（圖片來源：iStock）
資料中心被稱為吃電怪獸，因為電腦運算會消耗大量用電，更難實現減碳目標，但實際應用人工智慧（AI）減碳及能源轉型的成功案例不少。研究機構Precedence Research預估，AI應用在再生能源領域的市場規模，可望在2032年逼近1,150億美元（約新台幣3.7兆元），這麼大的市場也吸引不少公司投入，AI如何幫助各行各業實現綠色轉型？《RECCESSARY》整理三大應用案例。
AI助攻再生能源產業，2032年規模上看3.7兆元
比爾蓋茲近期接受彭博電視專訪時表示，資料中心將導致全球用電量增加6%，遠高於目前估計的2%，但他也有信心AI會改善資料中心用電效率，尤其科技業會願意多付點錢買綠電，同樣有助於綠色科技發展。言下之意，比爾蓋茲認為，AI不僅能夠抵消本身額外用電的碳排，甚至帶動再生能源需求。
根據研究機構Precedence Research於2023年10月公布的調查，全球AI再生能源市場在2022年的規模達100億美元（約新台幣3,290億元），應用領域以提升發電量為主；若以地區來看，亞太地區占比最高，主要因為電力需求激增，帶動整體再生能源AI應用成長。
報告進一步預估，在能源轉型及數位化浪潮下，官方及私人企業將持續投入大量資源，推升AI再生能源市場在2032年擴大至1,148.7億美元（約新台幣3.7兆元），年複合成長率達27.7%，亞太地區將持續引領市場發展。
（圖表來源：Precedence Research）
《路透社》在2023年12月出刊的雜誌《Ethical Corporation》中，以專文討論AI與永續發展的關係，《RECCESSARY》精選出三大表現較好的產業，說明AI幫助企業綠色轉型的實例。
能源業 ─ AI提升再生能源管理，大幅降低人事成本
瑞士電力自動化大廠艾波比（ABB）數位主管艾爾瑪謝德（Sherif El-Mashad）表示，再生能源的間歇性特質造成電力供給變化較大，因此在精準預測供需以及電力調度上，人工智慧扮演重要角色。
首先以能源產業為例，印度迷你電網公司Husk Power Systems（HPS）利用AI預估電力供需，並透過AI演算法，在任何時刻都能以最低成本進行輸電，不只備用柴油使用量減少25%，太陽能設備等資產利用率提升10%。
HPS在非洲的一個計畫，預計在5年內為770萬人供應太陽能電力，該公司執行長辛哈（Manoj Sinha）預估，導入AI後將能取代大量人力，從原本3,500人縮減剩不到1,000人，大幅降低7成的人事成本。
風電設備維修也能導入AI協助，以色列公司Odysight.ai開發出一套技術，將光學感測器嵌入機器設備的關鍵處，就算在極端艱困的環境中，也能透過AI分析影像，在問題發生前導入維修，而不用整組團隊前往更換零件。
印度迷你電網公司HPS借助AI技術，計劃5年內為非洲770萬人供應光電。（圖片來源：HPS）
水泥業 ─ AI助現有廠區創新，縮短低碳材料開發時間
水泥業與能源、塑化被視為最難減碳的產業，從劍橋大學及倫敦大學學院衍生分拆的軟體公司Carbon Re預估，在現有廠區及工作流程加入AI應用，即可減少20%的使用燃料碳排，每年可省下300萬美元至1,000萬美元（約新台幣9,800萬至3.2億元）的燃料支出。
Carbon Re首席技術長歐蘇利文（Aidan O’Sullivan）指出，水泥廠運作是24小時不停歇的，每天產能及品質可能相差甚遠，最高可能落差15%，但AI可協助產出保持在最佳狀態。
Building great #AI models for #cement producers requires our ML team to have a comprehensive understanding of cement process engineering. One of our MLE's @TheoW0lf, outlines clinker chemistry in our latest blog to upskill new team members. Read it here👇https://t.co/7JlmIeXEAA
— Carbon Re (@carbon_re) June 6, 2024
不只如此，AI被看好能加速開發低碳材料，英國科技公司Materials Nexus資深科學工程師岡恩（David Gunn）表示，研發新材料大約需要20年，投入5億英鎊（約新台幣212億元），如今透過電腦模擬將大幅縮短開發速度，雖然未有明確數據來佐證，「但很多工作基本上都是測試與學習，有了AI可以省去很多金錢與時間」。
過去水泥業採用AI的時間較晚，因為針對工廠作業員量身訂做的應用不多，但隨著AI發展衍生出來的深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL），可以讓電腦透過模擬爐窯，自行學習工廠運作方式，並提供效率極大化的改善方案，讓實際操作人員更快適應不斷變化的工廠環境。
貨運業 ─ AI成物流減碳利器，省下五成空間、10%油耗
國際能源總署（IEA）資料顯示，多數運輸工具仍依賴石化燃料驅動，其碳排在能源終端行業（運輸、工業、商業、住宅）中占比超過三分之一，凸顯物流業減碳的必要性。總部在德國的物流大廠DHL，靠著AI技術確保貨櫃不會浪費空間，「最多可以騰出50%貨運空間，也可減少卡車裝載次數及其碳排」。
對物流業來說，路線規劃也相當重要，世界經濟論壇（WEF）的報告指出，約15%的貨運里程沒有載運物品。為了有效利用每趟行程，保加利亞軟體公司Transmetrics幫助物流業者提升數據品質，藉此提供更好的路線預測服務，號稱每輛車行駛100公里，可省下1公升的油耗。
另外，海運過程中的不確定性及變數也不少，尤其與油耗相關的成本占比最重，且牽涉船舶行駛的速度、路線等，希臘AI新創DeepSea的船舶軟體解決方案宣稱可減少10%的油耗，目前已經有數百艘船隻使用，其中包括挪威航運公司Wallenius Wilhelmsen，該公司還自稱是全球第一家完全使用AI改善航程的海運業者。
希臘AI新創DeepSea利用AI節省油耗、提高航行效率。（圖片來源：DeepSea網站）
儘管AI的發展將推動用電需求增加，但也不能忽視其應用的發展，更何況生成式AI技術還在不斷演進。除了再生能源是第一波受惠於AI應用的產業，接下來勢必會有更多產業從中受益。
資料來源：Reuters、Precedence Research、Bloomberg、IEA、Wallenius Wilhelmsen
