气候变化是全人类面临的共同挑战，人工智能（AI）为人类应对全球气候变化问题带来了很大机遇。主要体现在以下方面。

一是气候大模型预测。2023年以来，基于数据驱动的全球AI大模型取得突破性进展，加速推动临近天气预报与气候预测新进程。例如，谷歌DeepMind研发的GraphCast模型，可在1分钟内完成10天尺度全球天气预报，其准确性超过业界公认高标准的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的标杆模型。华为云盘古气象大模型Pangu-Weather，计算速度超过传统模型10000倍且具备较好的预报准确性，为天气预报与AI结合创立了新范式。清华大学和中国气象局联合研发融合短中期预报大模型NowcastNet，预报效果稳定超过“盘古”，并领先国际上同类方法。近日，DeepSeek与中国气象局合作，探索AI在气象观测、预报和服务中的深度融合应用。通过分析海量气象数据（如卫星遥感、气象站点、雷达数据），DeepSeek能够提升气候模型的精度，预测极端天气气候事件（如暴雨、干旱、台风）的发生概率和影响范围。其算法优化和算力效率使高精度预测得以在低成本下实现，为早期预警系统提供有力支持。

在次季节—季节尺度上，2024年6月中国气象局发布“风顺”大模型（CMA—AIM—S2S—Fengshun），对于15天以上全球尺度候平均降水预测技巧提升约21%，对次季节尺度极端天气气候事件预测具有很大潜力。该大模型填补了我国AI技术应用于次季节尺度预测业务的空白，弥补了现有大模型及深度学习方法的不足。

二是可再生能源优化。AI可优化太阳能、风能等可再生资源，提高其生产效率与可靠性，以应对气候变化。例如，在太阳能领域，基于ChatGPT对数据分析、建模及预测，能有效促进太阳能电池性能及整体效率提升。Grok AI发布《科技可持续性（2025年）》一文指出：Grok AI算法可准确预测太阳能发电量，进而实现电网管理改善，减少高峰期对不可再生能源的依赖。在风能领域，基于AI算法分析和预测局地风向风速变化，可优化风电场布局及安装位置，以实现最佳风电生产。

三是碳排放追踪检测。AI可以帮助监测和量化碳排放，深刻了解碳足迹。如在农业领域，AI可将计算机视觉应用于卫星图像和传感器数据，自动估算农业生产过程中的碳排放与储存状况，可提高农业生产效率、减少碳排放。波士顿咨询公司Charlotte Degot团队测算，2030年前全球国家需减少50%碳排放，才能实现2016年《巴黎协定》1.5℃限定目标。使用AI可实现5%—10%的总体减排量，相当于减少2.6—5.3千兆吨二氧化碳当量（CO2e）。

此外，AI在改善空气质量预测、极端气候预警与灾后重建、农业气候预测及管理精准化等多个领域也已逐步开展应用。

总体而言，AI技术被列为《科技支撑碳达峰碳中和实施方案（2022—2030年）》的重点方向之一，不仅在技术层面发挥作用，还可与物联网、区块链、5G等技术结合，构建全链条气候治理系统。通过参与国际平台，如IPCC技术工作组、全球气候观测系统（GCOS），AI技术可以助力贡献中国AI气候解决方案，推动全球气候治理进程。