一、人工智慧在永續發展的重要性
全球面臨氣候變遷與資源枯竭等多重挑戰，實現永續發展成為21世紀的重要議題。2024年國際能源總署(International Energy Agency, IEA)在「世界能源展望」(World Energy Outlook 2024)中指出，對2035年全球電力需求的預估值，比2023年預測增加6%，約新增2,200太瓦時（TWh）¹ ，而再生能源的普及和碳排放削減目標則進一步加大了能源管理的壓力。在此背景下，人工智慧（AI）技術成為解決此困境的關鍵工具，其卓越的數據分析、資源優化及決策支援能力，使其在能源管理、農業生產及氣候風險應對等領域展現出無可替代的價值。
2024年3月英國宣布投入173萬英鎊於應用人工智慧技術推動綠色轉型，以加速實現英國淨零目標。主要脫碳應用領域包含：發電應用、輸配電和終端應用；交通運輸；再生能源發電的土地利用。2024年4月美國能源部發布了「AI and Energy: Opportunities for a Modern Grid and Clean Energy Economy」，利用人工智慧強化美國能源和國家安全，並協助應對氣候危機。此外，確定了人工智慧在電網管理的四個關鍵領域(電網規劃、核可和選址、營運、調度韌性)，以及交通、建築、工業和農業的解決方案。
2024年6月第28屆聯合國氣候變遷大會(COP28)主席呼籲各國應共同合作，推動人工智慧(Artificial intelligence, AI)的各種應用，以加速全球能源轉型並減緩氣候變遷。

AI技術的演進，如機器學習（Machine Learning, ML）和基礎模型（Foundation Models）可處理龐大數據、加速運算並支持精準決策，進一步推動綠色科技的發展。本文將簡述AI應用於能源轉型中的潛力(圖一)，並介紹美國及英國以AI加速綠色科技的創新案例。

二、AI在各領域能源轉型的創新應用 
(一)提升電網效率
隨著再生能源如風能與太陽能的比例逐漸提高，電網穩定性和能源供應管理成為一大挑戰。以下說明AI在能源領域的應用：

1.改善能源需求預測：AI通過大規模數據分析和機器學習模型，能準確預測能源需求變化，並動態調整電力分配。例如，某些AI模型能夠分析歷史數據、天氣模式和消費者行為，預測未來的電力需求峰值，有利於電網提前調配資源並進行短期和長期規劃。這不僅能避免供電短缺，也能減少能源浪費，提升整體效率。

2.提高工作附載效率：透過準確的能源供應預測，可利用AI優化運算和能源密集型工作的負載，將工作負載轉移到非用電高峰時段，以提升電網營運效率避免能源浪費及減少斷電風險。

3.確保能源網路安全：數位化在能源領域的應用越來越廣泛。公用事業和電網營運商可以使用人工智慧來檢測、減少和阻止惡意行為者的網路破壞。優化數據收集和分析能力有助於鑑別需要解決的關鍵基礎設施的潛在漏洞。

4.增強氣候安全和抵禦能力：面對日益頻繁且劇烈的極端天氣事件，AI正成為提升氣候韌性的重要工具。AI通過模擬和預測氣候變化的影響，幫助決策者制定更有效的應對策略。例如，一些公用事業使用機器學習演算法分析風暴、熱浪、濕度、風速和風向等資料，來預測火災的潛在發生地點；或利用這些先進的分析使公用事業公司能夠在面對日益嚴峻的氣候挑戰時主動管理風險、優化資源分配並提高整體電網的可靠性和彈性。

(二)促進農業永續發展：透過先進的數據分析與預測技術，AI能協助農民提高作物產量，還可有效避免過度灌溉或水資源浪費。此外，亦可利用智慧農機優化營運效率。

(三)節能製造：透過利用加速運算的力量，優化製造設施內的現場操作環境，以顯著提高能源使用效率。例如，業界正在利用數位孿生技術創建沉浸式模擬，以提高能源效率、簡化營運並藉由更深度的數據驅動洞察力以改善決策。

(四)智慧交通管理：城市交通是碳排放的重要來源，尤其是在交叉路口，約有一半的排放來自車輛的停止與起步過程。為解決此問題，智慧交通系統（Intelligent Transportation Systems, ITS）和智慧城市的概念逐漸成為改善城市交通流量和降低排放的關鍵策略。

(五)管理碳生命週期：憑藉分析大量數據的能力，AI解決方案正在幫助各行業實現數據收集流程自動化，提供更準確、更詳細的排放數據，並監控和應對複雜的全球 ESG 監管環境。簡化 ESG 流程有助於推動更具策略性的決策，從而降低氣候風險並更適當地瞄準資源以節省能源。

三、美國及英國創新案例

(一)美國
1.提升電網整合分散式能源之效率
2023 年加州公用事業委員會(California Public Utility Commission, CPUC) 電氣化影響研究使用機器學習(ML)技術，來預測使用者對電動車、電動車充電樁、屋頂太陽能和儲能系統等分散式能源系統的採用情形，並建立了模型來分析這些技術採用後每小時對用戶電力需求的影響。

