AI 如何影响环境并推动可持续发展？

我们日常的许多行为对环境都有重大影响。事实上，大约 75% of our planet’s 土地已经被人类活动改变。这导致了全球变暖、生物多样性丧失和污染等问题。

造成这种影响的一个主要因素是我们日益增长的能源需求。随着人口的增加以及对住房、交通和商品需求的增长，能源需求也在随之上升。

最终，这导致了更大的碳足迹，给空气、水和其他自然资源带来了更大的压力，并使环境可持续性成为企业和政策制定者的关键优先事项。为了更好地理解和管理这种影响，各行各业和各国政府正越来越多地转向人工智能等前沿技术。

例如，computer vision（使机器能够解释来自图像和视频的视觉信息的 AI 分支）正被用于监测生态系统并评估大规模运营的环境足迹。

特别是诸如 Ultralytics YOLO11 和即将推出的 Ultralytics YOLO26 等计算机视觉模型支持目标检测和实例分割等任务。这些功能使团队能够轻松识别和追踪自然环境中的变化，例如污染、废物堆积或植被变化。通过及早发现问题，你可以采取行动防止环境恶化。

图 1. 使用 YOLO11 检测塑料废物（Source）

在本文中，我们将探讨视觉 AI 和其他 AI 技术如何帮助监测和保护环境。让我们开始吧！

高效且负责任的人工智能解决方案的重要性#

在我们深入探讨如何利用 AI 创建绿色解决方案之前，让我们仔细看看负责任的 AI 开发是如何对环境产生影响的。

尽管 AI 系统具有提高可持续性以及应对气候变化等挑战的潜力，但训练 AI 模型和运行由 AI 驱动的应用也需要大量的计算能力和能量。通过精细管理这种平衡，完全有可能减少碳排放、限制能源使用并最大程度地减少电子垃圾。

例如，考虑一个用于监测森林和追踪植被变化的计算机视觉系统。运行这样的系统通常依赖数据中心服务器，通过设备的运行和冷却增加了电力消耗。

图 2. 使用 YOLO11 检测和计数树木的示例（Source）

负责任的 AI 开发专注于提高这些系统的效率。经过优化的 AI 模型、工作负载管理以及由可再生能源驱动的数据中心可以在提供重要洞察的同时，减少 AI 的环境足迹。

计算机视觉算法在环境可持续性中的作用#

各种组织已经从使用 AI 支持可持续发展中看到了成效。最近的一项调查发现，近三分之二将 AI 用于可持续发展的组织实现了约 23% 的能源节约。他们还报告称温室气体排放量明显减少。

那么，这是如何运作的呢？让我们深入了解计算机视觉在现实世界可持续发展努力中的应用，看看 AI 如何产生切实的影响。

管理能源和资源可能非常复杂，特别是在工厂、办公大楼和数据中心等大型系统中。在这些环境中，摄像头和传感器可用于监测活动并收集视觉数据。这些数据随后可以被标注，以构建用于训练各类计算机视觉模型的数据集。

一个有趣的例子来自太阳能发电厂。这些设施拥有大量太阳能电池板，保持其高效运转对于生产可再生能源和减少碳排放至关重要。在如此大的区域手动检查所有电池板可能会很慢且容易出错。

图 3. 需要维护的太阳能电网概览（Source）

正因如此，人工智能（尤其是视觉 AI）能够派上用场。通过使用支持目标检测和实例分割等功能的模型（如 Ultralytics YOLO11），视觉系统可以监控每个面板，发现污垢积聚、遮挡、裂缝或错位等问题。

支持环境可持续性的视觉 AI 应用#

既然我们对 AI 如何支持可持续性有了更好的了解，让我们讨论几个展示计算机视觉实际应用的案例。

使用摄像头和无人机监测生态系统#

追踪大型生态系统一直很棘手。森林、海岸线和近海区域非常广阔，传统的监测依赖于定期访问。由于这些检查只是周期性发生的，因此野生动物活动或栖息地状况的短期变化往往会被忽略。

