滿地可市正部署Derq公司人工智能驅動的INSIGHT平台，作為其全市交叉路口安全與流動分析系統（SASMI）一部分。此舉旨在讓該市交通團隊主動監察道路安全、識別風險模式，並改善其大型多模式網絡的交通流量。這次部署是與Derq的加拿大智能交通解決方案分銷夥伴Tacel有限公司合作進行。
作為這次部署一部分，滿地可市正於100個交叉路口推行Derq INSIGHT。這是北美迄今最大規模的部署之一，為該市未來將平台擴展至更廣泛網絡奠定基礎。
滿地可市交通情況，該市正部署Derq INSIGHT於100個交叉路口，作為其人工智能驅動的交叉路口安全與流動分析系統計劃一部分。(圖片來源：Robert MacLeod) AP圖片
區長迪蘇沙，負責流動性及基礎設施，他表示：「在滿地可，所有道路使用者的安全是絕對優先事項。部署人工智能解決方案標誌著邁向更主動流動性管理的策略轉變，使我們能夠預測風險、更快應對，並最終拯救生命，同時將該市定位為創新領導者。」
INSIGHT平台為交通團隊提供實時了解道路活動及新興安全風險的能力，協助他們更早識別模式並更快應對，以改善安全成果。
市議員泰奧多雷斯科，負責優化、市政表現及創新，他指出：「這個項目展示了由智能數據運用驅動的創新，如何改善滿地可市民的日常生活。透過充分利用實時數據，我們正加強分析實地問題及更有效針對性干預的能力，以達致最大影響。」
Derq營運總監兼聯合創辦人讓巴爾表示：「城市傳統上依賴零碎的歷史報告及有限數據來了解道路安全及交通表現。滿地可正採取更主動方式，利用人工智能產生細緻交通情報，並提供實時決策支援，覆蓋其整個交通網絡。作為來自滿地可的創辦人，我們尤其自豪能夠支持該市推動這項工作。」
Tacel是滿地可市智能交通系統的長期合作夥伴，正支持該項目的實施，並協助Derq在全市部署。
Tacel副總裁本阿馬爾表示：「交通部門面臨越來越大壓力，需在日益複雜的交通網絡中作出更快、更明智的決策。滿地可部署Derq展示了實時安全情報如何更快應對新興道路風險。」
關於Derq
Derq是一家人工智能驅動的智能交通公司，協助各機構改善所有道路使用者的安全並優化交通流量。Derq是麻省理工學院於2016年分拆成立的公司，其屢獲殊榮的技術已部署於美國、加拿大及海灣合作委員會地區，擁有20項專利，並獲得人工智能及流動性領域領導者的全球認可。
關於Tacel有限公司
Tacel有限公司成立於1979年，是加拿大值得信賴的智能交通系統及交通燈解決方案供應商。憑藉超46年專業知識，Tacel與全國各地的市政當局及交通部門合作，提供可靠、創新及可持續的產品，以提升道路安全及優化流動性。從交通燈設備到先進的互聯解決方案，Tacel致力於在加拿大建設更智能、更安全的社區。
（美聯社）
聯合國大學一份報告指出，數據中心的環境足跡已可媲美全球部分最大國家，並預計隨著人工智能（AI）應用增加，數據中心的水電消耗及污染將在短短四年內翻倍。報告提到，去年全球數據中心耗電量達448萬億瓦時，超越全球絕大部分國家，僅次於十個國家。這耗電量產生約1.89億公噸二氧化碳，與阿根廷的排放量相若，並消耗約4.5萬億公升水。
報告預計，到2030年，數據中心將佔全球預計用電量的近百分之三，耗電量達935萬億瓦時。若將數據中心視為一個國家，其屆時的用電量將在全球排名第六。這將產生近3.99億公噸二氧化碳。研究主要集中於能源消耗，未有探討數據中心冷卻所需的大量用水。
檔案圖片：2024年8月22日，俄勒岡州博德曼，亞馬遜網絡服務數據中心夜景。(美聯社圖片/Jenny Kane) AP圖片
