矿业可以免于面对自身在排放和能源效率方面所面临的挑战。

机器学习模型的应用使得减少环境影响成为可能，特别是在那些耗电量巨大的工厂中。这一应用的一个典型例子是智能混合管理系统，该系统在优化矿物加工用水的同时，还能提高能源效率。这些系统能够实时智能地选择能源，优先使用可再生能源（水力和太阳能），同时避免使用碳排放量最高的能源。

人工智能还被用于优化路线和运行模式，从而降低工程机械（如非公路卡车和机车）的化石燃料消耗。在冶金领域，先进的算法优化了工业炉的“配方”，从而在整个生产过程中减少了对碳的需求。

尽管人工智能取得了长足进步且应用场景丰富，但其解决方案的广泛应用仍面临诸多挑战。主要障碍之一在于如何在不同运营环节和部门之间实现高效且经济实惠的扩展。要将这些技术投入工业化应用，仅靠技术创新是不够的：还必须对员工进行培训，并将这些解决方案融入生产流程。真正的目标是让人工智能成为工程师、地质学家和操作人员工具箱中的又一利器。

另一个关键方面是人工智能使用所带来的能耗。据估计，数据中心约占全球电力消耗的2%，其中仅有极小一部分与人工智能相关1。为应对这一挑战，理想的做法是战略性地优化技术应用，在没有明确需求时，优先采用高效且针对性的解决方案，而非资源消耗巨大的模型。

工业领域实现脱碳并降低环境影响的道路绝非一帆风顺。然而，基于人工智能的解决方案为大幅降低工业运营对环境的影响提供了前所未有的机遇。在监管和社会的可持续实践压力日益增大的背景下，引领这些举措的企业正日益获得显著的竞争优势。

解决方案的可扩展性、对企业培训的投资以及高效且负责任技术的采用，将决定这一转型之旅能否取得成功。现有的进展印证了这样一条箴言：可持续发展与效率并非相互排斥，而是相辅相成的力量。

在Artefact，我们认为高效开展可持续发展数据与人工智能项目有三个关键成功因素。

• 评估： 通过审计、自动化报告和治理流程，全面、可靠地了解您当前的影响，从而制定切实可行的方案和路径。
• 行动： 基于数据做出决策，并实施能够在整个价值链中切实降低成本的人工智能应用案例。
• 文化融合： 通过动员整个组织，寻找创新的数据驱动型解决方案来应对环境问题，从而加速转型。

在这个关键时刻，人工智能不仅是一种强大的工具，更是通往可持续未来的催化剂。如今，推行智能且可持续的实践比以往任何时候都更应成为全球优先事项。

参考文献

1 国际能源署（IEA），“执行摘要——《2024年世界能源展望》——分析——国际能源署”

²Artefact，“工业人工智能”