AIoT 如何通过四个阶段减少 CO₂ 排放
插图：© IoT For All 城市在极短的时间内迅速发展。我们看到一些全新的城市从零开始设计，特别注重可持续性。沙特阿拉伯的线性城市“新未来城”（Neom）和日本的环形城市“稻叶城市”（Dogen City）就是其中的例子。似乎我们已经放弃修复我们真正生活的城市。我们被困在一个污染与不作为的恶性循环之中，似乎难以摆脱。城市是人群的磁石。如果没有良好的公共交通网络，人们只能依靠燃油汽车出行。人口越多，汽车越多；汽车越多，污染越严重；污染越严重，城市温度越高。城市成为热岛，令人窒息。这个恶性循环可以通过有效的环保政策、对清洁技术的投资、智慧城市规划以及有意识和积极参与的市民来打破。当然，还包括人工智能。 AIoT逆转恶性循环 物联网（IoT）监测着决定空气质量的各种参数，但真正将这些数据转化为具体行动的，是人工智能（AI）。让我们看看AIoT是如何在减少CO₂排放方面发挥作用的： **第一阶段：通过物联网方案监测空气质量参数** 整个过程的基础是监测。在这里，物联网传感器网络用于收集大气污染物的实时数据。 关键点：传感器被部署在战略位置，以获得更详尽的空气质量图像。 AI的介入：一旦物联网传感器收集了数据，AI可以实时处理这些数据，识别污染模式，并在检测到污染物异常升高时发送即时警报。例如，如果检测到NO₂浓度飙升，AI可以自动向相关当局发出警报。Libelium **第二阶段：评估空气质量影响** 在获得数据后，理解这些数据的意义至关重要。该阶段关注这些污染水平对人群和城市环境的影响。 关键点：需要将污染物浓度与健康、环境和经济的现实影响进行相关分析。 AI的介入：AI可以将空气质量数据与其他可用数据（如因呼吸系统问题住院的人数）进行关联，以确定污染对公共健康的直接影响。此外，AI还可以利用机器学习技术预测未来几天污染水平对健康的影响。Libelium **第三阶段：成本效益评估** 并非所有措施的成本或影响都相同。在此阶段，将分析能为公众健康和环境质量带来最佳回报的措施。 关键点：必须权衡投资与预期效益。 AI的介入：AI可以利用预测分析，模拟不同的干预方案，评估哪项措施在成本效益方面最显著。例如，它可能会发现投资于自行车基础设施在改善空气质量和公共健康方面比其他投资具有更高的投资回报率（ROI）。 **第四阶段：污染控制措施** 在获得所有这些信息后，可以采取具体行动，例如创建低排放区、推广公共交通等。 关键点：措施必须灵活，并根据数据反馈进行调整。 AI的介入：在实施措施后，AI可以继续监测空气质量，并实时调整行动。例如，重新定位空气质量监测站以获取更好的数据，或识别城市中的监测盲区。 **用于真实决策的人工智能** 人工智能具备解读大量数据、识别模式、进行预测并提出行动建议的能力，这使得政府在制定决策时更加轻松。如果我们要在智慧城市中缓解气候变化，就必须尽快进入这个良性循环。而且，我们已经没有时间可浪费了。 推文 分享 邮件 人工智能 AIoT 政府与城市 智慧城市 可持续性 人工智能 AIoT 政府与城市 智慧城市 可持续性
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