未来，人类行为与生产关系将与机器深度协同，我们将与身边的事物建立起智能共生的关系。2018年《政府工作报告》指出，发展壮大新动能，要“加强新一代人工智能研发应用……发展智能产业，扩展智能生活，建设智慧社会。运用新技术、新业态、新模式，大力改造提升传统产业”。人工智能带来的高效率、低能耗、高准确性等优势，将为碳中和提供重要助力。设计特定的模型、算法进行分析、预测，是人工智能发现新规律的重要手段。

《标准报》1月26日报道，波士顿咨询公司研究报告显示，人工智能在应对二氧化碳排放、防止气候变暖领域存在巨大潜能。到2030年，目前大气中存在的530亿吨二氧化碳可通过人工智能技术减少5%-10%，约合26亿-53亿吨，占全球计划减排量的很大比重。国际人工智能领域知名学者、微软亚洲研究院副院长刘铁岩说“现在很多情况下，我们都是靠各级政府来上报碳排放是什么状况、污染控制情况怎么样，准确度可能还不够高。如果我们能够用好卫星遥感数据，其实是可以反过来精准计算出各个地区的碳排放有什么变化。有了一系列相对准确的数据，政府做决策就不是盲人摸象了，而是有的放矢。”急剧变化的全球气候也催生了很多新技术，因此，在走向碳达峰、碳中和的过程中，人工智能在很多环节都能发挥其创新应用。

人工智能和机器学习算法可以用于冰面分析，以测量随着时间的推移而发生的变化，为减缓冰川融化提供数据依据，可以用于帮助研究人员以精确的布局种植新的森林，并最大限度地吸收碳排放。植树造林可以吸收更多的碳、使用清洁能源可以减少排放碳，对于一些无法吸收的碳，可使用碳捕捉和碳封存（CCS）的方法促进碳中和目标的实现。在CCS环节中，人工智能技术同样有发挥作用的空间。选用便宜有效的碳吸附材料一直是该技术中的难题，用“强化学习”来做材料的搜索，取得了一些阶段性成果。吸附后的二氧化碳要妥善储存，长期性、密封性、稳定性是非常重要的因素，碳储存的过程不是简单的物理过程，二氧化碳会和岩层里的一些化学成分发生反应，这个反应过程需要模拟，才能知道把二氧化碳注入这个地区是不是稳定的。简单的物理模型是很漫长的，数值模拟加人工智能加速仿真，然后进行预测可以提高效率和准确性，使最终效果全面提升。(www.daowen.com)

工业生产、物流和建筑材料是碳排放难以消除的主要原因。幸运的是，得益于传感器和其他数据收集机制（例如二维码和图像识别）的成本和门槛的降低，全球工业部门每年花费数十亿美元收集了工厂和供应链上的数据。有了大量的数据，再加上价格合理的云存储和云计算，使得工业成为机器学习对气候产生积极影响的绝佳场所。机器学习可以帮助简化供应链、提高生产质量、预测机器故障、优化加热和冷却系统，以及优先使用清洁能源而不是化石燃料来减少全球排放量。作为全球最常用的搜索引擎，Google必须满足用户需求、确保用户体验。碳中宝研究所的行研报告显示，Google数据中心每秒平均处理多达63000次搜索，服务器处于冷却环境是系统正常运行的前提，制冷过程中消耗的能源以及排放的二氧化碳也是不可忽视的。在过去的几年中，Google与位于伦敦的子公司DeepMind合作，测试了优化其冷却系统的算法。使用此算法节约了多达40%的能源，并大大减少了它的碳足迹。到2018年，谷歌已委托AI管理其所有数据基础架构。

2021年2月联合国发布的一份气候变化报告显示，各国采取的气候行动与遏制全球气候变暖所需的行动水平仍然相差甚远。这一现状更给每个人敲响了警钟，因此，未来将是各种数字化技术综合运用的时代，尽管某些技术尚未成熟，但人类在应对气候变化、环境危机的征途中，依然会努力探索，竭尽所能。