物聯網與人工智慧的實際應用：智慧城市如何減少城市碳足跡

最重要的一點很簡單：智慧城市減少碳排放的關鍵在於，連網感測器的功能不僅限於資料收集。有效的模式是閉環：物聯網 (IoT) 設備測量運作狀況，軟體分析數據，然後自動化控制系統或城市營運人員調整消耗能源或燃料的實體系統。這可能意味著減少不必要的冷卻、重新調整交通號誌時間、在街道空曠時調暗路燈、轉移電力需求或更有效率地規劃服務車輛路線。

這種區別至關重要，因為即使一個城市安裝了數千個感測器，如果數據從未改變基礎設施的運作方式，也難以取得顯著的氣候效益。最有效的項目都是從可衡量的排放問題入手，將數據與營運決策連結起來，然後根據基準數據驗證結果。

為什麼物聯網和人工智慧對城市如此重要

城市將建築物、交通、公共照明、公用設施和其他高耗能服務集中在相對較小的區域內。國際能源總署（IEA）估計，城市產生的二氧化碳排放量約佔全球總量的70%，因此，改善城市能源管理能夠產生巨大的影響。 IEA的《賦能城市，邁向淨零排放未來》報告指出，數位化系統可以幫助城市即時管理能源，並更有效率地協調基礎設施。

物聯網和人工智慧扮演著不同的角色。物聯網提供觀測數據，例如：佔用情況、溫度、用電量、車速、停車位可用性、設備狀況、光照強度或空氣品質。人工智慧和進階分析技術則可以偵測模式、預測需求、標記異常情況或建議更優的控制設定。最後一步是運行控制：例如，調節恆溫器、降低水泵轉速、調整交通號誌時間、更改電池充電時間，或在設備浪費更多能源之前派遣維修人員。

1. 智慧建築和區域能源是目前最明確的減碳機會之一。

暖氣、冷氣、通風和照明是很好的節能目標，因為它們消耗大量能源，而且通常按照固定時間表運行。人體感應器、智慧電錶、設備遙測資料和氣象資料可以顯示建築物的實際需求，而不是假設每個空間全天都需要相同的服務。

國際能源總署 (IEA) 發布的《2025 年能源與人工智慧分析》為評估節能潛力提供了一個有用的參考：優化暖氣、通風和空調 (HVAC) 控制，在配備管理系統的建築中可節省約 10% 的能源消耗。這只是技術潛力的一個例子，並非對所有建築的保證。節能效果取決於基準值、氣候條件、設備狀況、人員使用模式、控制系統的運作強度。

新加坡榜鵝數碼區就是一個具體的實例。裕廊集團（JTC）的網頁（最後更新於2026年7月10日）顯示，數位區擁有超過2萬個感測器，即時收集建築性能、入住率、環境狀況和能源使用等資訊。據裕廊集團稱，人工智慧和機器學習演算法可以利用這些資料流，實現高達20%的節能效果。該數碼區還整合了智慧電網、屋頂太陽能、區域冷卻和數位孿生技術；裕廊集團報告稱，這項綜合設計使年度碳排放量減少了35%。更多詳情請參閱裕廊集團的榜鵝數碼區永續發展概況。

對於考慮採用此方案的城市或業主而言，最佳選擇是擁有中央樓宇管理系統、暖通空調負荷較大、入住模式可預測，且配備足夠多分錶以建立可靠基準的物業組合。而對於控制系統已經有效率的小型建築，其優化空間可能要小得多。

2. 人工智慧輔助的交通管理可以減少燃料浪費－但前提是條件合適。

交通狀況瞬息萬變，因此交通是天然的應用場景。攝影機、連網信號燈、道路感測器、收費系統和車輛定位資料可以為自適應交通控制提供輸入。人工智慧隨後可以預測擁塞情況、優化路線選擇、識別事故或調整號誌燈配時。

國際能源總署 (IEA) 2025 年的分析指出，優化路線選擇和駕駛習慣可將交通運輸效率提高約 5% 至 10%。需要注意的是，該數據是基於模型或特定應用情境的估算，並非適用於所有城市的一般情況。

