2026/02/24 儘管人工智慧耗能龐大，仍能為環境帶來助益，以下是五種方式

作者：The Associated Press
引用來源：https://neworleanscitybusiness.com/blog/2025/10/22/ai-energy-efficiency-emissions-reduction/
『參考要點』：AI可讓智慧建築更節能、預測設備故障，優化電動車充電與太陽能儲能；石油與天然氣公司利用AI降低甲烷排放；地熱能源公司運用AI發掘新熱水資源；Google透過綠燈計畫調整交通號誌，減少交通排放。
 
重點摘要：
人工智慧正協助各行各業減少能源浪費和污染。
智慧建築運用人工智慧，可將能源使用量降低高達30%。
石油與天然氣公司運用人工智慧來限制甲烷燃燒及排放。
Google的「綠燈計畫」（Project Green Light）可將城市交通排放量降低10%。
人工智慧因其龐大的用水量與電力消耗而引發外界關注，但科學家也正嘗試探索人工智慧如何協助個人與企業更有效率地使用能源，並減少污染。
根據國際能源署指出，為人工智慧運作提供動力所需的資料中心，去年約占全球用電量的1.5%，而這些設施的能源消耗量預計將在2030年前增加至原本的兩倍以上。這樣的成長可能導致燃燒更多煤炭與天然氣等化石燃料，而這些燃料所排放的溫室氣體，將進一步推升氣溫上升、海平面上升及極端天氣事件的發生。
然而，當人工智慧的運算能力被用來分析能源使用情況與污染問題時，也能提升建築物的能源效率、在最佳時段為設備充電、降低石油與天然氣生產過程中的污染程度，並透過調整交通號誌的運作時程來減少車輛排放。
專家指出，若這類應用持續擴大發展，將有助於抵銷人工智慧本身所消耗的能源。
哥倫比亞大學氣候學院院長亞歷克西斯．艾布拉姆森（Alexis Abramson）表示：「我對未來相當樂觀。儘管人工智慧的使用將持續增加，但我們處理運算的能力也會變得更加高效，因此能源消耗的成長幅度，將不會如部分人所預測的那麼高。」
 
建築效率：維護與冷卻管理
建築自動化公司75F的首席推廣官鮑伯．法蘭奇（Bob French）表示，人工智慧可透過根據天氣資料、用電量及其他因素，如自動調節照明、通風、暖氣與冷氣，使建築更具能源效率。美國約有三分之一的溫室氣體污染來自住宅與建築物。
讓人工智慧依據員工的通勤時間，自動調整空調與暖氣，比手動調整溫控器更有效率。否則，員工可能會出於本能，把空調開到最大，以快速調節室內溫度。對於小型建築來說，自動化恆溫器尤其實用，因為在這些建築中，全面翻修暖氣與冷氣系統並不划算。
在建築通風方面，自動化系統可以平衡外部空氣的引入量，並根據維持室內溫度所需要的暖氣或冷氣量進行調整。
人工智慧還可以監控暖通空調系統及其他設備的維護需求，預測並偵測故障，避免演變成更高昂的維修成本。
專家表示，綜合運用這些自動化系統可以將建築的能源消耗量降低10%至30%。
埃因霍芬理工大學建築服務學教授佐爾坦·納吉（Zoltan Nagy）表示：「這真的是一個極為容易達成的目標。」
 
尋找電動車充電的能源與成本效率最佳時段
人工智慧可以安排電動車及其他設備（如智慧型手機）的最佳充電時段。
這意味著要安排從電網取電的最佳時段，例如在夜間，因為此時電力需求與電價較低，如此可以降低電網因供電而燃燒更多化石燃料的可能性。
艾布拉姆森表示：「假設現在是用電尖峰時段，每個人都開著冷氣，而我走進家門插上電動車充電時，我可以設定讓電動車不充電，因為此時正值尖峰用電時段。」
在加州，一個試點計畫將充電時段調整成可使用再生能源較多的時間，並為用戶節省了費用。
人工智慧也能協助持有太陽能板的住戶，優化多餘電力在電池中的儲存方式。
 
減少石油與天然氣作業中的甲烷燃燒排放
總部位於波士頓的 Geminus AI 公司運用深度學習與先進推理技術，協助石油與天然氣公司減少甲烷燃燒與排放，並降低開採與精煉過程中的能源使用量。
根據聯合國環境規劃署的資料，減少甲烷排放是避免氣候變遷最嚴重影響的最快途徑之一。甲烷是一種強效溫室氣體，約占目前全球暖化的30%。
當石油與天然氣管線內壓力累積時，部分氣體會被排放並燃燒以釋放壓力，這不僅對地球造成傷害，同時也造成經濟浪費。
Geminus的執行長葛雷格·法倫（Greg Fallon）表示，他們可以監控油井與管線網絡，並運用人工智慧驅動的模擬來建議壓縮機與泵浦的設定調整，從而消除排放與燃燒的需求。Geminus能在數秒內完成這項操作。法倫補充道，傳統上工程師進行類似建議的模擬約需36小時。
法倫表示：「隨著我們將這套系統推廣到整個產業，減少溫室氣體排放的潛力將非常巨大。」
 
尋找地熱熱點
總部位於鹽湖城的地熱能源新創公司Zanskar建立了人工智慧模型，以了解地球的地下構造，並運用這些模型尋找被忽略的地熱熱點，並精準規劃鑽探位置。
地熱發電是利用地球的天然熱能產生蒸汽，並以蒸汽推動渦輪機旋轉進行發電，屬於低污染的發電方式。這也是川普總統所支持的一種再生能源。
Zanskar的共同創辦人卡爾·霍伊蘭（Carl Hoiland）與喬爾·愛德華茲（Joel Edwards）表示，他們會模擬並評估大量可能的地下構造情境，以推估地下熱水集中的位置，並由此選擇最佳的鑽探位置與方向。
執行長霍伊蘭表示：「人工智慧正在成為自身能源問題的解決方案，它正為我們展現一種方法，使得在沒有人工智慧的情況下，將無法開發的資源得以利用。」
去年，Zanskar公司在新墨西哥購買了一座效能不佳的地熱發電廠。他們的人工智慧模型成功指出，該地存在一個尚未開發的地熱儲層，可用來重新啟用這座發電廠。
接著，霍伊蘭與愛德華茲將注意力轉向內華達州的另一個地點，儘管業界專家告訴他們，那裡氣溫過低，不適合建設公用規模的發電廠。他們仍然進行鑽探，並在九月宣布在該地取得第二處地熱成果。
 
減少交通排放
Google正運用人工智慧與Google地圖的資料，找出可調整交通號誌的方式，以減少走走停停的交通狀況，進而降低污染。根據美國環境保護署的資料，乘用車與小型卡車約占美國溫室氣體排放量的16%。
綠燈計畫於2023年推出，目前已在四大洲的20座城市上線。最新加入的是波士頓，該市以交通壅塞問題嚴重而聞名。
每個城市都會收到人工智慧生成的建議，由城市工程師決定採納哪些方案。Google表示，綠燈計畫可將走走停停的交通減少最多30%，從而降低10%的排放並改善空氣品質。
Google地球與韌性人工智慧產品總監朱麗葉·羅森伯格（Juliet Rothenberg）表示：「我們才剛剛開始探索人工智慧的潛力。」