事实上，根据2022年BCG气候人工智能调查报告（如下图所示）的资料，在人工智能和气候方面拥有决策权的私营和公共部门CEO中，87%认为人工智能是应对气候变化的重要工具。同一报告的资料还显示，公共和私营部门的高管认为与气候相关的高级分析和人工智能的商业价值在缓解（减少）排放领域最为关键，达61%，而认为缓解（测量排放）排放领域最为关键则为57%（见下面的第二个图所示）。认为其他领域是关键的如下，适应（预测危害）44%，适应（管理脆弱性和风险）42%，缓解（消除排放）排放37%，基本要素（促进气候研究、气候融资和教育）28%。
公共和私营部门负责气候和人工智能方面的领导人支持利用人工智能对抗气候变化，但其中只有43%对如何使用人工智能有一个愿景（资料来源：BCG气候人工智能调查，2022年5月）
人工智能能够以许多方式为减缓气候变化做贡献，例如，通过提高能源效率或通过减少运输、农业和工业的排放。人工智能还可以帮助我们适应气候变化的影响，提高我们预测极端天气事件的能力，提供决策支持工具，帮助我们更有效地作出响应。人工智能还可以通过帮助我们识别风险因素和制定计划，从而减轻气候变化的影响，对提高我们对气候变化影响的复原力可以发挥关键作用。
公共和私营部门的领导认为减排和测量排放方面的商业价值最大（资料来源：BCG气候AI调查，2022年5月）
信息和通信技术办公室（OICT）伙伴关系和技术创新的首席数据分析LambertHogenhout表示，“在这种情况下，最迫切的需求不是拥有更强大的人工智能，而是在我们使用人工智能的地点和方式上变得更聪明。未开发的机会有许多。”这种情绪体现了该领域许多专家的共识：我们需要在部署人工智能的地点和方式上更具战略性，以达到产生最大影响的目的。
因此就需要一个新的气候人工智能框架，这对于集中讨论该领域的投资和创新至关重要。人工智能公益基金会首席执行官JamesHodson表示，“为了有效地解决我们过度依赖化石燃料的基本驱动因素和风险，我们需要接受一个多元创新解决方案框架。人工智能位于该框架的中心，人工智能已经在大规模提高透明度、高效发电和存储方面取得更快的进展以及对大规模投资重新建立信心作出了贡献。”
下图所示的“利用人工智能应对气候变化的框架”是BCG为最新的“全球人工智能”报告制定的，报告包含“全球人工智能”咨询委员会专家的看法。该框架包括三个主要主题：缓解、适应性和复原力以及基本要素。缓解和基本要素对于我们应对气候变化的努力至关重要，但适应性和复原力则对于确保人们和经济能够承受今天的气候变化影响是必要的。真正的复原力要求我们从系统层面去看世界并利用人工智能帮助我们在涉及气候变化时识别风险、脆弱性和潜在的破坏性。我们还必须建立快速应对这些威胁的能力和实力并创建有复原力的架构。
利用人工智能应对气候变化的框架（BCG项目体验、气候变化人工智能、全球人工智能伙伴关系）。
全球人工智能联盟（AIforthePlanetAlliance）创始人兼联合主席、该报告的共同作者DamienGromier表示，“尽管人工智能的大好前景，但人工智能并不能被用来孤立地解决气候危机。解决气候危机取决于决策者采取行动并作出必要改变的意愿，人工智能和其他新兴技术可以提供一部分的支持。”因此必须指出，人工智能不是解决气候变化的万能药，人工智能是个工具，可以用来帮助我们建立一个更有复原力的未来。
利用人工智能应对气候变化框架
