AI 能否解决南半球的粮食和能源危机？
快速阅读: 《现代外交》消息，随着全球向人工智能时代迈进，粮食和能源安全成为全球南方亟待解决的问题。气候变化加剧了这些挑战，而人工智能驱动的创新解决方案，如气候智能农业和智能电网，正帮助这些地区增强韧性、优化资源。印度和肯尼亚等国的成功案例展示了人工智能在提高农业生产效率和减少能源浪费方面的潜力。然而，为满足全球南方的独特需求，人工智能解决方案需更具成本效益且适应低资源环境。通过国际合作和政策支持，人工智能有望成为全球南方可持续发展的关键推动力。
引言：全球南方的关键十字路口
随着世界加速迈向人工智能主导的未来，粮食安全和能源安全仍然是全球南方——涵盖亚洲、非洲和拉丁美洲地区——面临的最紧迫问题。气候变化加剧了这些挑战，扰乱了传统的农业周期并增加了能源需求。与此同时，这些地区的经济增长需要稳定的可持续且负担得起的能源供应，尤其是随着工业数字化和自动化规模扩大。解决这些相互关联的挑战需要创新的人工智能驱动解决方案，以增强韧性、优化资源，并为未来创造可持续的发展路径。
向粮食安全过渡：人工智能在可持续农业中的作用
为应对全球南方日益增长的粮食安全挑战，必须探索利用人工智能的创新解决方案。随着气候变化扰乱传统农业周期，人工智能驱动的技术可以帮助小农户和政策制定者减轻风险，同时提高生产力。以下部分探讨了人工智能如何塑造可持续农业的未来。
1. 气候智能精准农业
人工智能彻底改变了精准农业，使小农户能够在最大化产量的同时最小化资源浪费。人工智能驱动的分析处理土壤健康、天气模式和作物状况的实时数据，提供预测性见解以支持更好的决策。在印度，微软的人工智能驱动播种应用程序利用30年的气候数据帮助农民优化种植时间（世界经济论坛，2023年）。这导致每公顷产量提高了30%，全部通过简单的短信咨询服务实现——证明人工智能不必复杂就能产生影响。在乌干达，基于计算机视觉分析叶片图像的人工智能智能手机应用程序能够诊断植物疾病（国际热带农业研究所，2023年）。这项技术通过让农民在疾病爆发前采取早期纠正措施，显著减少了产量损失，提高了作物抗逆性25%。
2. 食品分配中的AI：减少收获后损失
人工智能不仅改变了食品生产，还在优化供应链，减少损失，确保食品高效地送达消费者。肯尼亚的Twiga Foods利用人工智能驱动的物流直接将小型农场与城市零售商连接起来，通过优化供应链路线和市场需求预测，将收获后的损失从30%降至仅4%（世界银行，2022年）。政府和人道主义组织正在使用机器学习模型提前30天预测粮食短缺（粮农组织，2023年），从而在粮食不安全地区进行主动干预。通过将人工智能融入农业生产和食品分配中，已经取得了显著进展，优化了物流，减少了损失，并改善了食品可及性。例如，在肯尼亚，Twiga Foods成功实施了人工智能驱动的物流来简化供应链，使小型农户能够直接与零售商对接（世界银行，2022年）。同样，在印度，人工智能驱动的预测模型有助于管理食品库存，确保高效分配并减少浪费（粮农组织，2023年）。这些案例研究强调了人工智能集成不仅是技术创新，更是解决全球南方迫切的粮食安全挑战的实际方案。借助这些进步，我们可以增强农业对气候变化的韧性，同时确保食品能送到最需要的人手中。
能源安全：人工智能在可持续电力解决方案中的作用
1. 人工智能用于可再生能源优化
随着全球南方的经济增长带来了巨大的能源需求。然而，对化石燃料的依赖是不可持续的。人工智能通过预测和优化太阳能和风能发电，推动向可再生能源的转变。Atlas AI和ENGIE Energy Access使用机器学习模型识别可以最有效地部署可再生能源微型电网的离网社区（世界资源研究所，2024年）。在印度，人工智能驱动的太阳能农场预测性维护减少了停机时间并提高了15%的能源效率（国际可再生能源署，2023年），确保稳定供电。
2. 智能电网中的AI：减少能源浪费
由于低效和盗窃造成的能源损失是发展中国家面临的主要问题。人工智能驱动的智能电网和预测性分析现在帮助公用事业公司减少这些损失。在印度比哈尔邦，一个人工智能驱动的欺诈检测系统在一个月内识别出超过136起电力盗窃案件（国际能源署，2023年），减少了之前因非技术原因导致的能源部门资源流失。在非洲农村地区，人工智能驱动的微电网使用实时需求预测平衡能源分配，确保存储的太阳能被高效使用而没有不必要的浪费（国际可再生能源署，2024年）。借助人工智能，我们见证了自我调节能源系统的兴起，这些系统增强了清洁能源的可及性和负担能力，为可持续工业化铺平了道路。
