《守护地球：环境压力加剧下的人工智能赋能之道研究报告》聚焦全球气候变暖、生物多样性丧失等严峻环境挑战，系统探讨了人工智能在可持续发展领域的应用潜力、实践路径与潜在风险，为利用技术破解生态难题提供了全面指引。报告基于8500余篇学术文献分析与跨学科专家研讨，覆盖八大核心议题，构建了人工智能赋能可持续科学的完整框架。
**核心应用领域与实践价值**：人工智能在八大关键领域展现出变革性潜力。在地球系统研究中，通过混合模拟模型提升气候预测精度，识别冰盖融化等临界点信号；海洋保护方面，利用卫星影像与声学数据，实现海洋塑料监测、珊瑚礁健康评估及非法捕鱼行为识别；水资源管理领域，借助深度学习填补数据缺口，优化洪水与干旱预警系统，改善水资源分配效率。在城市可持续发展中，数字孪生与地理信息系统结合，优化绿地布局与灾害应对；生物多样性保护领域，通过环境DNA分析与物种识别算法，助力濒危物种监测与生态系统保护。此外，人工智能还在应对复合型灾害、提升可持续科学传播效率、促进全球环境治理协作等方面发挥重要作用。
**技术路径与方法体系**：报告提出了多层次的人工智能应用方法论。数据层面，整合卫星遥感、传感器网络、社交媒体等多源数据，通过机器学习弥补观测缺口，尤其关注低收入地区的数据公平性；建模层面，融合传统物理模型与深度学习，开发领域基础模型（如Aurora），在降低计算成本的同时提升预测准确性；决策层面，利用大语言模型优化科学传播，通过多智能体系统模拟协作机制，为政策制定提供支持。经典机器学习适用于气候与自然系统交互研究，而生成式AI、多模态模型在城市规划、公众参与等领域应用更广泛。
展开剩余82%**主要风险与挑战**：人工智能在环境领域的应用面临多重制约。环境足迹方面，数据中心运营消耗大量能源与水资源，训练单个大模型可能导致数十万吨淡水消耗；算法层面，训练数据的地理偏差与样本缺失可能加剧全球南北发展不平等，大语言模型的“幻觉”问题可能误导环境决策；治理层面，技术可及性差异、数字鸿沟及伦理规范缺失，可能导致技术红利分配不均。此外，复杂系统的“黑箱”特性降低了模型可解释性，增加了决策风险。
**发展建议与未来展望**：报告提出多维度行动框架。研究者应优先开发低能耗算法，强化跨学科协作；企业需公开AI环境足迹数据，聚焦生物多样性保护等关键议题；政策制定者应建立伦理准则，强制要求环境影响评估，保障数据共享与技术普惠。未来，随着基础模型与物联网技术的深度融合，人工智能有望在气候危机预警、生态系统修复、全球环境治理等方面实现突破性进展，成为人与自然和谐共生的关键技术支撑。
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