利用人工智能应对气候变化框架正在改变我们思考气候变化的方式。在过去，我们往往认为适应就是在事后所做的事情，以应对已经发生的事件。但随着极端天气事件的频率和严重程度的增加，我们必须采取积极主动的适应方法，这已经变得很明显了。我们需要预测气候变化的潜在影响，并在气候变化发生之前采取措施减轻影响。这对于确保我们的社区和经济的复原力以及保护我们中间最脆弱的群体至关重要。人工智能可以为我们提供所需的工具和数据，令我们做出明智决定，帮助加快缓解、适应和复原力的努力。
缓解气候变化
利用人工智能应对气候变化框架的缓解部分是一个组合，包括了宏观和微观层面的测量、减少（减少温室气体排放强度、提高能源效率和减少温室效应）以及清除（环境清除和技术清除）。
排放测量
宏观层面的测量：整体环境排放是预测未来气候的模型的一个重要组成部分。人工智能可以通过改进措施帮助这些模型，例如，扫描来自卫星的遥感数据作进一步分析。
微观层面的测量：生产者可以利用微观层面的排放测量了解其产品的碳足迹，跟踪自己实现ESG目标的进展，或确定减少范围1、2和3排放的机会。消费者可以利用这些信息在购买产品时以及减少碳足迹的行动方面作出更明智的选择。
减少排放和温室效应
由于全球气候的紧急性，加快努力非常有必要，要加快减少目前的排放及其造成的温室气体后果。务必立即采取大的减排措施。这对于避免气候变化产生的灾难性后果非常重要。减排由以下三个部分组成：
减少温室气体的排放强度：人工智能解决方案可用于向新能源转换的支持。太阳能供应的预测可以帮助我们确定有可能增加太阳能使用的地区，从而减少温室气体排放。
减少产生排放的活动：人工智能还可以通过改善需求预测（对抗生产过剩）或高效的货物运输（如缩短交货时间和尽量减少能源使用），进而优化供应链，从而减少排放。利用数据生成预测需求或优化运输路线的模型是可以做得到的。
减少温室效应：如果政策制定者转向地球工程解决方案，以遏制气候变化的影响，人工智能就将是加速化学研究的重要工具，可以帮助我们开发新材料和工艺，从而减少温室气体排放。此外，行为改变的鼓励可以减少能源消耗和降低排放。
清除温室气体
从大气中清除温室气体是缓解气候变化的一个方法，可以通过自然过程实现，例如，树木光合作用的增加，或通过技术手段实现，例如碳捕获和储存。主要的清除方式有以下两种：
环境清除：森林、藻类和湿地等自然生态系统在大气碳清除中可以发挥核心作用。监测这些生态系统需要收集和处理大量的数据，人工智能在这种情况下是非常有效的。
技术清除：环境清除可以辅以工业流程，但工业流程仍处于起步阶段，面临着规模化问题。人工智能将是尽快解决这些问题的有力盟友。
在巩固了框架的缓解部分后，我们现在需要关注适应方面的问题。
适应性和复原力
灾害的预测
预测本地化的长期趋势：为了预测气候变化的潜在影响，我们需要能够预测本地化的长期趋势。例如，在未来10年内，某一地区发生重大干旱的概率是多少？这种干旱对农业、水供应和人类健康的潜在影响是什么？人工智能可以通过分析历史数据和预测未来趋势帮助我们回答这些问题。
建立预警系统：除了预测长期趋势以外，人工智能还可以帮助我们建立预警系统，对即将发生的事件及时发出警报。例如，通过分析来自气象站、卫星图像和传感器网络的数据，人工智能可以帮助我们确定助长极端天气事件的条件，如飓风、洪水和山火。这些早期预警系统可以令我们在这些事件发生之前采取行动，减轻极端天气事件的影响。例如，世界经济论坛关于人工智能帮助世界抗击山火的报告显示，人工智能可以通过利用卫星图像、实时天气数据和社交媒体帖子等数据源开发出更好的火灾检测和火灾蔓延算法，帮助预防山火的发生。一个整合所有这些系统的智能框架是必要的，框架可以建立一个动态的山火风险地图以及互动模拟火灾的蔓延。
弱点和风险管理
