AI 如何影响环境并推动可持续发展？

我们的许多日常行为都会对环境产生重大影响。事实上，地球上约有75%的陆地已经因人类活动而发生改变。这会加剧全球变暖、生物多样性丧失和污染等问题。

这种影响背后的一个重要因素是我们日益增长的能源需求。随着人口增加，以及对住房、交通和商品的需求不断增长，能源需求也随之上升。

最终，这会导致更大的碳足迹，加剧对空气、水和其他自然资源的压力，使环境可持续性成为企业和政策制定者的重点。为了更好地了解和管理这种影响，各行业和政府正越来越多地采用人工智能等尖端技术。

例如，计算机视觉是 AI 的一个分支，能够让机器解读图像和视频中的视觉信息。目前，它正被用于监测生态系统，以及评估大规模运营活动对环境造成的影响。

具体来说，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。这些能力让团队能够轻松识别和跟踪自然环境中的变化，例如污染、废弃物堆积或植被变化。通过及早发现问题，他们可以采取行动，防止环境受到影响。

图 1. 使用 YOLO11 检测塑料废弃物（来源）

本文将探讨视觉 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 AI 解决方案的重要性#

在深入了解如何利用 AI 创建绿色解决方案之前，让我们先仔细看看负责任的 AI 开发如何影响环境。

虽然 AI 系统有潜力提升可持续性并应对气候变化等挑战，但训练 AI 模型和运行 AI 驱动的应用也需要大量计算能力和能源。通过谨慎管理这种平衡，我们可以减少碳排放、限制能源使用，并最大限度地减少电子废弃物。

例如，考虑一个用于监测森林和跟踪植被变化的计算机视觉系统。运行此类系统通常依赖数据中心服务器，设备的运行和冷却都会增加电力消耗。

图 2. 使用 YOLO11 检测和计数树木示例（来源）

负责任的 AI开发专注于提升这些系统的效率。通过优化 AI 模型、管理工作负载，以及使用可再生能源供电的数据中心，可以在持续提供重要洞察的同时，减少 AI 对环境的影响。

计算机视觉算法在环境可持续性中的作用#

各类组织已经在利用 AI 支持可持续发展方面取得成效。近期一项调查发现，在使用 AI 推动可持续发展的组织中，近三分之二实现了约23%的能源节省。这些组织还报告称，温室气体排放量明显减少。

那么，这实际上是如何实现的？让我们了解计算机视觉如何应用于现实世界的可持续发展工作，看看 AI 如何带来切实的改变。

能源和资源管理可能很复杂，尤其是在工厂、办公楼和数据中心等大规模系统中。在这些环境中，可以使用摄像头和传感器监测活动并收集视觉数据。随后，可以对这些数据进行标注，构建用于训练视觉 AI 模型执行各种任务的数据集。

太阳能发电厂就是一个有趣的例子。这些设施拥有大量太阳能电池板，让它们高效运行对于生产可再生能源和减少碳排放至关重要。在如此广阔的区域内手动检查所有电池板，可能既耗时又容易出错。

图 3. 需要维护的太阳能电网一览（来源）

这正是人工智能，尤其是视觉 AI 可以发挥作用的地方。借助支持目标检测和实例分割的 Ultralytics YOLO11 等模型，视觉系统可以监测每块电池板，发现污垢堆积、遮挡、裂纹或错位等问题。

支持环境可持续性的视觉 AI 应用#

现在我们已经更好地了解了 AI 如何支持可持续发展，接下来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#

跟踪大型生态系统一直颇具挑战。森林、海岸线和近海区域十分广阔，传统监测依赖按计划进行的巡视。由于这些检查只能定期进行，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后，它们可以持续监测生态系统，而不必只是偶尔进行检查。

