人工智能可减少快速时尚的碳足迹：新南威尔士大学研究

来源: fibre2fashion

新南威尔士大学气候风险与应对研究所（UNSW Institute for Climate Risk & Response）共同撰写的一项新研究结果表明，人工智能驱动的技术可用于气候行动，并能显着提高环境和市场绩效。

快速时尚产业是世界上最大的污染源之一。该行业雇佣了约 7 500 万人，价值超过 2.5 万亿美元（3.8 万亿澳元），其碳排放量约占全球碳排放量的 10%。

孟加拉国国制造商的出口产品享誉全球。他们为 Primark、Nike、H&M 等领先的快速时尚品牌生产大部分服装，这些品牌遍布 150 个国家。近年来，消费者和政府向这些品牌施压，要求他们减少全球供应链的排放和对环境的影响。

"H&M已承诺到2030年将其供应链和运营中的排放量减少56%，可再生能源电力达到100%。更多的服装品牌，如 Calvin Klein、Tommy Hilfiger 和 Next，也要求其供应工厂遵守环保和安全法规。

"人工智能驱动的气候服务解决方案是大数据和机器学习等技术，可以减少常规、重复、简单和标准化的任务，"格兰特教授解释说。"这些任务包括排放测量、计算单个产品的碳足迹、识别风险因素、预测需求以减少浪费以及气候教育。"

"本文所讨论的模型的一个主要特点是，它指出了人工智能如何提高企业在环境、社会和治理（ESG）方面的表现和资质，以及在生产力、效率、质量保证和整体竞争力方面的市场表现。人工智能可以提高企业的长期可持续性、增长和盈利能力。