面向全球南方的AI创新需求
人工智能开发中最大的挑战之一是大多数创新都是为发达国家设计的，这些国家的基础设施和资源差异巨大。全球南方有独特的需求，需要专门针对其现实情况的人工智能解决方案。在发达国家，人工智能驱动的农业解决方案通常侧重于高科技自动化、机器人技术和依赖强大互联网连接和大量资本投资的先进物联网系统。相比之下，发展中国家需要的是价格实惠、分散式且适应低资源环境的人工智能解决方案。同样，在能源领域，发达国家优先考虑人工智能用于电网自动化和智慧城市项目，而全球南方则更受益于能够实现分散式可再生微型电网和离网解决方案的预测性维护的人工智能解决方案。这些解决方案包括：
– 离线AI应用：许多农村地区有限或没有互联网接入。人工智能解决方案必须设计成离线运行，使用移动设备或短信启用的咨询服务。
– 低成本AI硬件：传统的人工智能模型依赖昂贵的计算能力。应投入更多研究开发负担得起的人工智能硬件，如轻量级的人工智能传感器供小农户使用或低功耗微电网用于能源分配。
– 本地化AI训练数据：许多人工智能模型是在来自全球北方的数据集上训练的，这些数据集不能反映发展中国家的农业模式、能源使用或气候变量。投资本地数据集将提高人工智能的准确性和采用率。
人工智能用于分散式能源网络：发展中国家可以从人工智能驱动的分散式微型电网中受益，这些电网优化可再生能源来源并防止停电。通过关注这些特定情境下的创新，人工智能可以真正解决全球南方独特的粮食和能源安全挑战，同时强化与发达国家不同的AI进步必要性。
人工智能、气候变化与经济增长的交汇点
气候危机不再是遥远的威胁——它已经在影响全球南方的食物供应链、水资源和能源基础设施。与此同时，这些地区的经济增长严重依赖能源供应，特别是随着企业数字化、工厂自动化以及数字服务扩展。人工智能革命呈现了一个悖论：虽然人工智能本身需要大量的能源消耗，但它也提供了最有效的工具来缓解与气候相关的粮食和能源挑战。
政策与实施考虑
为了让人工智能成为可扩展和包容性的解决方案，政府、企业和学术界必须合作：
– 投资人工智能素养：农民、能源提供商和政策制定者必须接受人工智能采用培训，以确保解决方案得到有效利用。
– 利用移动优先的人工智能解决方案：鉴于全球南方许多地区手机普及率高于互联网接入，人工智能解决方案必须优化为短信、功能手机和离线功能。
– 构建数据共享生态系统：人工智能模型的好坏取决于它们所学习的数据。政府和私营部门必须创建开放访问的农业和能源数据集，以提高人工智能效率。
– 确保人工智能伦理和包容性：人工智能驱动的能源定价、预测性农业模型和自动化供应链必须设计为惠及当地社区而非加剧不平等。
印度尼西亚作为全球人工智能治理的先驱
印度尼西亚有可能引领倡导代表全球南方利益的人工智能治理。认识到发展中国家面临的独特挑战，印度尼西亚通信和信息部部长梅尤塔·哈菲德在2025年2月10日至11日在法国巴黎举行的人工智能行动峰会上提出了这些问题。这两个议题可能成为明年全球南方人工智能论坛的关键讨论点。该论坛由联合国教科文组织组织，旨在为亚洲、非洲和南太平洋的发展中国家开发和应用人工智能技术。印度尼西亚还提议主办此次活动，将其定位为全球南方人工智能治理的领导者。通过在人工智能治理讨论中处于前沿地位，印度尼西亚可以影响全球关于道德人工智能、公平人工智能获取和技术转让的政策。该国可以倡导确保人工智能解决方案解决发展中国家独特社会经济和环境条件的框架。此外，印度尼西亚可以促进全球南方国家之间的区域合作，鼓励人工智能研究伙伴关系和能力建设倡议，确保人工智能带来的好处能够公平分配。
结论：人工智能作为伟大的均衡器
全球南方面临着气候变化脆弱性和经济转型的双重挑战。人工智能提供了前所未有的机会，超越传统发展的障碍，建立气候韧性的粮食和能源系统。通过投资智能、数据驱动的解决方案，我们可以保护这些地区免受气候风险，同时确保包容性经济增长。然而，人工智能本身并不是灵丹妙药——它必须与正确的政策、基础设施投资和基层采纳相结合。如果有效利用，人工智能有能力重新定义全球南方的粮食安全、能源获取和可持续增长，为数百万人带来更加坚韧和繁荣的未来。
(以上内容均由Ai生成)