新加坡提供了一個有益的範例，展現瞭如何將這一理念付諸實踐而非僅僅停留在討論層面。在2026年8月4日提交給國會的答覆中，交通部表示，陸路交通管理局正在試驗ERP 2數據，透過合作統一智慧交通系統（CRUISE）動態優化交通號誌。此外，交通部也正在擴展人工智慧視訊分析技術，以便更早發現交通事故。相關官方說明可在交通部發布的交通管理更新報告中查閱。

當更完善的交通管理能夠減少怠速、走走停停、不必要的繞圈行駛或服務車輛的行駛里程時，其對氣候的益處最為顯著。但如果較平坦的道路反而鼓勵更多人駕車出行，那麼其益處就會減弱。國際能源總署特別警告說，如果技術使出行者減少公共交通工具的使用，轉而更多地使用私家車，那麼反彈效應可能會抵消人工智慧在減排方面的部分益處。

3. 智慧路燈是一種更簡單、通常也更容易驗證的應用

路燈照明雖然不如城市數位孿生那麼引人注目，但它卻是互聯基礎設施實現顯著節能效果的最典型例證之一。其基本架構十分簡單：光感測器、運動偵測、網路控制系統和LED燈具，使城市能夠在需要時提供照明，並在不需要全亮度時降低輸出。

英國地方政府協會的一項案例研究描述了南凱斯特文區議會部署的一項智慧照明系統，該系統在12盞路燈上應用了光感測器、空氣品質感測器、視訊監控、定時和調光控制等技術。案例研究指出，這些路燈在夜間可以從70瓦降至5瓦，並在偵測到運動時自動恢復亮度，試點計畫據報告節省了56%的能源、成本和碳排放。該計畫的詳細資訊記錄在地方政府協會的《智慧場所案例研究》中。

如果城市仍然使用高功率燈具、照明時間長，且街道照明需求隨時間和活動變化較大，那麼這類專案就非常適用。但如果已經安裝了高效能LED燈和現代化的調光系統，這類專案的吸引力就相對較小了。

4. 智慧電網將城市需求與更乾淨的電力連結起來

減少碳排放不僅是減少用電量，時機也很重要。建築物、電池、電動車充電樁或區域供冷廠可以將部分用電需求從用電高峰時段轉移出去，或轉移到再生能源發電量較高的時段。

這就是併網型高效建築背後的邏輯。美國能源部2024年發布的《併網型高效建築技術指南》將需求側響應靈活性描述為減少能源浪費、平衡尖峰負載以及更好地整合可變發電的一種方式。在城市層面，互聯建築可以成為可控資源，而非被動的能源消耗者。

新加坡的開放數位平台正是這理念在區域層面的體現。新加坡政府科技局（GovTech）表示，該平台整合了多個系統的即時數據，並能自動關閉不再需要的設備。其2026年5月15日的產品頁面顯示，該平台在榜鵝數位區的應用案例中，目標是降低30%的能耗。如欲了解最新詳情，請造訪新加坡政府科技局開放數位平台的官方頁面。

5. 廢棄物、水和維護系統可以減少城市間接排放

並非所有實用的智慧城市應用都需要複雜的生成式人工智慧。公共垃圾桶的液位感測器可以減少不必要的垃圾收集次數。智慧水錶可以更早發現漏水。預測性維護可以在水泵、冷卻器或馬達故障造成能源浪費或更大規模停電之前將其檢測出來。視訊或環境感測器可以幫助城市更有針對性地進行巡檢，而不是按照固定時間表派遣工作人員。

碳排放路徑通常是間接的：例如減少卡車行駛里程、減少抽水、減少材料浪費或使用更有效率的設備。這意味著衡量方案應該追蹤實際結果，而不僅僅是連接設備的數量。例如，城市應該詢問減少了多少車輛行駛里程、節省了多少千瓦時電量或防止了多少洩漏。

碳減排究竟來自哪裡？

真正的碳排放計畫與智慧城市示範計畫有何不同？

首先要設定碳排放基準線，而不是技術清單。

一個可信賴的項目會在部署前明確能源或燃料的使用情況，然後使用已記錄的排放因子將變化轉化為碳排放。有用的指標包括每平方英尺的千瓦時數、每車英里的燃料消耗量、每噸小時的冷卻能耗或每照明小時的電力消耗量。僅僅統計感測器數量、儀表板數量或API呼叫次數並不能證明其對氣候的益處。

