科技日报记者 刘霞
我们时刻离不开空气来维系生命，空气质量的好坏直接影响人类健康。据统计，在2023年全球因为空气污染而死亡的人数超过了700万。
随着人工智能（AI）技术的发展和在各个行业的广泛应用，这一状况正在发生改变。最近的报道显示，多个国家已经开始将AI、物联网与大数据融入现有的空气质量监测系统，追踪大气变化并预警潜在风险，以保障人类每一次呼吸的安全。
人工智能“慧眼”识尘
“工欲善其事，必先利其器”。传统的空气质量监测手段如同管中窥豹，而借助于AI和机器学习技术，则像是拥有了透视空气的能力。这些新技术能够实时收集、分析处理大量的数据，并准确地识别空气中污染物的变化情况。
自动化数据分析可以减少人工成本，使得空气质量信息更加普及。同时，最新的研究证明了机器学习显著提高了预报的准确性，避免了之前的误判问题。基于详实的数据进行深入分析，可以帮助政府和企业做出更明智的决策，并构建防护屏障来保护公众免受有害空气污染的影响。
多款应用相继推出
目前，许多国家正利用AI技术参与“蓝天保卫战”。
南非的一个研究团队开发了一款名为“Ai_r”的创新系统。该系统的负责人、南非埃塞姆巴加速器基础科学实验室的布鲁斯·梅拉多教授表示，这款设备价格低廉（约为100美元），外观像一个盒子，内置微型激光器，通过光线散射原理检测颗粒物浓度。它能够被放置在窗台上进行持续采样，并将数据实时上传至云端。目前，约翰内斯堡已有20台设备投入使用，另外还有120台待部署，未来计划在整个南非范围内推广数万台。“Ai_r”的独特优势在于不仅监测当前状况还能预测污染热点，尤其是针对深入肺部的PM2.5颗粒物。
澳门科技大学与中国气象科学院的研究人员共同开发了“AI-Air”系统。该系统结合大气化学环境模型，在郑州和海口等城市进行应用测试，显著提升了污染物浓度预报的能力，并解析不同地形气候下的关键气象因子，展示了人工智能在复杂环境中的强大潜力。
“AirQo”系统服务于非洲16个城市，通过低成本传感器与AI算法的结合，为健康决策提供依据。
基于卫星技术的空气质量监测也取得了突破性进展。
中国科学院空天信息研究院石崇教授团队与日本科学家合作开发了“AIRTrans”算法。这一系统提高了从多光谱卫星观测数据中提取气溶胶特性的准确性和效率，成为污染物监测和预警的有效工具。通过分析历史数据集，“AIRTrans”能够预测特定城市未来的污染趋势。
数据显示，在中国使用类似AI驱动的预测系统后，其准确率在短短一年半内就达到了92%。
此外，韩国的研究人员也开发了一套空气质量监测预警系统，利用了多种算法进行设计和优化。
技术落地面临挑战
尽管前景乐观，但人工智能助力空气质量监测仍面临诸多挑战。
首先是数据限制问题，AI模型训练需要大量精确的数据支持，而这些数据的获取往往受到一定限制；其次是成本高昂的问题，在建设相关系统时需要数据中心和大量的电力支撑，耗资巨大；最后是人才短缺问题，缺乏专业的算法开发人员和技术维护人员，并且将新系统融入现有的基础设施既昂贵又复杂。
只有解决了上述难题，才能使AI监测系统更加高效、准确并且经济地运行。
未来，预测模型将进一步完善，物联网传感器也将会更广泛普及。例如，通过使用人工智能驱动的无人机深入偏远地区检测污染物；在智慧城市中部署低成本传感器网络，实时反馈城市污染水平的变化情况。
借助于与物联网和大数据技术的深度融合，并结合AI提供的实时及预测性分析能力，空气质量监测将进入更高分辨率、更高效的全新阶段。