AI在减少城市污染方面的作用

为了实现雄心勃勃的目标，人类重塑了世界——城市高楼直入云霄，数字网络融入生活。但在此过程中，我们也让空气充满了无形的威胁。我们身边的大气常被污染，充斥着悄然侵入肺部的污染物。

城市空气污染是我们这个时代特有的挑战，其来源复杂、表现多变，且越来越难以用传统手段应对。

不过，随着城市变得更加智慧，一个强大的新盟友正在出现，为更加清洁的空气奋斗：人工智能（AI）。

如果AI能让我们看见无形的威胁呢？如果AI能帮助我们呼吸得更轻松、活得更久，并减少无形、有毒的暴露对健康造成的损害呢？

AI提供了一套全新的工具，通过分析大型数据集，揭露隐藏模式，预测未来状况，以及优化城市的运作方式来解决问题。本文探讨了如何在快速城市化的世界中利用AI工具来监测、管理并最终降低城市空气污染的浓度和暴露程度。

全球数十亿人呼吸着污染物浓度超过世界卫生组织（WHO）指导标准的空气，包括可吸入颗粒物（PM2.5）、二氧化氮（NO₂）等。这导致每年超过800万人过早死亡，并使全球经济每年损失8万亿美元。

历史上，我们对空气污染的了解依赖于分布相对分散、成本高昂的固定监测站网络。虽然参考级监测站和超级站点（具有先进功能的密集监测站）可以提供化学成分、颗粒大小等宝贵数据，但它们对超本地暴露（人们在城市中通行时所经历的变化）的洞察十分有限。

如今，得益于AI、建模和传感器网络，这一局面正在改变。

机器学习在空气质量方面的早期应用主要集中在随机森林、梯度提升和混合方法等模型上。这使研究人员能够更准确地预测城市的空气污染程度，同时排除天气等混杂变量的影响。

这种预测能力解锁了有关政策干预效果的新洞察。

近年来，机器学习方法还通过分析含有污染水平、天气状况、交通流量、工业作业以及其他信息的数据集，提升空气质量传感器的测量精度，并对复杂的污染源进行归因。

结合传感器、卫星图像乃至众包数据，AI如今能够近实时地生成高分辨率的污染地图，以跟踪暴露情况，并为公共卫生行动提供信息。

一个例子是帝国理工学院开发的DyNA系统。该系统结合物理建模和AI技术，使用定制的循环神经网络来处理时序数据并预测污染事件。

当与数据同化技术结合使用时，DyNA可以利用真实世界的观测数据，提升空气质量预测的精度和速度。谷歌的空气质量API也结合了多种输入来估算全球污染物浓度。

“空气污染对最贫困人群的影响最为严重，而AI可能加剧这些不平等现象。”

更智能的系统意味着更明智的决策——不仅对城市如此，对市民亦然。

想象一下，跑步或骑行的人可以在智能手表上接收实时警报，识别路线上的污染重灾区，并被建议在污染积聚的狭窄街道中减速或换边通行。这些曾经无形的洞察如今已成为可能。

Air Aware Labs开发的AirTrack应用程序帮助运动员和通勤者根据实时暴露数据重新规划路线。它结合GPS数据、AI、空气污染建模以及用户行为，有针对性地提供有关空气污染暴露的信息，使人们能够做出更明智的选择。

例如，重新规划骑行通勤路线、调整跑步时间，或仅仅是决定最佳的外出时间。高精确度使我们很快将能估测吸入的每个颗粒物的排放来源，从而拓展问责、健康监测和预防的新边界。

随着时间推移，AI将引领整个城市系统（交通、能源、土地使用）迈向更加智慧和清洁的平衡状态。这包括动态道路定价、按需出行，以及符合空气质量目标的自动驾驶电车。

通过对建筑物如何影响气流、排放和行人通行进行建模，AI工具有助于避免污染重灾区的形成，并在从最初蓝图到最终建成的设计过程中优先重视健康。这标志着从“被动”到“主动”规划的转变，使城市在本质上就更健康。

AI拥有巨大的潜力，但如果不负责任地部署，风险同样巨大。空气污染对最贫困人群的影响最为严重，而AI可能加剧这些不平等现象。例如，由于基础设施缺失，谷歌的API无法覆盖许多非洲城市。

为了让AI成为一股向善的力量，必须做到：

包容：必须惠及所有人，而不仅仅是那些拥有智能手机或可穿戴设备的人；
公平：系统必须旨在避免将污染转移到已经负担过重的社区；
透明且合乎道德：公众信任需要明晰的治理结构、公开获取以及有意义的社区参与。

AI不能“施加”于人，而应“与人共建”。这意味着开放数据访问、支持开源开发，并在工具设计和部署中倾听本地的声音。

与此同时，要实现全球目标，AI将是不可或缺的推动力量。例如，世界卫生组织在全球空气污染与健康会议上设立了到2040年将空气污染对健康的影响减少50%的目标。

AI为应对城市空气污染提供了变革性的力量。它改进了我们的测量、预测、优化和行动方法，为建设更加智慧、清洁、公平和宜居的城市提供了工具。

这些进展与世界经济论坛的清洁空气联盟等举措以及C40通过气候行动促进空气质量共同惠益的承诺相一致。

但是，实现这一潜能不能仅依靠算法。政府、研究人员、初创企业、城市领袖以及每天呼吸着空气的所有人都需要开展有意识的合作。

慈善家、多边组织和私营部门必须共同努力，为代表性不足的地区弥合数据鸿沟。因为，清洁空气不应根据邮政编码或国内生产总值来提供。

空气不应是隐藏的威胁。以AI为合作伙伴，以公平为指引，我们可以建设智慧城市，让清洁空气如驱动城市发展的数据一样自由流动。

本文作者：

Will Hicks，Air Aware Labs联合创始人兼首席科学官

Louise Thomas，Air Aware Labs联合创始人兼首席执行

本文原载于世界经济论坛Agenda博客，转载请注明来源并附上本文链接。

翻译：狄陈静

编辑：王灿