文献类型：期刊文章

作　　者：从荣刚[1,2,3] 韩特[1,2,3] 王鹏[1,2,3] 赵椤[1,2,3] 谷晓阳[1,2,3] 李志强[4] 屈少杰[4] 魏一鸣[1,2,3]

CONG Ronggang;HAN Te;WANG Peng;ZHAO Luo;GU Xiaoyang;LI Zhiqiang;QU Shaojie;WEI Yiming(Center for Energy and Environmental Policy Research,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China;School of Management,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China;Basic Science Center for Energy and Climate Change,Beijing 100081,China;Information Technology Center,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China)

机构地区：[1]北京理工大学能源与环境政策研究中心,北京100081 [2]北京理工大学管理学院,北京100081 [3]能源与气候变化基础科学中心,北京100081 [4]北京理工大学网络信息技术中心,北京100081

出　　处：《北京理工大学学报(社会科学版)》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(72293600,72488101,72374022)。

年　　份：2025

卷　　号：27

期　　号：2

起止页码：37-47

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：科学、高效的气候变化治理对减缓气候变化,实现“双碳”目标至关重要。然而,气候变化治理面临多学科交叉、海量多模态数据、气候影响区域差异化和动态变化等复杂挑战,传统的人工查询、分析理解、建模以及决策制定往往无法找到最优解。人工智能(AI)的迅速发展为科学研究提供了全新的工具和方法,改变了气候变化治理研究的范式。鉴于此,基于生成式人工智能技术(Generative AI),开发了气候变化治理大模型(AI for Climate Change Governance,AICCG)。AICCG通过集成气候变化领域的多源多模态知识,实现知识集成与发现,推动跨领域知识与多模态数据融合,为政府决策者、学术界、企业和公众提供一个集成的交互平台,支持气候变化治理政策制定和策略优化。未来,人工智能将在气候变化领域发挥知识发现作用,促进全球合作与数据、模型共享,并在多种情景中得到广泛应用。

关 键 词：气候变化治理  人工智能 AICCG大模型  多模态数据  跨学科知识

分 类 号：F205] TP181]