视觉 AI 可以改变这种监测方式。当摄像头和无人机与计算机视觉解决方案集成时，它们可以持续监测生态系统，而不是偶尔进行检查。

许多这类系统还可以直接在摄像头或无人机上运行，从而实现对图像和视频的现场分析。这减少了能源使用，并避免了向远程服务器发送大量数据。

一个很好的例子是欧洲的 Kaskasi 海上风电场。在这里，配备高分辨率相机的无人机追踪风电场周围的鸟类和海洋哺乳动物。

同时，固定摄像头和水下航行器监测着水面下的海洋生物。这使团队能够获得关于动物活动和环境变化的见解，并在保持生态系统自然平衡的同时做出明智的决策。

以视觉方式检测和追踪排放源#

有时很难从地面发现排放源。气体泄漏、工业烟雾和热量积聚可能会在大面积范围内扩散，并在日常检查中被忽略。这使得早期检测具有挑战性，并限制了我们对排放随时间如何变化的理解。

借助计算机视觉，可以更准确、更大规模地跟踪排放。诸如 Ultralytics YOLO11 的视觉 AI 模型可用于分析卫星或航拍图像，以检测烟雾、气团或异常热图等视觉迹象。

图 4. 在 YOLO11 的帮助下分割烟雾（Source）

这种方法正被气候科学家和从事气候技术的团队所采用。他们将卫星影像与基于视觉的分析相结合，以监测大范围内的甲烷和其他温室气体。定期的视觉追踪支持向清洁能源和 AI 开发的转型，使减少化石燃料使用和全球排放变得更加容易。

利用卫星和航空影像追踪环境变化#

并非所有自然界的变化都是显而易见的。其中一些变化随时间发生，例如道路两旁的树木减少或旱地在农场中蔓延。当这些变化逐渐发生且遍布大范围区域时，很容易被忽略。

计算机视觉使这些变化更容易被检测到。视觉模型可用于分析卫星和航空影像的大型数据集，并比较不同地点在不同时间的表现。它不依赖报告或手动检查，而是使用视觉线索来显示土地、植被或水系模式开始发生变化的位置。

例如，视觉模型可以通过图像分割绘制城市或森林的树冠覆盖图，这有助于勾勒植被的存在位置及其密度。通过专注于可见的内容，计算机视觉使研究人员能够理解提供有关可再生能源、用水量和发电厂信息的模式。

视觉 AI 在可持续发展中的优缺点#

以下是使用 AI，特别是视觉 AI 来支持可持续发展的一些主要益处：

• 数据驱动的见解： 对视觉数据的持续分析使组织能够就能源和可持续发展战略做出明智的决策。
• 减少 AI 自身对环境的影响： 通过使用优化的模型和节能的数据中心，AI 系统可以最大限度地减少其自身的碳足迹，降低能源使用，并减少整体环境成本。
• 增强合规性： 自动化监测可以帮助组织更轻松地满足环境法规和可持续发展目标。

虽然视觉 AI 提供了各种优势，但以下是一些需要考虑的实际限制：

• 数据质量： 视觉 AI 依赖清晰的图像和视频才能有效工作。光线不佳、恶劣天气或摄像头视野受阻会使系统更难准确检测到变化。

• 技能要求： 有效实施和管理视觉 AI 需要受过培训且具备 AI、计算机视觉和数据管理技术专长的人员。

• 维护： 摄像头、无人机和传感器等硬件需要定期检查和维护，以确保持续、准确的监测。

不同的 AI 工具如何为可持续发展做出贡献#

除了视觉 AI，其他 AI 技术也能推动可持续发展。以下是它们如何帮助减少环境影响并提高效率：

• 大语言模型 (LLM)： LLM 侧重于文本而非图像。像 ChatGPT 和 GPT-3 这样的工具可以快速读取和分析海量信息。在可持续性方面，它们可用于审查气候报告、政策以及关于能源和资源使用的数据，从而帮助团队做出更好的决策。

• 生成式 AI： 这种 AI 技术使团队能够在现实世界中构建任何事物之前探索想法。它可用于生成建筑、基础设施或流程的设计，凸显出那些使用资源更少、产生的浪费和排放更少的方案。

• 基于优化的系统： 这些系统可以提高运营效率，从能源管理到物流规划。即使是微小的改进也能降低能源消耗、减少排放并减轻发电厂的压力。

关键要点#

人工智能的环境影响正成为可持续发展的一个重要考量因素。特别是视觉 AI，使我们能够监测环境变化、检测低效问题，并就能源使用做出更明智的决策。这减少了浪费，优化了能源消耗，并帮助各行各业迈向更可持续的未来，降低了环境足迹。

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