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中国财富网讯（张超） 8月11日，美国第12任能源部部长、1997年诺贝尔物理学奖获得者朱棣文在世界科技创新论坛上分享了他对气候变化和可持续未来的创新之路的见解，指出人工智能、尤其是非结构化的机器学习，可以应用到开发复杂能源输配电系统、风能及太阳能能源中，并最终在实现负的碳排放目标中扮演关键角色。

 8月11日，美国第12任能源部部长、1997年诺贝尔物理学奖获得者朱棣文在世界科技创新论坛上发表演讲。

1975年以来，全球大部分地区气温升高了接近1摄氏度。目前气候变化最准确的测量方法就是使用卫星；地质数据显示，如果温度再升高1度的话，海平面会上涨6米-9米，这意味着约10%的全球人口将要被迫迁移。联合国的目标是将全球总的碳排放量在2070年、2080年变成负值，并将全球平均气温上升控制在2摄氏度以内。

“累计排放比年度排放的数据在统计上更具参考意义。大气中的二氧化碳有一半很快会被土地和海洋吸收，而另外一半会在地面和海洋间不断循环，这样的循环会持续几千年甚至几万年。也就是，说我们今天碳排放会给未来几千年、几万年带来持续影响。从全球来看，美国的加州在去年就有17次森林大火，这些极端的气候现象在未来将继续，并且将变得更为频繁。”朱棣文谈到。

在他看来，风能和太阳能领域的科技创新可以成为实现未来可持续经济发展的突破点。

在世界上可持续能源发展最好的地区，用电成本已经降到了2-2.5美分/度，部分地区风能和太阳能的单位成本很可能在2030年的时候下降到每度2美分以下。与此同时，风力发电机体积越来越大、效率越来越高；在2023年，单个风力发电机产生的电能可以达到50兆瓦。 “我们需要非常复杂的发电基础设施、储电设施、配电设施、输电设施，中国在长距离的发电配电方面是全球领先的国家，尤其在中国的西北和中部，输电过程中的损耗只有5%，这意味着巨大的机遇。”

虽然可再生能源是时断时续的，但是人类可以通过储能的方法来实现全天的电力供应。 “水能储电的成本只有电池的1/10，而机器学习、人工智能，尤其是非结构化的机器学习，也可以应用到非常复杂的能源输电以及配电的系统中。相关研究用到风能的开发，可以避免很多的能源损耗，中国在这方面做得很好，全球而言30%的能源可以来自于可再生能源，但是我们需要机器学习在这方面发挥作用。”朱棣文说。

2005年到2016年间， 电动汽车电池的价格大幅度下降。特斯拉的巨型电池厂，可以把电池的储能成本大幅度降低。朱棣文介绍了他最近的研究成果，即与斯坦福大学的崔毅教授合作打造硫锂电池，虽然现在还没有问世，但是它的能量密度是高于现有的电池的。这意味着它的重量比现有电池要轻3到4倍，用这个电池来推动电机的话，可以生产出重量大大减轻的小型车和轻型车，并实现更远的续航距离。

“真正的实现负的碳排放，在技术上是可行的，如何在经济上也具有可行性，是未来科学家所面临的挑战。”朱棣文指出。