作者/刘志毅 商汤智能产业研究院主任
编辑/梁嘉伟 商汤智能产业研究院助理研究员
随着工业的发展和科技的进步，我们看到大气、水质、土壤受到了严重的破坏和污染，维护生态平衡、保护自然环境，确保社会的可持续发展已经成为人类生存发展的根本性问题。根据《联合国2030可持续发展议程》，17个可持续发展目标和169个具体目标将促使人们在今后15年内，在那些对人类和地球至关重要的领域中采取行动。各项可持续发展目标相互关联、相辅相成，共同推动着一个更美好的未来世界。
因此，在SDGs所兼顾的可持续发展三个方面——经济、社会和环境的基础上，我们根据五个主要受益领域，将17个可持续目标进行更细致地划分，以便把企业AI实践与之进行具体对应。这其中主要包括以下几个方面：人（People）（对应SDGs 1-7）、地球（Planet）（对应SDGs 8-12）、繁荣（Prosperity）（对应SDGs 13-15）、和平（Peace）（对应SDG 16）以及伙伴关系（Partnership）（对应SDG 17），这其中在人、地球和繁荣层面，人工智能技术所起到的作用非常大。
更进一步的说，随着可持续发展目标的不断拓展和落实，人工智能，人与自然界以及社会关系都会被重塑。换句话说，把可持续发展和人工智能联系在一起，有以下几个必然性：
首先，人工智能与可持续发展应该建立连接，尤其是在解决可持续发展科学研究遇到的新问题方面需要人工智能技术的加入。可持续科学在国外已成为热门领域，相关理论和方法可解释目前人工智能和可持续发展遇到的问题。随着可持续发展科学的研究领域数字化与智能化的趋势发展，人工智能技术的重要性逐步凸显出来，例如通过计算机视觉技术与遥感卫星技术的结合去观测地球气候的变化并进行分析，通过人工智能赋能遥感技术，贯穿海量多源异构数据从处理分析到共享应用的全链路，提升解译准度的同时产生了新的应场景。
其次，可持续城市已经成为国际研究热点，尤其是在智慧城市领域属于非常重要的观念变化。从可持续城市的研究进展来看，可持续城市和城市研究存在智慧城市、智能化的倾向。我们认为可持续科学研究的重要领域就是在可持续城市方向的研究，尤其是在城市的智能化转型的领域，需要用到人工智能技术。例如商汤打造的SenseCore商汤AI大装置，在算力层、平台层和算法层都做了极大的创新，能够在解决城市治理智能化、满足各种治理领域的长尾应用需求上进行全面赋能，从而推动城市治理的可持续发展。
最后，就是将人工智能与可持续发展进行深度绑定耦合，包括不限于在社会、经济以及伦理等各个跨学科领域的研究。一方面，需要给传统的社会-生态复合系统添加人工智能要素，这是我们理解人工智能赋能百业的应有之意。另一方面，人工智能与可持续发展的耦合体现为时间、空间与社会上多尺度的耦合，各学科、领域或部门上学科的耦合，以及行为、制度、伦理上实践的变革与发展，这就解释了领先的AI企业将伦理与治理作为重要的命题的原因。例如商汤所提出的将人工智能治理和技术发展需要遵循多目标和多维度动态平衡的原则，将技术可控、以人为本和可持续发展作为人工智能技术发展的基础。
在理解了人工智能与可持续发展研究之间的内在关系后，具体我们来看可持续城市的领域，在城镇化迅猛推进的中国，如何实现城市的低碳化和经济的可持续发展是一个重大课题，尤其是关于碳排放相关的命题也是可持续城市研究中的重要命题。在已经成为二氧化碳排放量世界第一大国的中国，大气污染、水质污浊、交通拥堵等问题显著，不断扩大的城市也给生态系统带来不良影响，导致生物多样性减少和自然资本劣化的问题日趋严峻。中国城市的快速发展，亟需探索能够综合应对地球环境问题和改善环境污染的新机制。因此我们提出将“3E”，即能源的低碳化(Energy)、水质和大气等的环境改善(Environment)、城市和自然的共生(Ecosystem)作为生态城市的建设基准。
在诸多关于人工智能与可持续发展研究的目标中，关于碳中和的实现是比较重要的方向，接下来我们来梳理下全球碳中和政策的发展与人工智能技术的关系：
首先，从全球视野下我们来看各国在碳中和领域的目标（数据来源于罗兰贝格报告《迈向低碳、绿色、可持续发展之路，立足当下，面向未来》），可以看见全球都在落实双碳目标，其中碳中和目标都在2050年附近，各个国家都采用了不同的重点举措来落实这一目标：
然后，我们来看中国在碳中和领域的情况，在顶层规划层面，中国计划2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和。在市场干预方面，国家碳排放权交易市场2021年7月16日正式开始在线交易。其中电力企业（2,225家发电企业）率先纳入碳交易市场。随着碳交易市场启动运营，行业覆盖范围将会逐步扩大，预计发电、石化、化工、建材、钢铁、有色金属、造纸和航空业都将逐步纳入碳交易市场。具体可以见下图（数据来源于罗兰贝格报告《迈向低碳、绿色、可持续发展之路，立足当下，面向未来》）：
AI+城市：AI技术可以通过算法助力城市的规划，通过动态预测城市发展改进城市布局，从而在城市布局合理化领域发挥更大的作用。根据中金研究的成果，调整城市规划可以减少北上广深284亿公里的年通勤距离，全国可以减少837亿公里的年通勤距离，对应减少292万吨的碳排放总量，即人工智能技术通过提升交通效率为公路客运及货运带来明显的减排空间。除此之外，AI可以通过智能灯杆的方式调整路灯亮度，减少火灾出境次数等方式来助力碳排放等方面。简而言之，通过城市的智慧交通等领域的AI技术的赋能，能够提升城市运营效率的同时减少大量的碳排放。
AI+制造：随着我国制造业从传统模式向数字化与智能化发展，AI正在制造业推动碳中和的落实。一方面，人工智能赋能制造业可以通过提高良品率和降低原材料损耗等方式降低生产成本的同时降低碳排放，另一方面，通过AI技术推动智能物流等领域的发展，实现高度智能化和自动化的物流系统，从而降低碳排放。比较典型的出现在通过人工智能技术进行数字孪生的领域，例如波音公司在与达索系统合作制造数字样机的项目中，通过数字孪生进行飞机研发的模拟，相对于采用大型风洞等高耗能实验环境，大大降低了研发消耗以及碳排放的数量。简而言之，在智能制造领域，可以通过AI技术的赋能实现生产智能化的同时完成降低碳排放的目标
AI+汽车：从全球发展的视角来看，智能驾驶技术是实现碳中和的重要支撑：在乘用车领域，通过智能驾驶与车联网等技术的使用，可以有效的降低交通拥堵，显著改善目前我存在的城市通行能力不足的问题（大概在发达国家的60%左右）；在商用车领域，可以通过自动驾驶的汽车获得最优化的运输距离和油耗性能的前提下的智能运输，尤其是长途驾驶过程中有由于人类驾驶员受限于驾驶时间与安全等因素，导致的效率较低、能耗较大等问题，自动驾驶的货运车队能够在很大程度提升效能并降低碳排放。简而言之，在汽车的实现智能智造的发展中，无论是自动驾驶、智能车舱还是车联网等领域，都可以通过智能化技术降低运输成本的同时，实现更加安全和更加低碳的驾驶。