科技日報記者 劉霞

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”。傳統空氣質量監測系統如管中窺豹，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?；跀祿纳疃确治?，能夠助力政府和企業把握先機，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“藍天保衛戰”。

南非粒子物理學家團隊研發了名為“Ai_r”的創新系統。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。該系統結合大氣化學環境模型，在鄭州與?？诘鹊湫统鞘袘茫@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在復雜環境下的應用潛力。

“AirQo”系統正服務于非洲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。

基于衛星的空氣質量監測亦獲突破。

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，開發出“AIRTrans”算法。該系統大幅提高了從多光譜衛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星捕捉氣溶膠濃度及其大小信息，成為污染物監測和預警系統的有效解決方案。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驅動預測系統在中國應用后，18個月內預測準確率已攀升至92%。

此外，韓國研究人員也利用多種算法開發了空氣質量監測預警系統。

技術落地面臨挑戰

盡管前景廣闊，但AI助力空氣質量監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，算法開發與硬件維護的專業人才匱乏，且將新系統融入舊基礎設施，既昂貴又復雜。

唯有攻克這些難關，方能讓AI監測系統高效、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，空氣質量監測將邁向高分辨率、高效率的新階段。