將分析結果與操作關聯起來

一個能夠告知設施管理團隊某棟建築物能耗過高的儀錶板固然有用，但一個能夠安全調整設定值、安排維修或關閉未使用區域的系統，則能更快地實現節能。系統需要的人工操作越多，有用的資訊就越有可能閒置。

同時衡量服務品質

如果節能措施導致建築物不舒適、街道不安全或公車不可靠，那麼這些節能措施就無法取得成功。優秀的節能專案會同時追蹤碳排放和服務結果，例如：舒適度投訴、行程時間、照明水平、設備正常運作時間、水壓或垃圾清運延誤等。

考慮數位足跡

人工智慧本身也會消耗電力。國際能源總署 (IEA) 2025 年的報告估計，到 2024 年，資料中心因電力消耗而產生的間接二氧化碳排放量約為 1.8 億噸，約佔全球燃料燃燒排放量的 0.5%。這並不意味著城市應該迴避人工智慧，而是意味著計算量應該與問題相符。如果一個簡單的控制演算法能夠產生相同的運行結果，那麼它可能比一個大型模型更好。

注意反彈效應

效率的提升有時會降低服務成本或簡化服務使用流程，進而增加需求。更順暢的交通可能會吸引更多人駕車出行；更低的冷氣成本可能會導致用戶調低恆溫器設定；更方便的停車方式可能會鼓勵更多人駕車出行。國際能源總署明確指出，這些反彈效應可能會減少甚至抵銷部分減排成果。因此，只有將科技與交通、土地利用、建築和清潔能源政策結合，才能發揮最佳效果。

如何判斷這種方法是否適合您的城市或組織

當滿足以下四個條件時，物聯網和人工智慧是理想的應用情境：系統消耗大量能源或燃料；運作條件隨時間變化；數據能夠描述這種變化；以及有人（或自動控制器）能夠根據這些資訊採取行動。如果缺少其中任何一個條件，其商業價值就會迅速降低。

• 理想候選對象：負載隨入住率和天氣變化的區域冷卻網路。
• 理想選擇：長時間低活動且一直全功率運轉的路燈。
• 理想選擇：交通流量變化很大但號誌燈配時保持不變的壅塞路段。
• 較弱的候選方案：沒有明確運行響應的感測器部署。
• 較弱的候選人：無法存取可靠歷史資料或影響裝置設定的 AI 控制面板。
• 較弱的候選項目：以設備數量而非能源、燃料或二氧化碳減量為成功指標的項目。

檢驗碳排放聲明是否可信的實用方法

在宣布一個專案成功之前，請先問自己六個問題。計畫開始前是否有基線數據？天氣、入住率、交通流量或其他主要變數是否已標準化？排放因子是否有記錄？市府能否證明是哪些營運變更帶來了節能效益？數位系統和任何新增設備的用電量是否已計入？以及，結果的測量時間是否足夠長，以避免將短期異常值誤認為是持久改進？

如果這些問題的答案明確，物聯網和人工智慧就能成為城市脫碳的強大工具。如果答案不明確，那麼這座城市可能只是建構了一個更互聯的系統，卻無法證明它是一個低碳系統。

底線

最有效的智慧城市氣候計畫並非取決於科技聽起來多麼先進，而是取決於數據能否以可衡量的方式改變高排放的實體系統。智慧建築控制、區域能源優化、自適應交通管理、智慧照明、靈活電網以及更有效率的市政運營，只要感測、分析、控制和測量層協同工作，都能減少城市的碳足跡。

現有證據也支持一個謹慎的結論：人工智慧是清潔電力、公共交通、高效建築、緊湊型城市設計或健全氣候政策的加速器，而非替代方案。國際能源總署（IEA）在2025年評估報告中強調，人工智慧的廣泛應用可以大幅減少碳排放，但這只有在城市克服數據、基礎設施、技能、監管和反彈效應等障礙的前提下才能實現。這才是評估任何智慧城市理念的正確標準：不是系統是否智能，而是城市能否證明其在提供相同或更優質服務的同時，實現了更低的碳排放。