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人工智能|人工智能予力永续未来

_原题为 人工智能予力永续未来
人工智能|人工智能予力永续未来
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二十一世纪第三个十年的开局时刻有些艰难 。 当许多人还在为澳大利亚森林大火和席卷东非、西亚的蝗虫灾害而担忧时 ， 一场突如其来的疫情又在全球各国次第爆发 ， 迄今仍未有止息迹象 。 事实上 ， 被疫情困扰的不仅是人类 ， 我们赖以生存繁衍的星球也正受“疫情”的侵袭：南北极洲冰川加速融化；全球平均海平面不断升高；酸雨“进阶”为微塑料颗粒雨；根据世界气象组织的声明 ， 全人类刚刚度过了“有仪器记录以来”最热的十年（2010-2019） ， 而接下来 ， 极端天气现象可能会更频繁地出现……
我相信 ， 中国乃至全世界终会打赢与新冠疫情的“战争” ， 经济与民生亦将有序恢复 。 这些事件也促使我们深思 ， 我们应从更长远的周期、以更审慎的态度来看待人、自然、科技在未来的关联 ， 并尽快行动起来 ， 在个人、企业、社会利益的“可持续”与整个地球环境、生态系统的“可持续”之间实现可贵的平衡 。
人工智能|人工智能予力永续未来
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微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文博士
从碳减排到碳负排 ， 拥抱更清洁的未来
年初 ， 微软 CEO 萨提亚·纳德拉在展望未来十年、解析公司使命时 ， 特别强调了“致力于可持续发展的未来”的重要性 。 他指出 ， 尽管没有任何一家企业能够独力应对主要由碳危机导致的气候变化的破坏性影响 ， 但微软作为一家全球性的科技公司 ， 有义务为此而竭尽全力 。 当前 ， 微软已将大气中的碳排放、能源、水、废弃物等设定为主要关注方向 ， 并承诺在2030年之前 ， 实现公司的碳负排放 ， 并在2050年之前 ， 消除公司自1975年成立以来直接排放及因供应链而排放的所有碳 。 同时 ， 微软还投入了10亿美元设立了一项气候创新基金 ， 以推动碳减排、碳捕获及碳消除技术的更快发展 。 从明年起 ， 微软还会在供应链采购流程中明确加入对碳排放的要求 。
人工智能|人工智能予力永续未来
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微软总裁 Brad Smith微软首席财务官 Amy Hood微软首席执行官萨提亚?纳德拉Satya Nadella
企业对环境的影响大体来自于以下几个方面：首先是产品和服务 ， 如原料采购 ， 产品研发、设计、制造、储存、运输、销售或提供服务支持的过程中的耗能与排放；其次是企业运维 ， 是指在企业自身运营（如建筑物、办公环境、数据中心等）期间的耗能及排放；其三是政策 ， 即企业的理念与行动是否与科学界乃至全球在可持续发展课题领域的共同目标保持一致；其四是客户与合作伙伴 ， 例如来自生态链相关企业的耗能与排放；其五是员工的行为是否亦合乎可持续的准则 。
在微软 ， 我们强调无论是办公场所还是用以支撑智能云及人工智能服务的数据中心 ， 所消耗的电力都应来自可再生能源 ， 以实现净零排放 。 同时 ， 无论是硬件产品的制造还是办公物品、餐食饮水的采购 ， 也要满足净零排放的要求 ， 至少应达到碳中和 。 也就是说 ， 必须确保企业是绿色的、全周期管理运维是绿色的、包括客户及供应商伙伴在内的生态链都是绿色的 。
然而与采掘、原材料、制造加工等较“重”的产业相比 ， 像微软这样的科技公司所消耗的能源原本就较少 ， 因此仅仅做到自身的减排、零排、负排 ， 对于改善我们所处的环境来说还远远不够 ， 我们还需要充分发掘数字科技的赋能价值 ， 携手不同行业的伙伴们 ， 共同探索普适高效且可以不断升级的可持续发展解决方案 。 微软云计算服务就是面向可持续发展的重要技术之一 ， 通过以可再生能源驱动、可持续方式运营、提供高效云服务的数据中心 ， 企业上云的碳排放量将比使用本地数据中心低60% 。 微软将积极运用在人工智能、数据科学和数字化转型等领域的技术积累 ， 帮助全球各地的合作伙伴减少碳足迹 ， 打造绿色供应链 ， 予力更多企业、机构的可持续发展进程 ， 共同拥抱一个更清洁的未来 。
精准和优化 ， 人工智能助力可持续发展
尽管大众对于人工智能的认知可能还停留在语音助手、机器客服等产品和服务层面 ， 但现实中 ， 人工智能技术已经越来越广泛地被应用于多元行业的业务实践中 ， 其“优化流程”以及“精准解决问题”的价值也得到了众多企业的认可——客观地说 ， 即便不去刻意追求节能减排、保护环境 ， 率先引入人工智能技术的行业也能够在提升运营效能的同时 ， 减少对环境的负面影响 。
在我看来 ， 在人工智能的辅助下 ， 各行业客户的能力提升主要就体现在了两个维度 ， 一是优化：同样的工作、同样的流程 ， 由人工智能来分析、推演、优化、部署 ， 能够最大程度地提升效率、节约成本、节省资源 。 二是精准 ， 特别是当人工智能结合物联网的实时传感数据 ， 其所定义的问题与隐患、做出的判断与决策往往更加准确 。 我们已积累的很多案例可以证明 ， 人工智能作为人类智能的辅助 ， 仅需通过短时间的学习和调试 ， 便能在分析和解决复杂问题时 ， 表现出令企业决策层惊喜的能力 。


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