2.簡化電網基礎設施選址與核可流程
美國能源部（DOE）政策辦公室與國家實驗室合作推動了一項為期三年的前導計畫，旨在利用基礎模型（Foundation Models）及AI技術，改善能源項目的選址、許可及環境審查流程。計畫重點包括建立資料處理管道，將非結構化PDF文件轉換為可開放存取的資料格式，以及評估商用AI模型、微調開源模型與新建基礎模型的適用性，並探索擷取擴增生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技術。預期相關應用軟體經驗證後，進一步優化為聯邦政府內部使用的公共資料庫及開源程式。

3.加速開發關鍵材料
美國太平洋西北國家實驗室（Pacific Northwest National Laboratory, PNNL）與微軟合作，利用人工智慧（AI）大幅加速了新電池材料的研發過程。他們通過AI技術，從 3200萬種潛在材料中篩選出18種候選材料，整個過程僅耗時 80小時。隨後，科學家成功合成了一種新材料，能夠將電池中的鋰用量減少高達 70%。

4.推動精準農業發展
美國能源部（DOE）旗下的愛達荷國家實驗室（Idaho National Laboratory）開發了一款名為 CropAIQ 的工具，基於深度學習（Deep Learning）技術，幫助農民利用衛星影像來估算作物產量。此外，美國先進能源計畫署（Advanced Research Projects Agency-Energy, ARPA-E）還支持開發低成本、可生物降解的感測器，進一步提升精準農業數據的收集能力。

(二)英國 ²
1.加速電力的發電、輸配電和終端應用脫碳
英國諾丁漢大學 (University of Nottingham)結合地面攝影機與衛星影像，分析雲層覆蓋與移動情況，以提升太陽能發電天氣預測的準確性，並協助管理電網中的再生能源。倫敦的Clio Ventures公司則透過AI協助金融機構識別並驗證適合綠色金融資助的關鍵專案。倫敦的 Carbon Laces Solutions 公司開發一項智慧科技系統，能「學習」並調整家庭用電模式，提升電網效率，幫助用戶降低能源成本。

2.優化交通運輸的能源利用
位於英國肯特郡(Kent)的 Flexible Power Systems 公司應用AI分析交通流量和充電站位置，優化電動車車隊的運營與充電排程，以降低成本並減少交通運輸的碳排放。

3.優化和識別再生能源的土地利用
倫敦的EDF Energy R&D UK Centre 公司透過AI確定風力發電機在離岸風電場中的最佳佈局，減少占地空間，同時維持能源產量。AI技術將分析風力發電機之間的流場相互作用，評估發電機的相對位置與安排方式。倫敦的Open Power開發一套AI系統，簡化電力回售至電網的流程，提升交易效率並加快資金回收速度。

四、應用AI的挑戰與建議
在能源與其他關鍵基礎設施領域，大規模部署AI解決方案具有巨大潛力，但也帶來一系列需要謹慎處理的挑戰和要求。以下為美國能源部針對大規模部署AI解決方案的建議：
1. 平衡AI的影響與效益
大規模部署AI技術本身需要大量運算資源，可能增加資料中心的能源及資源消耗，也可能產生大量的電子廢棄物。因此，建議需優化資料中心效率，例如提高冷卻系統效能和能源回收利用，並採用可再生能源供電。此外，必須制定技術提升計畫，以持續改善資料中心的能源效率。

2. 避免AI的偏見與歧視，促進人民權利、公平與環境正義
AI模型可能加劇現有的偏見或歧視，例如種族、性別或經濟不平等問題。因此，需要針對公平性和環境正義進行設計，確保各族群能平等享受AI技術的效益，避免對弱勢族群產生負面影響。

3. 確保技術人才的供應
AI的廣泛應用將需要大量技術專才，尤其是在能源領域的複雜應用中。政府和業界需加強技術培訓計畫，確保勞動力具備必要技能，支持AI的負責任部署。

4. 促進AI的安全性與穩健性
AI在能源基礎設施中的應用，雖然具有巨大的潛力，但也可能引發數據洩露或系統攻擊等風險。美國能源部除評估公開數據的安全風險，並使用AI工具進行分析，以應對不斷變化的能源系統和風險環境。此外，亦積極投入隱私強化技術（Privacy-Enhancing Technologies, PETs）應用在能源領域的創新研究，確保AI系統的安全與穩健性。

1. IEA (2024). World Energy Outlook 2024. https://outlook.stpi.narl.org.tw/index/tdop/4b11410092766a36019293dbc2ab4667

2. GOV.UK (2024.3.19). Government backing for AI businesses to deliver net zero with innovative technologies. https://www.gov.uk/government/news/government-backing-for-ai-businesses-to-deliver-net-zero-with-innovative-technologies