人工智能如何助力實現清潔能源未來
人工智能（AI）正支持清潔能源轉型，從管理電網運作、協助規劃基建投資，到指導新材料開發等多方面發揮作用。
隨著各地對人工智能與能源需求之間關係的關注不斷增加，雖然建設支持AI運算的數據中心耗電量巨大，可能對電網造成壓力、推高用戶電價及增加服務中斷風險，甚至拖慢清潔能源轉型步伐，但AI本身亦能助力能源轉型。
舉例來說，AI已經在減少建築、交通及工業過程中的能源消耗和排放方面發揮作用。此外，AI亦協助優化新風電、太陽能設施及能源儲存設施的設計與選址。
在電力網絡方面，利用AI算法控制運作，有助提升效率、降低成本、整合更多可再生能源，甚至預測關鍵設備的維修需求，預防故障及停電。AI亦幫助電網規劃者安排未來發電、儲能及其他基建投資。研究人員亦利用AI發現或設計核反應爐、電池及電解槽等新材料。
麻省理工學院（MIT）及其他機構的研究團隊正積極探索這些及其他AI助力清潔能源轉型的可能性。2025年，MIT能源計劃（MITEI）在其研究會議上宣布成立數據中心電力論壇，針對會員企業解決數據中心電力需求挑戰。
實時運作控制
用戶通常依賴持續穩定的電力供應，電網運營商則借助AI確保這一點，同時優化可再生能源的儲存和分配。
隨着太陽能及風能裝置的增多，這些能源供應量較小且不穩定，加上天氣事件及網絡攻擊風險提升，保障電網可靠性變得愈來愈複雜。MIT機械工程系高級研究科學家、主導主動適應控制實驗室的Anuradha Annaswamy指出，「這正是AI大顯身手的地方」，需要建立完善的資訊基礎設施來輔助物理基礎設施。
電網是一個極其複雜的系統，需在從數十年到微秒的時間尺度內精密控制。根據電力物理基本定律，供電必須隨時等於需求，否則會中斷發電。以往，電網運營商假設發電量固定，而需求會有可預測的變化，因而按需啟動大型發電廠滿足次日需求。若發生停電，備用機組會啟動彌補缺口。
如今及未來，供需匹配仍是核心，但隨着小型、間歇性發電源增多，以及天氣和安全威脅加劇，AI算法成為預測哪些機組應啟動、以及確保電網頻率、電壓等參數正常的關鍵工具。
AI更可促成新型供需調節方式。Annaswamy指出，電動車（EV）電池及太陽能、風力充電的電池在需要時可反向供電給電網。透過實時價格信號，EV車主可選擇在高峰需求及價格時段停止充電，改為低需求低價時段充電。智能恆溫器亦可根據用戶設定，在電網負荷高峰時段調節室內溫度。此外，數據中心本身亦可作為需求靈活性來源，延遲部分AI計算以平滑用電高峰。AI因此提供多種精細調節供需的機會。
此外，AI還支持「預測性維護」。設備故障停機成本高昂且影響用戶供電，AI算法可在設備運行數據異常時提前警告，讓運營商及時介入，防止故障發生，減少例行檢查頻率，提高工人效率，延長設備壽命。
Annaswamy強調，要構建含AI組件的新電網，需多領域專家協同合作，包括電機工程師、計算機科學家、能源經濟學家，以及開明的監管者和政策制定者，確保方案不僅停留在學術層面，而是真正付諸實施。所有利益相關者必須互相學習，並確保系統絕不出現停電。
利用AI助力未來基建投資規劃
電網企業需不斷規劃發電、傳輸、儲能等基建擴展，建設及投入運行往往需時多年甚至十數年，因此必須預測未來所需基建。「這十分複雜，因為你需在十年以上的時間尺度上預測要建設什麼、在哪裡建設」，MITEI研究員Deepjyoti Deka說。
一大挑戰是預測未來系統的運行方式。隨着越來越多可再生能源取代傳統發電機，過往依靠的「旋轉備用容量」——即能在幾分鐘內啟動以彌補缺口的發電能力——變得不再充足。風能和太陽能發電設備來自不同供應商，電網規劃者可能無法掌握每件設備的物理運行方程，難以精確預測系統運行。
另外，天氣因素亦是關鍵。未來電網不僅要在日常天氣條件下可靠，更要能承受颶風、洪水、野火等低概率高風險事件，這些事件因氣候變化變得更頻繁。AI可幫助預測這些事件，並追蹤氣候變化帶來的天氣模式變化。
Deka指出，AI分析速度快的另一好處是加快基建計劃審批流程。傳統上，申請者需提交計劃並分析影響，經審查後修改再提交，反覆多次。AI工具可加速分析，令流程更高效。規劃者還可利用大型語言模型搜尋監管文件，總結關鍵資訊，減少方案被拒次數。