報告共同作者、聯合國大學水、環境與健康研究所所長兼水科學家卡維·馬達尼表示：「若審視這些數字，我們看到其規模已可與國家相比，需求非常龐大。」
數據中心的增長主要由人工智能推動。報告指出，目前約百分之二十的數據中心能源消耗來自人工智能，預計到2030年將增至百分之四十。
檔案圖片：2026年3月24日，密蘇里州獨立城，推土機正在為一個250萬平方呎的人工智能數據中心平整場地。(美聯社圖片/Charlie Riedel) AP圖片
康奈爾大學能源工程學教授兼該校人工智能可持續發展事務總監游峰奇指出，這份報告的重要性在於聯合國的公信力及權威性，而非僅僅因為任何一組驚人數字。
游峰奇（並非報告撰寫人）表示，報告的價值在於聯合國機構將碳排放、水資源、土地、生命週期影響及環境公義納入同一框架，處理一個經常被保密及部分披露的問題。
檔案圖片：2026年1月13日，喬治亞州牛頓縣，Meta的斯坦頓泉數據中心。(美聯社圖片/Mike Stewart) AP圖片
他補充指：「公眾應當關注，但不應恐慌。」
生物多樣性中心能源公義項目總監珍·蘇表示，這份報告意義重大，因為它是首份聯合國乃至全球「揭示人工智能環境危害」的報告。
全國人工智能協會主席卡萊布·麥克斯強調，其行業正變得更有效率，並惠及公眾。他指：「人工智能正迅速融入我們的日常生活，帶來改善安全、延長壽命、提高工作效率、增強糧食生產及減少貧困等益處。越來越多證據顯示，人工智能發展的能源投資回報對世界具變革性，因此物超所值。」
數據中心聯盟主席喬什·利維表示，業界嚴肅看待其對環境的影響。
他在一份聲明中指：「我們將繼續致力與政策制定者、本地社區及業界夥伴合作，確保數據中心在發展的同時，能以負責任、透明及符合最佳實踐的方式進行。」
馬達尼（亦是最新一屆斯德哥爾摩水獎得主）表示，這些數字顯示人工智能的環境成本，儘管人工智能乍看之下可能比汽車、熔爐等有明顯污染的機械裝置更潔淨。
馬達尼指：「人工智能不僅是虛擬事物。我們談論的是具物理實體、有實際影響的事物。它有基礎設施，有能源消耗。許多硬件支撐著所有這些運作，對我們來說它們看似非常潔淨，因為我們看不到設備冒煙。我們的手機、電腦都沒有可見的煙霧。但在其他地方，有人正因此受苦。」
馬達尼表示，人們可以透過在查詢時減少客套語、更簡潔地表達，來降低人工智能龐大的能源需求。報告發現，將查詢中的字詞使用量減少百分之三十，可將人工智能的能源消耗降低百分之二十五。這相當於非洲約七十萬人一年的用電量。
馬達尼指：「如果你過於客套，多加一個『請』字，可能會產生巨大差異。你必須非常精確和簡短。」
報告舉例指，一個典型的ChatGPT式查詢，其能源密集度約是電郵垃圾郵件過濾器所用基本文本分類的二百倍。人工智能生成的圖像或影片需要更多能源。
人工智能越複雜，訓練或學習所需的能源就越多。報告指出，GPT-3的訓練耗電量約為13億瓦時，而下一版本則耗電500億至700億瓦時。
報告共同作者、聯合國大學環境政策研究員米里亞姆·阿克澤爾表示，真正消耗大量電力並非訓練過程。她指，約百分之九十的人工智能用電量來自操作請求。單是GPT每天就處理25億個提示。
馬達尼表示，儘管科技倡導者可能辯稱其機器正變得更有效率，但存在一個常見的悖論：當事物變得更有效率時，它們會被更頻繁地使用，導致總能源消耗飆升，即使單次使用效率更高。他指，雖然部分公司宣傳數據中心使用可再生能源，但這意味著潔淨電力供應被耗盡，因此其他地方會使用更骯髒的能源。
阿克澤爾及馬達尼表示，進行這項研究的其中一個問題是，許多公司及地區對於數據中心及人工智能的消耗量，甚至其位置及規模，均不夠透明。
康奈爾大學的游峰奇指：「公司不披露的，我們就無法管理。」
（美聯社）
