通货膨胀是个全球性的问题，而且随着气候变化正在加剧。这是因为极端天气事件的频率和严重程度的增加导致了食品、能源和其他必需品的价格上涨。但希望还是存在的：人工智能可以帮助我们通过减少排放、提高能源效率和增加使用可再生能源对抗气候变化。因此，绿色转型是对抗通货膨胀的一个关键支柱，而人工智能则是这一努力的重要工具。
事实上，根据年BCG气候人工智能调查报告（如下图所示）的资料，在人工智能和气候方面拥有决策权的私营和公共部门CEO中，87%认为人工智能是应对气候变化的重要工具。同一报告的资料还显示，公共和私营部门的高管认为与气候相关的高级分析和人工智能的商业价值在缓解（减少）排放领域最为关键，达61%，而认为缓解（测量排放）排放领域最为关键则为57%（见下面的第二个图所示）。认为其他领域是关键的如下，适应（预测危害）44%，适应（管理脆弱性和风险）42%，缓解（消除排放）排放37%，基本要素（促进气候研究、气候融资和教育）28%。
公共和私营部门负责气候和人工智能方面的领导人支持利用人工智能对抗气候变化，但其中只有43%对如何使用人工智能有一个愿景（资料来源：BCG气候人工智能调查，年5月）
人工智能能够以许多方式为减缓气候变化做贡献，例如，通过提高能源效率或通过减少运输、农业和工业的排放。人工智能还可以帮助我们适应气候变化的影响，提高我们预测极端天气事件的能力，提供决策支持工具，帮助我们更有效地作出响应。人工智能还可以通过帮助我们识别风险因素和制定计划，从而减轻气候变化的影响，对提高我们对气候变化影响的复原力可以发挥关键作用。
公共和私营部门的领导认为减排和测量排放方面的商业价值最大（资料来源：BCG气候AI调查，年5月）
信息和通信技术办公室（OICT）伙伴关系和技术创新的首席数据分析LambertHogenhout表示，“在这种情况下，最迫切的需求不是拥有更强大的人工智能，而是在我们使用人工智能的地点和方式上变得更聪明。未开发的机会有许多。”这种情绪体现了该领域许多专家的共识：我们需要在部署人工智能的地点和方式上更具战略性，以达到产生最大影响的目的。
因此就需要一个新的气候人工智能框架，这对于集中讨论该领域的投资和创新至关重要。人工智能公益基金会首席执行官JamesHodson表示，“为了有效地解决我们过度依赖化石燃料的基本驱动因素和风险，我们需要接受一个多元创新解决方案框架。人工智能位于该框架的中心，人工智能已经在大规模提高透明度、高效发电和存储方面取得更快的进展以及对大规模投资重新建立信心作出了贡献。”
下图所示的“利用人工智能应对气候变化的框架”是BCG为最新的“全球人工智能”报告制定的，报告包含“全球人工智能”咨询委员会专家的看法。该框架包括三个主要主题：缓解、适应性和复原力以及基本要素。缓解和基本要素对于我们应对气候变化的努力至关重要，但适应性和复原力则对于确保人们和经济能够承受今天的气候变化影响是必要的。真正的复原力要求我们从系统层面去看世界并利用人工智能帮助我们在涉及气候变化时识别风险、脆弱性和潜在的破坏性。我们还必须建立快速应对这些威胁的能力和实力并创建有复原力的架构。
利用人工智能应对气候变化的框架（BCG项目体验、气候变化人工智能、全球人工智能伙伴关系）。
全球人工智能联盟（AIforthePlanetAlliance）创始人兼联合主席、该报告的共同作者DamienGromier表示，“尽管人工智能的大好前景，但人工智能并不能被用来孤立地解决气候危机。解决气候危机取决于决策者采取行动并作出必要改变的意愿，人工智能和其他新兴技术可以提供一部分的支持。”因此必须指出，人工智能不是解决气候变化的万能药，人工智能是个工具，可以用来帮助我们建立一个更有复原力的未来。
利用人工智能应对气候变化框架
利用人工智能应对气候变化框架正在改变我们思考气候变化的方式。在过去，我们往往认为适应就是在事后所做的事情，以应对已经发生的事件。但随着极端天气事件的频率和严重程度的增加，我们必须采取积极主动的适应方法，这已经变得很明显了。我们需要预测气候变化的潜在影响，并在气候变化发生之前采取措施减轻影响。这对于确保我们的社区和经济的复原力以及保护我们中间最脆弱的群体至关重要。人工智能可以为我们提供所需的工具和数据，令我们做出明智决定，帮助加快缓解、适应和复原力的努力。
缓解气候变化
利用人工智能应对气候变化框架的缓解部分是一个组合，包括了宏观和微观层面的测量、减少（减少温室气体排放强度、提高能源效率和减少温室效应）以及清除（环境清除和技术清除）。
排放测量
宏观层面的测量：整体环境排放是预测未来气候的模型的一个重要组成部分。人工智能可以通过改进措施帮助这些模型，例如，扫描来自卫星的遥感数据作进一步分析。
微观层面的测量：生产者可以利用微观层面的排放测量了解其产品的碳足迹，跟踪自己实现ESG目标的进展，或确定减少范围1、2和3排放的机会。消费者可以利用这些信息在购买产品时以及减少碳足迹的行动方面作出更明智的选择。
减少排放和温室效应
由于全球气候的紧急性，加快努力非常有必要，要加快减少目前的排放及其造成的温室气体后果。务必立即采取大的减排措施。这对于避免气候变化产生的灾难性后果非常重要。减排由以下三个部分组成：
减少温室气体的排放强度：人工智能解决方案可用于向新能源转换的支持。太阳能供应的预测可以帮助我们确定有可能增加太阳能使用的地区，从而减少温室气体排放。
减少产生排放的活动：人工智能还可以通过改善需求预测（对抗生产过剩）或高效的货物运输（如缩短交货时间和尽量减少能源使用），进而优化供应链，从而减少排放。利用数据生成预测需求或优化运输路线的模型是可以做得到的。
减少温室效应：如果政策制定者转向地球工程解决方案，以遏制气候变化的影响，人工智能就将是加速化学研究的重要工具，可以帮助我们开发新材料和工艺，从而减少温室气体排放。此外，行为改变的鼓励可以减少能源消耗和降低排放。
清除温室气体
从大气中清除温室气体是缓解气候变化的一个方法，可以通过自然过程实现，例如，树木光合作用的增加，或通过技术手段实现，例如碳捕获和储存。主要的清除方式有以下两种：
环境清除：森林、藻类和湿地等自然生态系统在大气碳清除中可以发挥核心作用。监测这些生态系统需要收集和处理大量的数据，人工智能在这种情况下是非常有效的。
技术清除：环境清除可以辅以工业流程，但工业流程仍处于起步阶段，面临着规模化问题。人工智能将是尽快解决这些问题的有力盟友。
在巩固了框架的缓解部分后，我们现在需要
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