自1850年全球氣溫開始不斷變暖以來，人們關于如何應對全球變暖的討論日漸進入白熱化階段。人類活動對自然界造成的影響是不容我們忽視的事實。人們對資源日益增長的需求導致土地利用情況發生了巨大的變化，生物多樣性遭到嚴重破壞，污染也變得愈發嚴重。相應的，氣候變化對天氣模式、氣溫和水源供應等也產生了負面影響，進而擾亂了人類與自然生態系統的動態平衡。盡管現實如此悲觀，但是隨著科學技術日新月異地發展，有越來越多先進的傳感和測繪技術等被應用于環境保護。隨著AI技術的不斷發展，它在環保領域的延伸也已經變得不容小覷。記得多年前威爾史密斯演過一部名為《機械公敵》的科幻題材電影，人工智能*終搶占地球，人類進入*后一片凈土的保衛戰……當然，這是將AI應用推至走火入魔的極端狀態，當前也只是科幻電影中才會出現的橋段，至于如何將機器為人類所用，幫助人類實現更加可持續的長足發展，才是人類不斷推進科技發展的真諦。人工智能認知技術甚至可以從宏觀數據集中找到生態系統中各個關鍵環節的相關模式和相互聯系方式，從而提供局部、個性化的診斷和預測信息，供人們用于環保行動的決策。

    利用人工智能相關的認知技術輔助環保工作，主要優勢有以下3點：1、可以更好地保護自然資源。結合衛星圖像，傳感器和機器學習，各級政府與企業在日常營運過程中可以減少用水量等。比如，有一家釀酒廠發明了一種認知灌溉系統，該系統可以根據情境采取超局部的自動化、自我調節式的供水方式，三年內將該廠的用水量減少了25%。2、助力早期污染檢測。先進的機器學習和自組織交互網絡可以更加快速且**地確定污染源，比如監測空氣污染或甲烷泄漏等等。如果將此技術應用于非點源污染，對污染源頭的監測、控制和治理都會大幅度加強。3、加快可持續性發展。認知技術正在助力于為消費者提供更多適合可持續性發展的能源和產品。眾所周知，諸如風力發電等可再生資源的應用固然于環境有利，但是其不穩定性卻也給人們帶來了困擾，如何預測并對其加以應用一直是需要我們破解的難題。換言之，在廣泛使用可再生能源的過程中，*大障礙之一便是預測的準確性。當前，我們不僅在給定的時間內預測可再生能源存在困難，另外，根據天氣情況，如何才能使太陽能和風力發電場增加供給的同時減少自身需求，這一點更需要我們擁有較為精準的預測手段。為此，越來越多的電力公司開始逐步摒棄傳統的火力發電模式，轉而致力于開發更為**、更自動化的太陽能和風能可再生能源預測系統，將先進的天氣預報模型和認知自學能力結合在一起，開辟自身的可再生能源應用業務。

    未來，隨著認知技術的不斷進步，我們對自然**的預測和探索將變得更加深入，綠色經濟的強勁勢頭將會一直持續下去。這是一個雙贏的命題。通過更快地檢測和處理人類活動對環境造成的損害，企業可以為消費者提供更可持續的產品，這也能變相增加環境友好型企業的競爭優勢。在認知技術的幫助下，商界領袖將比以往任何時候都更有力量，從而建立一個更加光明、更加綠色和可持續發展的未來。

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