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人工智能予力永续未来

?二十一世纪第三个十年的开局时刻有些艰难 。 当许多人还在为澳大利亚森林大火和席卷东非、西亚的蝗虫灾害而担忧时 ， 一场突如其来的疫情又在全球各国次第爆发 ， 迄今仍未有止息迹象 。 事实上 ， 被疫情困扰的不仅是人类 ， 我们赖以生存繁衍的星球也正受“疫情”的侵袭：南北极洲冰川加速融化；全球平均海平面不断升高；酸雨“进阶”为微塑料颗粒雨；根据世界气象组织的声明 ， 全人类刚刚度过了“有仪器记录以来”最热的十年（2010-2019） ， 而接下来 ， 极端天气现象可能会更频繁地出现……
我相信 ， 中国乃至全世界终会打赢与新冠疫情的“战争” ， 经济与民生亦将有序恢复 。 这些事件也促使我们深思 ， 我们应从更长远的周期、以更审慎的态度来看待人、自然、科技在未来的关联 ， 并尽快行动起来 ， 在个人、企业、社会利益的“可持续”与整个地球环境、生态系统的“可持续”之间实现可贵的平衡 。
人工智能予力永续未来
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微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文博士
从碳减排到碳负排拥抱更清洁的未来
年初 ， 微软CEO萨提亚·纳德拉在展望未来十年、解析公司使命时 ， 特别强调了“致力于可持续发展的未来”的重要性 。 他指出 ， 尽管没有任何一家企业能够独力应对主要由碳危机导致的气候变化的破坏性影响 ， 但微软作为一家全球性的科技公司 ， 有义务为此而竭尽全力 。 当前 ， 微软已将大气中的碳排放、能源、水、废弃物等设定为主要关注方向 ， 并承诺在2030年之前 ， 实现公司的碳负排放 ， 并在2050年之前 ， 消除公司自1975年成立以来直接排放及因供应链而排放的所有碳 。 同时 ， 微软还投入了10亿美元设立了一项气候创新基金 ， 以推动碳减排、碳捕获及碳消除技术的更快发展 。 从明年起 ， 微软还会在供应链采购流程中明确加入对碳排放的要求 。
人工智能予力永续未来
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图为微软总裁BradSmith、微软首席财务官AmyHood以及微软首席执行官萨提亚?纳德拉（SatyaNadella）宣
企业对环境的影响大体来自于以下几个方面：首先是产品和服务 ， 如原料采购 ， 产品研发、设计、制造、储存、运输、销售或提供服务支持的过程中的耗能与排放；其次是企业运维 ， 是指在企业自身运营（如建筑物、办公环境、数据中心等）期间的耗能及排放；其三是政策 ， 即企业的理念与行动是否与科学界乃至全球在可持续发展课题领域的共同目标保持一致；其四是客户与合作伙伴 ， 例如来自生态链相关企业的耗能与排放；其五是员工的行为是否亦合乎可持续的准则 。
在微软 ， 我们强调无论是办公场所还是用以支撑智能云及人工智能服务的数据中心 ， 所消耗的电力都应来自可再生能源 ， 以实现净零排放 。 同时 ， 无论是硬件产品的制造还是办公物品、餐食饮水的采购 ， 也要满足净零排放的要求 ， 至少应达到碳中和 。 也就是说 ， 必须确保企业是绿色的、全周期管理运维是绿色的、包括客户及供应商伙伴在内的生态链都是绿色的 。
【人工智能予力永续未来】然而与采掘、原材料、制造加工等较“重”的产业相比 ， 像微软这样的科技公司所消耗的能源原本就较少 ， 因此仅仅做到自身的减排、零排、负排 ， 对于改善我们所处的环境来说还远远不够 ， 我们还需要充分发掘数字科技的赋能价值 ， 携手不同行业的伙伴们 ， 共同探索普适高效且可以不断升级的可持续发展解决方案 。 微软云计算服务就是面向可持续发展的重要技术之一 ， 通过以可再生能源驱动、可持续方式运营、提供高效云服务的数据中心 ， 企业上云的碳排放量将比使用本地数据中心低60% 。 微软将积极运用在人工智能、数据科学和数字化转型等领域的技术积累 ， 帮助全球各地的合作伙伴减少碳足迹 ， 打造绿色供应链 ， 予力更多企业、机构的可持续发展进程 ， 共同拥抱一个更清洁的未来 。
精准和优化人工智能助力可持续发展
尽管大众对于人工智能的认知可能还停留在语音助手、机器客服等产品和服务层面 ， 但现实中 ， 人工智能技术已经越来越广泛地被应用于多元行业的业务实践中 ， 其“优化流程”以及“精准解决问题”的价值也得到了众多企业的认可——客观地说 ， 即便不去刻意追求节能减排、保护环境 ， 率先引入人工智能技术的行业也能够在提升运营效能的同时 ， 减少对环境的负面影响 。