其中许多系统还可以直接在摄像头或无人机上运行，从而实现图像和视频的现场分析。这能减少能源使用，并避免将大量数据发送到远程服务器。

欧洲的 Kaskasi 海上风电场就是一个很好的例子。在这里，搭载高分辨率摄像头的无人机可以跟踪风电场周围的鸟类和海洋哺乳动物。

与此同时，固定摄像头和水下航行器会观察水面下的海洋生物。这让团队能够了解动物活动和环境变化，并在保持生态系统自然平衡的同时做出明智决策。

以视觉方式检测和跟踪排放源#

有时，从地面很难发现排放源。气体泄漏、工业烟雾和热量积聚可能扩散到很大范围，并在例行检查中被忽略。这使得早期检测充满挑战，也限制了我们对排放随时间变化情况的了解。

借助计算机视觉，可以更准确、更大规模地跟踪排放。Ultralytics YOLO11 等视觉 AI 模型可用于分析卫星或航空影像，检测烟雾、气体羽流或异常热模式等视觉特征。

图 4. 借助 YOLO11 对烟雾进行分割（来源）

气候科学家和从事气候技术的团队正在采用这种方法。他们将卫星影像与基于视觉的分析相结合，监测大范围区域内的甲烷和其他温室气体。定期进行视觉跟踪有助于推动清洁能源和 AI 的发展，使减少化石燃料使用量和全球排放变得更加容易。

利用卫星和航空影像跟踪环境变化#

并非所有自然变化都很明显。有些变化会随着时间发生，例如道路沿线树木减少，或旱地在农田中不断扩展。当这些变化缓慢发生且涉及大范围区域时，很容易被忽略。

计算机视觉让这些变化更容易被检测出来。视觉模型可以用于分析大量卫星和航空影像数据集，并比较不同地点在不同时期的情况。它不依赖报告或人工检查，而是利用视觉线索显示土地、植被或水体模式开始发生变化的位置。

例如，视觉模型可以利用图像分割绘制城市或森林中的树冠覆盖范围，从而帮助勾勒出植被分布位置及其密度。通过关注可见信息，计算机视觉能够帮助研究人员理解相关模式，为可再生能源、用水量和发电厂提供信息。

视觉 AI 在可持续发展中的优缺点#

以下是利用 AI，尤其是视觉 AI，支持可持续发展的一些主要优势：

• **数据驱动的洞察：**持续分析视觉数据，可以帮助组织就能源来源和可持续发展战略做出明智决策。
• **降低 AI 本身对环境的影响：**通过使用优化模型和高能效数据中心，AI 系统可以最大限度地减少自身的碳足迹、降低能源使用量，并减少总体环境成本。
• **增强合规性：**自动化监测可以帮助组织更轻松地遵守环境法规并实现可持续发展目标。

尽管视觉 AI 具有多项优势，但仍有一些实际限制需要考虑：

• 数据质量：视觉 AI 依赖清晰的图像和视频才能有效运行。光线不足、恶劣天气或摄像头视野受阻，都会使系统更难准确检测变化。

• **技能要求：**要有效实施和管理视觉 AI，需要具备 AI、计算机视觉和数据管理技术专长的受训人员。

• **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、准确地进行监测。

不同 AI 工具如何助力可持续发展#

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：

• 大型语言模型 (LLMs)：LLMs 关注的是文本而非图像。ChatGPT 和 GPT-3 等工具可以快速读取和分析大量信息。在可持续发展方面，它们可用于审查气候报告、政策以及能源和资源使用数据，帮助团队做出更好的决策。

• 生成式 AI：这项 AI 技术能够让团队在现实世界中进行构建之前探索各种想法。它可用于生成建筑、基础设施或流程的设计，突出使用更少资源、产生更少废弃物和排放的方案。

• 基于优化的系统：这些系统可以提高从能源管理到物流规划等运营环节的效率。即使是小幅改进，也能降低能源消耗、减少排放，并减轻发电厂的压力。

要点总结#

AI 对环境的影响正成为可持续发展中一个重要的考量因素。尤其是视觉 AI，让我们能够监测环境变化、发现低效环节，并更明智地制定能源使用决策。这可以减少浪费、优化能源消耗，帮助各行业以更低的环境影响迈向更加可持续的未来。

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