综述：人工智能在碳排放管理中的应用：监测、预测与减排领域的进展、挑战及未来发展方向

《Carbon Balance and Management》：Artificial intelligence for carbon emissions management: advances, challenges, and future directions across monitoring, prediction, and reduction

　　

摘要

日益增加的人为碳排放是气候变化的主要驱动因素，对全球可持续发展构成了严峻挑战。作为一项快速发展的技术，人工智能在提升碳排放管理能力方面展现出巨大潜力。本综述全面总结了近年来在利用人工智能进行碳排放监测、预测和减排方面的最新进展。在监测方面，文章探讨了如何将卫星遥感、传感器网络和机器学习算法相结合，从而实现多尺度、高分辨率且近乎实时的监测功能。在预测方面，将预测模型分为深度学习、集成学习和统计学习三类，以便根据不同的数据特征和预测需求选择合适的技术方法。在减排方面，分析了人工智能在工业流程优化、能源结构转型、交通调度与管理、建筑能效提升以及碳捕获、利用与储存等方面的实际应用效果。此外，还指出了人工智能应用中数据层、模型层和应用层存在的核心挑战及潜在解决方案，包括数据的可获取性和质量、模型的泛化能力和可解释性，以及阻碍人工智能技术走向实际应用的工程和治理障碍。同时，文章还探讨了未来的研究方向，以推动开发出更可靠、更具可扩展性的人工智能方法，为碳排放管理中的决策制定和实际治理提供更好支持。总体而言，与以往主要关注单一任务、特定模型类型或行业应用的综述不同，据我们所知，本综述是首批尝试构建一个涵盖监测、预测和减排全流程、具有政策相关性和跨学科性的人工智能框架的综述之一。该框架通过整合统一的评估指标、证据矩阵、部署约束分析以及基于技术成熟度等级的评估，将方法性能、应用准备程度和治理需求联系起来，为精细化排放监测、预测分析以及减排决策支持提供了完整的理论基础，同时也助力实现可量化、可验证且可操作的碳平衡与管理。