在我看来 ， 在人工智能的辅助下 ， 各行业客户的能力提升主要就体现在了两个维度 ， 一是优化：同样的工作、同样的流程 ， 由人工智能来分析、推演、优化、部署 ， 能够最大程度地提升效率、节约成本、节省资源 。 二是精准 ， 特别是当人工智能结合物联网的实时传感数据 ， 其所定义的问题与隐患、做出的判断与决策往往更加准确 。 我们已积累的很多案例可以证明 ， 人工智能作为人类智能的辅助 ， 仅需通过短时间的学习和调试 ， 便能在分析和解决复杂问题时 ， 表现出令企业决策层惊喜的能力 。
以物流行业为例 ， 航运业多年来面对着一个复杂的问题 ， 就是当货轮满载集装箱抵达目标港口并完成卸货 ， 准备返航时 ， 却发现没有足够的货物可装载 ， 那么是应该就地处理掉数以万计的空集装箱 ， 还是浪费能源、将空箱装船运回始发港口？事实上 ， 这两种方案都会造成很多资源的浪费 。 微软亚洲研究院与东方海外航运公司共同针对这一难题进行了探索 。 目前 ， 通过使用人工智能和机器学习等技术来优化航运网络运营 ， 不仅可以减少运营成本 ， 还有效地减少了对大气和海洋的影响 。
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再比如在风电业 ， 在微软人工智能技术的支持下 ， 丹麦风电企业?rsted得以随时监测和优化1300台风力涡轮机的设备性能 ， 进行预测性维护,从而为1250万人提供电力 。 在中国 ， 远景科技结合物联网、大数据、人工智能、机器学习和微软智能云Azure ， 通过监测风速、风向等因素对风力涡轮机进行实时调整 ， 可将风能发电量最多提高15% ， 充分释放了业务数据中的无穷潜力 。 这些工作大大降低了风电的运维成本 ， 提高了生产效率 ， 是实现零碳生态能源的有效方法 。
我们能够看到经由人机协力来优化和改造人类社会与自然环境的前景 ， 例如将人工智能普遍应用于建筑、交通、公共卫生等领域 ， 以建设真正意义上可持续发展的智慧城市与高度文明的社会形态 。 例如 ， 随着越来越多公司开始用人工智能辅助建筑物的设计 ， 我们将看到越来越多节能型、水电自给自足型建筑的出现 。 微软位于西雅图的总部正在园区建设、改造和运营中减少对环境的影响 ， 通过智能楼宇技术、无碳用电、减少建筑材料的碳排放量等努力 ， 微软将成为首个实现“零碳排放”目标的大型企业园区 。 在丹麦 ， 丹佛斯公司利用微软人工智能和物联网技术 ， 可以帮助超市减少30%的能源消耗和40%的食物浪费 。
人工智能助力抗疫又是另一个典型例证 。 从新冠疫情爆发之初到现在 ， 人工智能技术在各个国家都得到了广泛深入的运用 ， 如疫情监控、密切接触人员追踪、传染路径预测、辅助诊断和治疗、远程医疗等等 。 后战疫时代 ， 人工智能必将大有用武之地 ， 如疫苗的开发、新风险的预警等都需要人工智能的辅助 。
“可持续发展”的坚实支点
事实上 ， 创造可持续发展的未来 ， 是整个人类命运共同体所肩负的责任和使命 。 我认为 ， 有三个因素构成了“可持续发展”的坚实支点 。
一是技术 。 自第一次工业革命至今 ， 一次次技术爆炸极大地改善了人们的物质生活水平 ， 但也对我们星球的环境造成了破坏 。 好在近年来 ， 越来越多的国家、企业、民众意识到“技术向善”的重要性 ， 并开始着眼于改变 。 我想 ， 技术虽然不能解决所有问题 ， 但却是我们迈向可持续发展目标的重要助力 。 我们应积极推动包括人工智能在内的先进技术在各行业的运用与普及 ， 让技术真正成为正向的、有益于世界的力量 。
二是道德与使命 。 很明显 ， 在一个濒临崩溃的生态系统里 ， 没有个体能够独善其身 。 也就是说 ， 每个人都对可持续发展负有责任 ， 不能因自身的渺小与所能贡献的力量的微薄而漠视这种责任 。
三是经济与利益 。 一直以来 ， 不同的国家、不同的公司和机构在环境保护方面所付出的资源和努力有多亦有少 ， 很多时候这无关道德与使命 ， 却与国家经济状况、公司和机构本身的盈利情况有关 。 富足的国家、富有的公司和机构理应做出更大贡献——毕竟 ， 仓廪实而知礼节 ， 衣食足而知荣辱 ， 首先要确保身处贫穷区域的人们的生存权和发展权 ， 才能去考虑“可持续”——但也要看到 ， “可持续”并不等于“亏本生意” ， 如新能源、新材料、废弃物处理等方向 ， 强劲的需求都足以催生出强大的企业 ， 所以用时时更新的思维去思考是十分重要的 。
总之 ， 想要确保世界可持续、人类可持续、多样化物种可持续 ， 技术、道德与使命、经济与利益三者缺一不可 。 从长远来看 ， 只有打造出一个可持续的经济模式 ， 让所有的参与者都能够在为“可持续”做贡献的同时获得益处 ， 进而构筑出不断产生正向反馈的闭环 ， 这才是整个地球、社会长久甚至永续之计 。


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