AI能源消耗现状与预测 - 2023年全球运行AI的数据中心电力消耗约占全球总用电量的1.5% [1] - 预计到2030年，AI数据中心的电力消耗将增长一倍以上 [1] AI在建筑能效领域的应用 - AI可依据天气数据、用电量等因素自动调节照明、通风、供暖与制冷系统以提升能源效率 [2] - 自动温控系统在小型建筑中尤为适用，可避免人工过度使用空调 [2] - 自动化通风系统能平衡室外新风引入与室内温度维持，避免能源过度消耗 [2] - AI可实时监测暖通空调等设备运行状态，预测并诊断潜在故障以节省修复成本 [2] - 综合运用自动化手段可使建筑能耗降低10%—30% [3] AI在能源分配优化领域的应用 - AI驱动的智能电网可优化能源分配，减少浪费并提高效率 [4] - 机器学习可用于改进太阳能电池板和风力涡轮机等可再生能源技术的设计和性能 [4] - AI可为电动汽车、智能手机等设备规划高效充电方案，例如利用夜间低需求时段 [4] - AI能帮助装有太阳能电池板的家庭更高效地储存多余电能至蓄电池 [4] AI在降低甲烷排放领域的应用 - 甲烷约占当前导致全球变暖温室气体总量的30% [5] - Geminus AI公司运用深度学习技术帮助石油和天然气企业减少甲烷燃烧与排放 [5] - 该公司技术可对井口和管道网络进行监测，并通过AI模拟系统在数秒内提出设备设置调整建议，而传统方法需约36小时 [5] - 该技术在整个行业推广后，减少温室气体排放的潜力十分可观 [6] AI在地热资源勘探领域的应用 - 地热发电是通过汲取地球自然热量产生蒸汽驱动涡轮机发电的清洁能源技术 [7] - Zanskar公司构建AI模型解析地下结构，以探寻曾被忽视的地热热点与钻井目标 [8] - 该公司通过AI建模分析，在新墨西哥州一座电厂成功识别出未开发的地热储层 [8] - 该公司于去年9月在内华达州一处被认为温度过低的地点成功钻探并发现地热资源 [8] AI在减少交通污染领域的应用 - 谷歌公司运用AI及地图数据，通过优化交通信号灯配时方案来减少交通污染 [9] - 2023年启动的"绿光计划"已在全球四大洲的20座城市落地，提供AI生成的信号灯优化建议 [9] - 该计划可有效减少30%的频繁启停交通流，相应降低10%的污染物排放 [9]