管理危机：一旦发生了极端天气事件，人工智能可以通过提供决策支持工具帮助我们管理危机。例如，人工智能可以用于识别有可能受事件影响的人，并且为他们提供他们所需资源的匹配。人工智能还可以实时监测现况，并提供有影响人士的位置、基础设施状况及救援工作状况的信息。
加强基础设施：智能灌溉系统可以利用天气数据和植物传感器优化浇水计划，进而可以帮助减少干旱的影响。人工智能防洪系统可以利用有关降雨量、河流水位和土地海拔的实时数据，可以帮助防止洪灾的发生。智能建筑则可以利用传感器数据调整加热、冷却和通风。可以帮助节约能源和减少排放。根据联合国项目摘要的资料，知识图谱可以存储大量的数据并进行推理，可以帮助识别隐藏在复杂数据集中的模式、关联性和依赖性，并且最终可以分析出洪水、干旱和其他极端天气事件等信息。这些都可以提升面对气候变化时的复原力。
保护人口：大规模人口迁移是气候变化的潜在影响之一。人工智能可以帮助我们管理这个问题，人工智能可以为管理难民营、追踪移民和协调救济工作提供决策支持工具。人工智能还可以用于实时监测现况及提供有关人员位置、基础设施状况和救援工作状况的信息。
保护生物多样性：机器学习物种识别系统的使用可以帮助我们跟踪和保护濒危物种。而卫星图像和传感器数据人工智能监测系统的使用则可以帮助我们发现非法伐木、偷猎和其他威胁生物多样性的活动。
人工智能应对气候变化中框架展示了建立能够承受极端天气事件并从中恢复的、真正有复原力和强大的系统的方法。该框架还针对气候研究和经济及社会转型建模、气候融资（如碳价格预测）、教育和行为变化创建了一套基本要素。
Hodson表示，“那些将人工智能放在核心位置的公司比那些不把人工智能放在核心位置的公司更有可能对气候复原力、适应性和缓解工作做出积极贡献。”
此外，据BCG和BCGGAMMA的董事总经理兼合伙人、全球人工智能报告的共同作者HamidMaher称，“人工智能在收集、完成和解释大型复杂数据集方面的独特能力意味着，人工智能可以帮助利益相关者采取更加知情和数据驱动的方法，可以对抗碳排放和解决气候风险。然而，大多数现有的、与人工智能相关的气候解决方案是分散的，难以获取，而且也缺乏资源进行规模扩展。这些都是需要改变的地方。”然而，一些创新的气候技术解决方案已经用上了人工智能并且在适应性和复原力框架的全部三个主题中取得了进展。
联合国开发计划署自然气候和能源数字创新专家、全球人工智能指导小组成员ReinaOtsuka表示，“人工智能以及其他新兴技术可以在帮助我们回到可持续发展目标的轨道时发挥巨大作用。人工智能算法具有巨大的潜力。人工智能可以帮助我们朝着可持续的方向发展，包括对减缓气候变化以及提供额外的复原力和适应性等气候变化相关的影响的重视，特别是对已经受到及最容易受到气候变化相关风险影响的人的重视。"
此外，教科文组织伙伴关系和业务方案监测、通信和信息部门主任以及全球人工智能指导小组成员MarielzaOliveria博士表示，“用旧的解决方案不可能解决我们面对的紧迫和破坏性的气候危机。我们必须在这个组合中加入巨大的创新。人工智能可以帮助我们找到机会，以足够大的规模改变我们目前的态势，从而产生快速的影响。人工智能用以人为本、负责任和道德的方式进行部署，必可成为可持续发展加速器。我每天都能看到人工智能为地球带来的变革力量，包括一些公司在自己的整个价值链中最大限度地减少碳排放以及帮助政府预测天气模式及有效地应对影响到脆弱的沿海社区的天气模式。这就是我们需要的：全部脑力都上阵！”
蓝天分析
总部设在荷兰海牙的蓝天分析公司是一家气候技术公司，主打将卫星数据转换为环境情报。该公司基于API的环境数据集利用卫星数据、人工智能和云提供与地球及其健康有关的各种主题的洞察力。全球人工智能报告将这家公司作为一个成功的气候技术创业公司例子作了专门介绍。
