AI 是我们实现净零排放的催化剂：全球零排放网络首席执行官 Mahesh Ramanujam

快速阅读: 据《印度快运》称，专家讨论了电池储能、被动冷却及人工智能等技术对气候领域的深远影响，强调行为改变的重要性及技术优化潜力，同时指出气候技术初创公司需正视市场可扩展性与盈利挑战。

太阳能很好，但如果无法与高效的电池储能系统结合使用，其影响将是有限的。鉴于印度的地理特点、极端气候条件以及夏冬季节能源需求的变化，一个高效的电池储能系统对保持电网稳定至关重要。我们需要构建一种能储存可再生能源多余电能、降低能源成本，并在用电高峰时释放存储电能的系统。此外，还存在套利的机会；如果定价合理，并且能在用电高峰时段释放储存的电能，从而抵消行业可能遭遇的其他经济冲击，那么这一机会将更加显著。

第三项技术是被动冷却，当然，热管理也日益受到重视。在印度，我们一直依靠越来越多的空调设备。主动冷却的问题在于它会对能源造成较大负担，并对热舒适性产生不良影响。因此，当你待在建筑物里时，会感觉像在冷热气流间频繁切换，这会降低你的舒适感。因此，利用相变材料（PCM）实现被动冷却的理念就是把这些材料融入建筑结构中，使其吸收和释放热量来调节室内温度，减少对机械制冷的需求。在印度，已有超过5000栋从大型机场到小型办公室的建筑获得了绿色建筑认证。在全球范围内，超过11万栋建筑可以说达到了LEED认证标准。近百万栋建筑已获得绿色认证或遵循各类绿色建筑设计指南。这是过去三十年间取得的显著进展。现在，所有这些绿色建筑都在朝着所谓的净零标准迈进。

**Venkatesh Kannaiah**：那么当你提到净零建筑时，它和绿色建筑有什么不同？

**Mahesh Ramanujam**：我认为这是一个逐步发展的过程。所有绿色建筑都在向净零目标努力，但尚未完全实现。但净零是一个最终状态，即减少范围一、二、三的排放至零。

**Venkatesh Kannaiah**：人工智能如何改变气候技术领域，特别是在净零报告或认证方面？

**Mahesh Ramanujam**：大多数人忽视了仅靠软件无法推动实际变革，因为向更加绿色、清洁、零排放的世界转变需要行为的改变。当我审视人工智能和净零报告框架时，我认为人工智能可能能够诱导所需的行为改变。它可以作为一种催化剂。当我们能以简单且有针对性的方式进行干预时，便是改变行为的关键时刻，这也是人工智能发挥作用的地方。人工智能不仅会提供定制化的解决方案，还将为你提供通往定制化解决方案的路径，该解决方案将根据成本、地区或具体情况进行优化，由人工智能指导你如何达到最优解。

**Venkatesh Kannaiah**：你能谈谈像物联网这样的技术如何改变可持续性领域吗？

**Mahesh Ramanujam**：我们生活在一个传感器和物联网设备的时代。因此，任何时候都有数十亿台设备连接到网络。人工智能可以帮助我们找到并解读来自所有这些设备的数据点的信息。它还允许你确定部署这些设备的最佳方式。数据收集以及这一层人工智能将告诉你，你可能不需要那么多设备。例如，你可能并不真的需要那么多智能窗户、运动传感器或与电动汽车充电站相关的设备。最终，通过人工智能你会发现这些设备可以被优化，并且你可以实际上在减少这些电子设备的足迹的同时从中获得更多价值。这就是我看到的趋势。显然，人工智能将有助于数据整合、数据合成以及为了驱动决策而对数据进行解释。对我来说，这已经在发生了。未来的发展方向是，你将能够优化设计，也能识别漏洞。它还可以给制造商反馈以优化其技术。目前，这种闭环反馈尚未发生，所以制造商不知道他们的传感器是如何被使用的。然而，启用物联网设备后，你的基础设施也变得更加脆弱，它可能会成为网络攻击或潜在误用的目标。人工智能可以检测这些异常并帮助进入预防性维护或预测性监控。

**Venkatesh Kannaiah**：你觉得许多气候技术产品和初创公司是否低估了气候问题的严峻性？

**Mahesh Ramanujam**：我觉得许多人将良好的意图与市场上的可扩展性混淆。这就是为什么我们需要以颠覆性的思维来思考，例如绿色建筑概念。这个概念在三十年前还停留在理论阶段，但如今已逐渐普及开来。气候技术的商业应用总是面临诸多挑战。可扩展性和盈利性始终是个难题。在我看来，目前唯一可行的方向是太阳能、电池和风能。即使是风能也经历了相当长的时间才发展起来。氢能展现出一定的潜力，但在考虑技术方案之前，必须先了解市场运作机制，明确企业在什么情况下会认为转向另一种技术具有吸引力。

(以上内容均由Ai生成)