在接下來的幾十年里，氣候變化有望成為主要的商業(yè)破壞者，據(jù)估計(jì)，氣候變化對(duì)美國(guó)經(jīng)濟(jì)的潛在財(cái)務(wù)影響就將達(dá)到數(shù)萬億美元。

　　為了適應(yīng)這一新現(xiàn)實(shí)，需要產(chǎn)生更細(xì)化的氣候洞察力，以使利益相關(guān)者能夠采取更加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的氣候適應(yīng)方法。

　　由于這些數(shù)據(jù)的規(guī)模以及氣候現(xiàn)象的復(fù)雜性，必須利用人工智能來支持更易于訪問并優(yōu)化反應(yīng)時(shí)間的預(yù)警系統(tǒng)和預(yù)測(cè)模型。

　　盡管氣候減緩努力將全球變暖控制在 1.5°C 以下，但許多專家預(yù)計(jì)到下個(gè)世紀(jì)之交全球?qū)⒆兣?3.5°C 。這個(gè)不斷變暖的世界帶來了洪水和野火并造成大量生命的損失，預(yù)計(jì)未來幾十年還會(huì)有更多的破壞。

　　因此，關(guān)注大規(guī)模氣候適應(yīng)和減緩氣候變化至關(guān)重要。我們必須加強(qiáng)我們適應(yīng)當(dāng)前和預(yù)期氣候事件的能力，利用可操作的氣候洞察力為決策提供信息。將人工智能 (AI) 用于其氣候建模能力是這一點(diǎn)的基礎(chǔ)，但我們看到更多專注于氣候緩解的人工智能創(chuàng)新，例如利用人工智能來衡量和減少排放。需要解決這一創(chuàng)新差距，并且必須加快負(fù)責(zé)任的人工智能的發(fā)展，以獲得可操作的氣候洞察力。

　　這意味著政府和企業(yè)必須從根本上重新考慮他們的氣候適應(yīng)方法。人工智能是其中的關(guān)鍵，BCG 最近對(duì) 1.000 多名公共和私營(yíng)部門的高管進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查，發(fā)現(xiàn) 87% 的人將人工智能視為應(yīng)對(duì)氣候變化的重要工具。

　　以下是人工智能如何成為氣候適應(yīng)的關(guān)鍵：

　　使用人工智能來建立氣候適應(yīng)力

　　全球大約有3.3 至 36 億人生活在氣候變化高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)，這些地區(qū)我們已經(jīng)看到或?qū)⒖吹阶匀粸?zāi)害顯著增加，而且隨著氣候危機(jī)的加劇，這種情況可能會(huì)增加。今年的極端天氣事件，如干旱、颶風(fēng)、野火和洪水，向我們表明，使我們的社會(huì)適應(yīng)氣候變化的危險(xiǎn)是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。

　　在對(duì)極端天氣事件進(jìn)行建模時(shí)，必須包含大量變量，并且 AI 能夠很好地為這種復(fù)雜性建模，因?yàn)樗軌蚴占?、完成和分析大型?shù)據(jù)集。它可用于早期預(yù)警系統(tǒng)和當(dāng)?shù)貧夂蚴录拈L(zhǎng)期預(yù)測(cè)建模，使利益相關(guān)者能夠采取更加數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的氣候適應(yīng)方法。

　　例如，由歐洲航天局領(lǐng)導(dǎo)的Destination Earth旨在創(chuàng)建一個(gè)基于人工智能的地球模型，以監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)氣候現(xiàn)象之間的相互作用，例如干旱和人類活動(dòng)。一旦到位，全球決策者將更多地獲得氣候洞察力，為他們的適應(yīng)工作提供信息。

　　利用人工智能進(jìn)行野火預(yù)測(cè)和預(yù)防是另一個(gè)很好的例子。它可以對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行交互式繪圖，并可以通過火勢(shì)蔓延算法近乎實(shí)時(shí)地跟蹤火災(zāi)的發(fā)展，從而為可持續(xù)森林管理的最佳資源分配和長(zhǎng)期戰(zhàn)略提供信息。由于野火的全球平均年成本約為500 億美元，這應(yīng)該受到歡迎，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢允箵錅缫盎鸬男屎统杀拘б娓摺榱酥С诌@一點(diǎn)，世界經(jīng)濟(jì)論壇已經(jīng)啟動(dòng)了 FireAid，它正在努力建立真正的人工智能模型并在土耳其等國(guó)家進(jìn)行試點(diǎn)。