OneConcern
OneConcern公司总部设在美国加州，OneConcern利用人工智能估计自然现象造成的损害。该公司采取全面的方法揭示风险源头和构建复原力，在揭示气候风险灾害源头时不仅考虑单个建筑物，而且考虑其所依赖的网络，如交通连接和电网等。
CloudtoStreet
总部设在纽约的CloudtoStreet公司是一家利用卫星和人工智能在地球上任何地方近乎实时地追踪洪水的公司。该公司运行一个全球洪水数据库，提供对全球洪水风险的洞察力。CloudtoStreet致力于帮助减少洪灾风险和拯救生命。
Prospera
Prospera是一家位于特拉维夫的公司，该公司主打开发机器视觉技术，旨在监测和分析植物的发育、健康和压力。该公司的技术可以捕获多层作物田间数据，包括气候和视觉数据，以便迅速发现异常情况。Prospera技术的实现形式是手机和网页仪表板。
EXCI
EXCI位于澳大利亚Maroochydore，EXCI是一家丛林火灾探测技术公司。EXCI利用人工智能模型融合来自卫星和地面传感器的数据，提供对山火的持续系统监控，可以为消防员提供有效管理山火和灭火的智能。
Kuzi
Kuzi是一家肯尼亚公司。Kuzi利用人工智能预测整个非洲之角和东非国家沙漠蝗虫的繁殖、发生和迁移路线。该公司的人工智能工具利用卫星数据、土壤传感器数据、地面气象观测和机器学习进行预测。
上述解决方案只是一些说明性的例子，目的在于说明时下的人工智能解决适应性和减轻气候变化影响的手段。Hodson表示，“人工智能在气候方面的下一个前沿领域将是决策支持工具和行为激励，行为激励指促使大众、公司和政府做正确的事情，因为这符合他们的最佳利益。”
行动呼吁
全球人工智能联盟正在发起一项解决方案征集活动，征集活动旨在为全球的气候人工智能解决方案提供可见性、网络和商业支持并为这些解决方案在规模化和影响力最大化的道路上前进提供支持。全球人工智能是一个由StartupInside创建的联盟，联盟的知识合作伙伴包括波士顿咨询公司（BCG）和BCGGAMMA，联盟的合作伙伴还包括AIforGood基金会、联合国开发计划署（UNDP）、联合国教育、科学及文化组织（UNESCO）以及联合国信息和通信技术办公室（OICT）。
全球人工智能是一个独特的、多学科的、多样化的联盟，其宗旨为：1、在来自学术界、初创企业以及公共和私营部门的全球专家的支持下促进将高级分析和人工智能
应用于气候挑战的创新；2、为确定和优先考虑人工智能在解决气候危机方面的主要工具和使用案例提供一个全球平台；3、确定并支持最有前途的人工智能，识别和支持解决气候变化减缓、适应和复原的最有前途的解决方案，特别是在南半部，提供解决方案的知名度和认可度；4、通过具体和可衡量的行动（例如建立获得资金和实地从业人员的途径）确保产生规模效应；5、促进项目团队、投资者和该领域的专家（包括初创企业、公司和公共部门）之间的网络发展。
此外，全球人工智能联盟目前正在全球范围内加速寻找那些以下列一种或多种方式利用人工智能应对气候变化的初创企业。
改善我们对自然界以及自然界是如何变化的理解
开发监测和测量环境现象的新方法
帮助我们对如何使用和保护我们的自然资源做出更好的决定
减少温室气体排放
适应和减轻气候变化的影响
人工智能是一个改变游戏规则的关键推动因子，人工智能有可能加速人类与气候变化的竞赛。我们利用人工智能就有机会为我们所有人建立一个更有复原力的未来。随着气候变化的影响变得更加广泛和严重，我们必须继续投资和支持正在使用人工智能开发解决方案的气候技术公司。
