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造成重大影响。事实上，地球上约有75% 的陆地已经受到人类活动的改变。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。随着人口增加，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，这会扩大碳足迹，加重对空气、水和其他自然资源的压力，使环境可持续发展成为企业和政策制定者的优先事项。为了更好地了解和管理这种影响，各行业和各国政府正越来越多地采用人工智能等技术。

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。如今，它正被用于监测生态系统，并评估大型运营活动对环境造成的影响。

尤其是 Ultralytics YOLO11 和更新的 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。及早发现问题，就能及时采取行动，避免造成环境后果。

图 1. 使用 YOLO11 检测塑料垃圾（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。

高效且负责任的 AI 解决方案的重要性#

在了解如何利用 AI 创建绿色解决方案之前，我们先来仔细看看负责任的 AI 开发会如何影响环境。

AI 系统有望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 应用也需要大量算力和能源。谨慎管理这种平衡，就能减少碳排放、限制能源使用，并最大限度地减少电子垃圾。

例如，可以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。运行这类系统通常依赖数据中心服务器，而设备的运行和冷却都会增加电力消耗。

图 2. 使用 YOLO11 检测并统计树木的示例（来源）

负责任的 AI开发致力于提高这些系统的效率。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，可以减少 AI 对环境的影响，同时继续提供重要的洞察。

计算机视觉算法在环境可持续性中的作用#

各类组织已经通过使用 AI 支持可持续发展取得了成效。近期一项调查发现，近三分之二将 AI 用于可持续发展的组织实现了约 23% 的能源节省。这些组织还报告称，温室气体排放明显减少。

那么，具体是如何实现的？接下来，我们将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十分复杂，尤其是在工厂、办公楼和数据中心等大型系统中。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。随后可以为这些数据添加标注，构建用于训练视觉 AI 模型的数据集，以执行各种任务。

太阳能发电厂就是一个有趣的例子。这些设施铺设了大量太阳能电池板，确保电池板高效运行对生产可再生能源和减少碳排放十分重要。要人工检查如此大面积内的所有电池板，既耗时又容易出错。

图 3. 需要维护的太阳能发电阵列（来源）

人工智能，尤其是视觉 AI，可以在这方面发挥作用。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。

支持环境可持续发展的视觉 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，接下来讨论一些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、海岸线和近海区域幅员辽阔，而传统监测依赖定期巡查。由于这类检查只是间歇性开展，野生动物活动或栖息地状况的短期变化往往会被错过。

视觉 AI 可以改变监测环境的方式。将摄像头和无人机与计算机视觉解决方案结合后，就能持续监测生态系统，而不再只是偶尔检查。

许多这类系统还可以直接在摄像头或无人机上运行，从而在现场分析图像和视频。这既能降低能源使用，也能避免向远程服务器传输大量数据。

欧洲的 Kaskasi 海上风电场就是一个很好的例子。在这里，配备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监测水面下的海洋生物。这让团队能够深入了解动物的活动和环境变化，并在维持生态系统自然平衡的同时作出明智决策。

通过视觉检测和跟踪排放源#

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大片区域，并在例行检查中被忽略。因此，及早发现排放源颇具挑战，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情况。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迹象。

图 4. 借助 YOLO11 分割烟雾（来源）

气候科学家和气候科技领域的团队正在采用这种方法。他们将卫星图像与基于视觉的分析相结合，在大片区域内监测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发展和 AI 开发，从而更轻松地减少化石燃料使用和全球排放。

利用卫星和航空图像跟踪环境变化#

自然界中的变化并非总是显而易见。有些变化会随着时间推移逐渐发生，例如道路两旁的树木变少，或干旱土地在农田中蔓延。如果变化缓慢且发生在广阔区域，这些细节就很容易被忽略。

计算机视觉让这些变化更容易被发现。视觉模型可以分析大量卫星和航空图像数据，并比较不同地点在不同时期的面貌。它不再依赖报告或人工检查，而是利用视觉线索显示土地、植被或水体分布开始发生变化的区域。

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，帮助勾勒出植被分布的位置及其密度。计算机视觉专注于可见信息，使研究人员能够理解相关模式，从而了解可再生能源、水资源消耗和发电厂的情况。

视觉 AI 在可持续发展中的优缺点#

以下是使用 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，有助于组织根据能源来源和可持续发展策略作出明智决策。
• 降低 AI 本身对环境的影响：通过使用优化模型和节能型数据中心，AI 系统可以尽量减少自身的碳足迹、降低能源使用量，并减少总体环境成本。
• 提升合规性：自动化监测有助于组织更轻松地满足环保法规要求并实现可持续发展目标。

视觉 AI 虽然有多种优势，但也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工作。光线不足、天气恶劣或摄像头视野被遮挡，都会让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专业人员。
• 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。以下是这些技术如何帮助减少环境影响并提高效率：

• 大语言模型（LLMs）：LLMs 处理的重点是文本，而非图像。ChatGPT、Claude 和 Gemini 等工具可以快速阅读和分析大量信息。在可持续发展领域，它们可以用于审阅气候报告、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 技术让团队能够在现实世界中着手构建之前先探索各种想法。它可用于生成建筑、基础设施或流程的设计方案，并找出资源消耗更少、废弃物和排放更低的选项。
• 基于优化的系统：这类系统可以提高从能源管理到物流规划等各项运营的效率。即使是小幅改进，也能降低能源消耗和排放，并减轻发电厂的负担。

要点#

AI 对环境的影响正成为可持续发展领域的重要考量因素。尤其是视觉 AI，它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。这有助于减少浪费、优化能源消耗，并推动各行业迈向环境足迹更低的可持续未来。

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