　　這些利用人工智能進(jìn)行氣候適應(yīng)的最新發(fā)展有可能使所有利益相關(guān)者更容易獲得氣候洞察力。全球需要的東西，尤其是在技術(shù)訪問較少的全球南方，同時(shí)也是風(fēng)險(xiǎn)最高的地區(qū)。因此，人工智能有可能減少適應(yīng)需求和技術(shù)獲取之間的不匹配。為了支持這一點(diǎn)，必須采取更多措施來加強(qiáng)公平獲取和參與人工智能開發(fā)以適應(yīng)氣候變化。

　　面對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)，人工智能可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)連續(xù)性

　　氣候變化有望成為主要的商業(yè)破壞因素，據(jù)估計(jì)，僅對(duì)美國(guó)經(jīng)濟(jì)而言，氣候變化的潛在財(cái)務(wù)影響就達(dá)數(shù)萬億美元。未來幾十年，企業(yè)將面臨主要的供應(yīng)鏈和生產(chǎn)中斷。盡管如此，只有 33% 的商業(yè)領(lǐng)袖將氣候風(fēng)險(xiǎn)納入其商業(yè)戰(zhàn)略。

　　人工智能可以在預(yù)測(cè)這些業(yè)務(wù)中斷可能發(fā)生的位置、詳細(xì)說明氣候變化導(dǎo)致的運(yùn)營(yíng)漏洞方面發(fā)揮重要作用。通過在可視化風(fēng)險(xiǎn)圖中提取復(fù)雜的數(shù)據(jù)源，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可以了解氣候變化的復(fù)雜動(dòng)態(tài)如何對(duì)企業(yè)資產(chǎn)產(chǎn)生負(fù)面影響并更好地抵御沖擊。

　　例如，Esri是地理信息系統(tǒng) (GIS) 軟件的領(lǐng)導(dǎo)者，正在利用數(shù)字雙胞胎對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行建模。數(shù)字孿生是操作或物理資產(chǎn)的數(shù)字副本。利用數(shù)據(jù)和人工智能，他們可以近乎實(shí)時(shí)地評(píng)估關(guān)鍵業(yè)務(wù)資產(chǎn)的漏洞，例如洪水漏洞。這允許解決弱點(diǎn)并提前加強(qiáng)，并進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)。

　　但是，與用于政府氣候適應(yīng)的人工智能一樣，企業(yè)對(duì)此類人工智能工具的訪問需要進(jìn)行嚴(yán)格評(píng)估。充分利用人工智能來適應(yīng)氣候變化的組織少之又少。需要更多的國(guó)際合作來持續(xù)開發(fā)這些應(yīng)用，以及獲得這項(xiàng)技術(shù)，以使所有相關(guān)利益攸關(guān)方都能獲得可行的氣候適應(yīng)見解。

　　未來之路

　　這是人工智能可用于氣候適應(yīng)的兩個(gè)新興中心主題。許多其他有前途的應(yīng)用正在出現(xiàn)并且必須加速，例如使用人工智能來解決金融產(chǎn)品中的氣候風(fēng)險(xiǎn)或使用人工智能進(jìn)行先發(fā)制人的人道主義工作。

　　用于適應(yīng)氣候變化的人工智能還處于起步階段，許多努力都在使用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析。為了負(fù)責(zé)任地利用人工智能在氣候適應(yīng)方面的真正潛力，例如使用合成數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)建模，必須共同解決關(guān)鍵障礙。

　　目前，人工智能在氣候適應(yīng)中的廣泛使用受到數(shù)據(jù)兼容性、訪問現(xiàn)有和新的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型、訪問計(jì)算資源以運(yùn)行這些復(fù)雜模型、獲得可操作的見解和領(lǐng)域的技術(shù)專長(zhǎng)等障礙的阻礙和管理專業(yè)知識(shí)，以做出適當(dāng)?shù)恼邲Q定。

　　幸運(yùn)的是，國(guó)際上存在合作開展這項(xiàng)工作的意愿，并縮小創(chuàng)新差距，以加速負(fù)責(zé)任地使用人工智能來大規(guī)模適應(yīng)氣候，降低適應(yīng)不良的風(fēng)險(xiǎn)。

　　為此，世界經(jīng)濟(jì)論壇的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)正在探索世界經(jīng)濟(jì)論壇在加速利用人工智能應(yīng)對(duì)氣候變化方面可以發(fā)揮什么作用。這得到了基于共識(shí)的治理框架、工具包和最佳實(shí)踐用例的支持。它將為公共和私營(yíng)部門機(jī)構(gòu)展示數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能路線圖和氣候建模方法，以應(yīng)對(duì)氣候變化的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境影響。