我們每時每刻都需要呼吸空氣來維持生命，空氣質量的高低對人類健康有著深遠影響。然而，據統(tǒng)計，2023年全球因空氣污染致死的人數超過700萬。
隨著人工智能（AI）技術崛起及與各行業(yè)的快速結合，這一局面正迎來轉機。據世界經濟論壇官網近日報道，多國正將AI、物聯網與大數據融入現有空氣監(jiān)測體系，追蹤大氣變化，預警污染風險，為人類在數字時代的每一次呼吸保駕護航。
人工智能“慧眼”識塵
“工欲善其事，必先利其器”。傳統(tǒng)空氣質量監(jiān)測系統(tǒng)如管中窺豹，而AI與機器學習模型就像擁有了一雙“慧眼”，能實時采集、分析并處理海量數據，精準識別空氣中污染物水平的變化。
自動化分析可以降低人工成本，讓空氣質量信息“飛入尋常百姓家”。此外，最新研究表明，機器學習顯著提升了預報精度，糾正了以往的低估或高估之弊。基于數據的深度分析，能夠助力政府和企業(yè)把握先機，明智決策，構筑健康防線，保護人們免受有害空氣污染的影響。
多款應用相繼推出
目前，多國正借助AI技術，投身于這場“藍天保衛(wèi)戰(zhàn)”。
南非粒子物理學家團隊研發(fā)了名為“Ai_r”的創(chuàng)新系統(tǒng)。團隊負責人、南非埃塞姆巴加速器基礎科學實驗室加速器物理研究所所長布魯斯·梅拉多教授表示，該設備單價僅約100美元，外觀就像一個盒子，內置微型激光器，通過光線散射原理檢測顆粒物濃度。設備可置于窗臺，持續(xù)采樣并實時上傳云端。目前，約翰內斯堡已有20臺設備投入運行，另有120臺待部署，未來計劃覆蓋全南非數萬臺。Ai_r的獨特之處在于，不僅能監(jiān)測當下情況，還能預測污染熱點，特別是針對能深入肺血的PM2.5顆粒物，有助當局精準施策。
澳門科技大學與中國氣象科學院科學家則聯手打造了“AI-Air”系統(tǒng)。該系統(tǒng)結合大氣化學環(huán)境模型，在鄭州與海口等典型城市應用，顯著提升了污染物濃度的預測能力，并能解析不同地形氣候下的關鍵氣象因子，展現了AI在復雜環(huán)境下的應用潛力。
“AirQo”系統(tǒng)正服務于非洲16座城市，以低成本傳感器結合AI算法，為健康決策提供依據。
基于衛(wèi)星的空氣質量監(jiān)測亦獲突破。
中國科學院空天信息研究院石崇教授團隊與日本科學家合作，開發(fā)出“AIRTrans”算法。該系統(tǒng)大幅提高了從多光譜衛(wèi)星觀測數據中提取氣溶膠關鍵特性的準確性和效率。這一AI驅動的工具已成功利用衛(wèi)星捕捉氣溶膠濃度及其大小信息，成為污染物監(jiān)測和預警系統(tǒng)的有效解決方案。通過分析以往數據集，它還能預測特定城市的污染趨勢。
另有數據顯示，類似的AI驅動預測系統(tǒng)在中國應用后，18個月內預測準確率已攀升至92%。
此外，還有韓國研究人員也利用多種算法開發(fā)了空氣質量監(jiān)測預警系統(tǒng)。
技術落地面臨挑戰(zhàn)
盡管前景廣闊，但AI助力空氣質量監(jiān)測之路仍面臨一些亟待解決的問題。
首先是數據之困，AI模型訓練依賴海量精準數據，而數據可用性往往受限；其次是成本之重，建立系統(tǒng)需數據中心與大量電力支持，耗資巨大；最后是人才之缺，算法開發(fā)與硬件維護的專業(yè)人才匱乏，且將新系統(tǒng)融入舊基礎設施，既昂貴又復雜。
唯有攻克這些難關，方能讓AI監(jiān)測系統(tǒng)高效、準確且經濟地運行。
未來，預測模型將更精進，物聯網傳感器更普及。AI驅動的無人機可深入偏遠之地檢測污染物；智慧城市將推動低成本傳感器網絡部署，持續(xù)實時反饋城市污染水平。
通過與物聯網和大數據的深度融合，加上AI的實時與預測性分析，空氣質量監(jiān)測將邁向高分辨率、高效率的新階段。（劉 霞）
（責任編輯：蔡文斌）
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