利用AI發現與應用先進材料，推動能源轉型
MIT電力工程教授Ju Li表示，「AI在材料開發領域正迅速崛起」，主要有兩大方向。
首先，AI促進原子尺度的物理模擬更快速，讓科學家更深入理解材料的組成、製程、結構及化學反應性如何影響性能，從而制定設計規則，指導新材料的開發與發現，應用於能源生成、儲存及轉換。
其次，AI能即時指導實驗室中的實驗。Li教授解釋：「AI根據過往實驗和文獻搜尋，提出假設和下一步實驗建議。」
他描述自家實驗室的運作：研究人員與大型語言模型互動，模型提出具體實驗建議，研究者接受或修改，機械臂隨即執行合成、性能測試及拍攝樣本照片。AI綜合文獻知識、人類直覺及先前實驗結果，協調主動學習，平衡減少不確定性與提升性能。Li指出，AI閱讀的書籍和論文遠超人類，因而具備跨學科優勢。
結果是實驗設計更優化、工作流程更高效。傳統新材料開發需經歷多次合成、測試、調整，AI指導則能設計關鍵且廉價的實驗，最大化信息反饋，顯著加速材料發現過程。Li認為這或許是清潔能源轉型中最具潛力的突破，能將材料研發時間從數十年縮短至數年。
MITEI的貢獻
MIT研究人員正涉獵上述多個領域。例如，MITEI資助的團隊利用AI精準模擬核聚變反應器內的等離子體流動，為實現實用核聚變發電奠基。另有團隊借助AI工具解析法規、氣候數據及基建地圖，加速並靈活調整電網規劃。AI引導的先進材料開發亦持續推進，如優化太陽能電池及熱電材料。
此外，MITEI研究者正在開發能根據人類反饋學習維護任務的機械人，目標是降低成本、提升安全及加快可再生能源基建部署。MITEI亦持續推動降低數據中心能耗的研究，從更高效的芯片與演算法設計，到重新考慮建築結構以增強通風、減少空調需求。
作為領導機構及資金支持者，MITEI亦擔當橋樑角色，匯聚學術界、產業、政府及非營利組織，共同探討AI與能源轉型的挑戰與機遇。2025年5月，MITEI舉辦題為「AI與能源：危機與機遇」的年度春季研討會，聚集眾多專家深入探討AI在清潔能源轉型中的雙面角色。會議結束時，MITEI主任William H. Green教授強調，「應對數據中心能源需求及發掘AI助力能源轉型的潛力，現已成為MITEI的研究重點。」
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編輯評論與深入觀察
這篇來自MIT的報告清晰展示了AI在推動清潔能源轉型中多面向的重要角色，從實時電網管理、基建規劃、材料開發，到能源系統韌性提升，AI正成為不可或缺的技術支柱。
值得注意的是，文章不僅指出AI的潛力，還坦誠其帶來的能源需求挑戰，這種平衡視角十分難得。對香港及全球來說，如何在享受AI帶來的便利與效率提升的同時，控制其能耗並最大化對可持續發展的貢獻，是未來亟需解決的課題。
特別是在電網管理方面，AI讓我們看見一個更加動態、智能的能源系統願景：用戶不再是單向用電者，而是能參與供需調節的「能量節點」，例如電動車電池的雙向供電功能，這將激發用戶行為改變，推動能源使用模式轉型。此種系統的實現，需要跨領域專家及政策制定者的緊密合作，尤其在監管框架上必須創新，確保安全與效益兼顧。
材料科學方面，AI結合自動化實驗的創新模式，展示出科技如何打破傳統研發瓶頸，加速新材料問世，這對可再生能源技術的成本下降和性能提升至關重要。這種跨學科融合和自主學習的實驗室實踐，將成為未來科學研究的典範。
從策略層面看，MITEI的模式值得借鑒，透過集結多方資源與專長，推動問題導向型研究及產學研合作，形成合力攻克複雜能源轉型難題的生態系統。香港亦應積極搭建類似平台，促進政府、學界及產業的緊密協作。
總結來說，AI既是清潔能源轉型的加速器，也是挑戰的源頭。只有透過前瞻性規劃、跨界協作及創新監管，才能真正實現AI與綠色能源的雙贏，推動可持續未來。這篇報告為我們提供了寶貴的啟示和行動方向。
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