技術(shù)融合鋪就AI綠色未來

數(shù)據(jù)中心作為推動人工智能（AI）革命的“無聲引擎”，已成為全球能耗增長的主要來源之一。預(yù)計到2030年，全球AI的能耗需求甚至可能達(dá)到一個國家的總用電量。這引發(fā)了人們對AI技術(shù)能否可持續(xù)發(fā)展的深刻憂慮。

世界經(jīng)濟(jì)論壇網(wǎng)站日前刊文指出，應(yīng)對這一復(fù)雜挑戰(zhàn)的關(guān)鍵在于“技術(shù)融合”，即AI技術(shù)與能源生產(chǎn)、儲存及電網(wǎng)管理等相互協(xié)同，形成強(qiáng)大的創(chuàng)新合力。這一融合不僅有望將AI從“耗能大戶”轉(zhuǎn)型為推動綠色能源發(fā)展的關(guān)鍵力量，更可確保在不犧牲環(huán)境的前提下，能持續(xù)給社會發(fā)展注入澎湃動能。

助力智能電網(wǎng)管理和優(yōu)化

電網(wǎng)作為現(xiàn)代能源系統(tǒng)的核心，正面臨日益增長的供電壓力。一方面是用能需求持續(xù)攀升；另一方面，風(fēng)電、光伏等可再生能源具有間歇性、波動性的特點，給電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行帶來挑戰(zhàn)。在此背景下，AI、先進(jìn)測量技術(shù)（如衛(wèi)星影像與激光雷達(dá)）與智能電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的融合，正逐步成為增強(qiáng)電網(wǎng)韌性與可靠性的關(guān)鍵突破點。

數(shù)據(jù)顯示，全球12%的能源組織已經(jīng)在開發(fā)AI解決方案，73%的能源組織正在試點或規(guī)劃AI解決方案。

AI能夠高效處理來自智能電表、傳感設(shè)備與氣象預(yù)報的龐大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對能源負(fù)荷與可再生能源產(chǎn)量的高精度預(yù)測。基于這些預(yù)測，電力企業(yè)可動態(tài)優(yōu)化配電策略，降低輸電線損，實時平衡基荷供需，從而顯著提升能源利用效率，減少對傳統(tǒng)化石能源的依賴。

風(fēng)電、光伏等可再生能源的大規(guī)模應(yīng)用，亟須解決其產(chǎn)量不穩(wěn)定的核心難題。AI技術(shù)憑借出色的預(yù)測與調(diào)度能力，可幫助電網(wǎng)更靈活地消納間歇性新能源。若再配合鋰離子電池、抽水蓄能等先進(jìn)儲能系統(tǒng)，AI還可實現(xiàn)對儲能設(shè)備的充放電智能控制，在綠電發(fā)電不足時依然保障供電連續(xù)穩(wěn)定。這項能力對提升電網(wǎng)中可再生能源占比、穩(wěn)步推進(jìn)能源轉(zhuǎn)型，具有至關(guān)重要的作用。

加速材料科學(xué)與先進(jìn)制造創(chuàng)新步伐

清潔能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，在于新材料研發(fā)與高效制造工藝的突破。無論是太陽能電池板、電池，還是可持續(xù)燃料，都離不開這一基礎(chǔ)。AI正成為加速這些突破的重要推動力，也印證了世界經(jīng)濟(jì)論壇在技術(shù)融合報告中所提出的“材料信息學(xué)”融合趨勢。

以美國礦業(yè)初創(chuàng)企業(yè)KoBold Metals為例，該公司借助AI提升電池金屬的勘探與開采效率，展現(xiàn)出AI在資源發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的巨大潛力。不僅如此，AI還可用于設(shè)計與開發(fā)更高效的新材料，例如性能更優(yōu)的鈣鈦礦串聯(lián)太陽能電池、先進(jìn)的水電解制氫裝置，以及下一代電池存儲系統(tǒng)等。

AI與前沿工業(yè)技術(shù)的結(jié)合，正不斷拓展清潔生產(chǎn)的邊界。例如，波士頓金屬公司采用熔融氧化物電解工藝實現(xiàn)鋼鐵制造；Coolbrook公司則推出RotoDynamic加熱器用于工業(yè)電加熱。這些技術(shù)以電力替代化石燃料，大幅降低了鋼鐵、水泥等高排放行業(yè)的碳足跡。而AI的引入，更能對這些工藝流程進(jìn)行實時優(yōu)化，最大限度提升效率、減少浪費、降低能耗，推動工業(yè)制造向綠色、智能邁進(jìn)。

提高碳排放監(jiān)測精準(zhǔn)度

AI、衛(wèi)星技術(shù)與先進(jìn)數(shù)據(jù)分析的融合，正催生一系列全新工具，以實現(xiàn)對排放問題的實時環(huán)境監(jiān)管。

以Carbon Mapper倡議為例，這一非營利聯(lián)盟充分利用先進(jìn)AI和衛(wèi)星技術(shù)，結(jié)合美國國家航空航天局噴氣推進(jìn)實驗室的尖端成像光譜儀與AI的分析能力，能夠以高精度檢測并追蹤全球范圍內(nèi)的甲烷和二氧化碳超級排放源。這些可公開獲取的設(shè)施級數(shù)據(jù)，幫助政府、行業(yè)和公眾迅速定位泄漏源頭，并有效驗證減排成效。

提升核能生產(chǎn)效率

核能可提供穩(wěn)定的低碳電力，是能源結(jié)構(gòu)中的重要組成部分。尤其在當(dāng)前AI與數(shù)據(jù)中心用電需求迅猛增長的背景下，其價值愈發(fā)凸顯。

小型模塊化反應(yīng)堆作為一項前景廣闊的創(chuàng)新技術(shù)，旨在以更低的成本、更高的靈活性和更快的部署速度推動核能發(fā)展。AI可在多個環(huán)節(jié)發(fā)揮關(guān)鍵作用：優(yōu)化其設(shè)計與工程流程，顯著縮短建設(shè)周期，并有望降低開支。同時，通過對反應(yīng)堆性能進(jìn)行高精度建模與仿真，AI還能進(jìn)一步提升其安全性和運(yùn)行效率。

近期，微軟、谷歌和亞馬遜等科技巨頭已簽署多項協(xié)議，將從核電站采購電力。這一動向充分表明，核能作為一種可持續(xù)且可靠的能源，正被越來越廣泛地視為滿足數(shù)據(jù)中心持續(xù)高電力需求的重要解決方案。

AI和能源的未來不是一場零和游戲，技術(shù)融合可以確保AI成為更可持續(xù)、更有彈性且更公平的能源未來的強(qiáng)大催化劑。