作者簡介：蔣瑋（1998-），男，碩士研究生。研究方向為能源公司戰(zhàn)略與管理。

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.15.027

摘? 要：隨著全世界對氣候問題與環(huán)境保護(hù)的愈發(fā)重視，建設(shè)與發(fā)展低碳城市已成為應(yīng)對氣候變化中不可分割的一環(huán)。近幾年以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為核心的人工智能在多個領(lǐng)域取得矚目的成就。通過對低碳城市的4C核心，即城市能源、城市交通、城市建筑及居民生活這4個方面進(jìn)行細(xì)致化地分析，并從效率、精準(zhǔn)度及智能化等多方面探討深度學(xué)習(xí)技術(shù)在低碳城市建設(shè)與發(fā)展方面的影響。研究表明，深度學(xué)習(xí)在低碳城市領(lǐng)域具有多方面的積極影響，并取得良好的應(yīng)用效果。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；低碳城市；氣候變化；人工智能；4C

中圖分類號：TK01? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2024）15-0120-05

Abstract： As the world pays more and more attention to climate issues and environmental protection， the construction and development of low-carbon cities has become an integral part of dealing with climate change. In recent years， artificial intelligence with deep learning technology as the core has made remarkable achievements in many fields. The research shows that deep learning has many positive effects in the field of low-carbon cities， and has achieved good application results.

Keywords： deep learning; low-carbon cities; climate change; artificial intelligence; 4C

城市是全球溫室氣體排放的主要源頭，據(jù)統(tǒng)計，城市消耗了全球約75%的能源，并貢獻(xiàn)了相似比例的CO2排放。通過發(fā)展建設(shè)低碳城市，可以有效減少溫室氣體排放，緩解全球氣候變暖的趨勢。隨著全球經(jīng)濟(jì)向低碳、綠色轉(zhuǎn)型，低碳城市的構(gòu)建不僅有助于減少環(huán)境污染，還能創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長點。作為國際社會的一員，各國都有責(zé)任參與全球氣候治理。與此同時，以人工智能為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的普及，正加速與其他學(xué)科和領(lǐng)域融合，為人類社會帶來了極大的便利和效益。

1? 低碳城市

1.1? 概念

低碳城市是指通過在城市規(guī)劃、能源消耗、交通出行、建筑設(shè)計和居民生活方式等方面采取一系列措施，以減少碳排放和能源消耗，從而實現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展。這些措施包括推廣可再生能源的使用，提高能源利用效率，鼓勵居民采取低碳生活方式等[1]。低碳城市的目標(biāo)是實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)的平衡，提高居民生活質(zhì)量，同時減少對氣候變化和資源消耗的負(fù)面影響。

目前低碳城市所涵蓋的方面主要圍繞4C展開，如圖1所示，即城市能源（City Energy）、城市交通（City Traffic）、城市建筑（City Construction）以及居民生活（Citizen Life）。

1.2? 建設(shè)與發(fā)展的意義

低碳城市建設(shè)與發(fā)展是當(dāng)今世界面臨的重要挑戰(zhàn)之一，也是應(yīng)對氣候變化和資源短缺的關(guān)鍵路徑。其建設(shè)與發(fā)展，有助于緩解氣候變化對環(huán)境和人類社會的負(fù)面影響。并且與可持續(xù)發(fā)展理念相契合，有助于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型[2]。此外，低碳城市建設(shè)有助于提高城市的競爭力和吸引力，推動城市的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和消費升級，居民消費引發(fā)的二氧化碳排放數(shù)據(jù)如圖2所示。

總之，低碳城市的建設(shè)與發(fā)展具有多種重要意義。其是一種可持續(xù)的城市發(fā)展模式，能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。

1.3? 現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

目前，一些城市已經(jīng)開始采取一系列措施來推動低碳城市發(fā)展，通過加強(qiáng)城市規(guī)劃和設(shè)計，將城市規(guī)劃中的低碳原則融入到每個環(huán)節(jié)中。例如，合理規(guī)劃城市公共交通設(shè)施、步行道和自行車道，減少對私家車的依賴等[3]。

然而，低碳城市發(fā)展仍面臨一些挑戰(zhàn)。首先，資金問題是一個重要的挑戰(zhàn)。低碳城市建設(shè)需要大量的資金投入，包括城市規(guī)劃、能源設(shè)施建設(shè)、技術(shù)研發(fā)等方面的投資。其次，低碳技術(shù)的成熟度也是一個挑戰(zhàn)。雖然有一些低碳技術(shù)已經(jīng)開始應(yīng)用，如太陽能、風(fēng)能等可再生能源技術(shù)[4]，但仍有許多新技術(shù)和創(chuàng)新模式需要進(jìn)一步探索和發(fā)展。

總之，各國應(yīng)加快推動低碳城市發(fā)展，積極應(yīng)對全球氣候變化和環(huán)境挑戰(zhàn)，實現(xiàn)綠色、可持續(xù)的城市發(fā)展。

圖1? 低碳城市核心4C結(jié)構(gòu)

圖2? 2023年度全球居民消費引發(fā)的二氧化碳排放檢測數(shù)據(jù)

2? 深度學(xué)習(xí)

2.1? 概念

深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，屬于人工智能的一個分支，如圖3所示，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。其基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法，通過大量標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和反向傳播算法來對網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，從而使得網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)和逐步優(yōu)化[5]。

圖3? 深度學(xué)習(xí)與人工智能的層次關(guān)系

總之，深度學(xué)習(xí)是一種通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類大腦機(jī)制的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有自動學(xué)習(xí)和優(yōu)化的能力，廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)中。

2.2? 意義

深度學(xué)習(xí)技術(shù)在當(dāng)今社會中具有非常重要的意義。首先，深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠處理大規(guī)模、高維度、復(fù)雜的數(shù)據(jù)。從而實現(xiàn)更加精確的數(shù)據(jù)分析和處理。這種能力對于處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括圖像、文本、音頻等至關(guān)重要[6]。

其次，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以被應(yīng)用于自動駕駛汽車、智能物流、智能家居等領(lǐng)域，使得這些系統(tǒng)能夠更好地感知和理解外部環(huán)境，做出更加智能的決策。此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域，使得人機(jī)交互更加自然和便捷。

3? 深度學(xué)習(xí)對低碳城市建設(shè)發(fā)展的影響研究

3.1? 城市能源

3.1.1? 清潔能源發(fā)電

提高發(fā)電效率：目前，清潔能源包括太陽能、風(fēng)能、水能等形式，但這些能源的利用效率并不高。深度學(xué)習(xí)可以通過對清潔能源的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，優(yōu)化能源發(fā)電系統(tǒng)的運行方式，提高能源的利用效率。例如，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可以提升太陽能光伏發(fā)電系統(tǒng)的效率，提高光伏電池的光能轉(zhuǎn)換效率，從而增加太陽能的發(fā)電量[7]。

降低發(fā)電成本：傳統(tǒng)的清潔能源發(fā)電技術(shù)有著高昂的成本，這也成為其廣泛應(yīng)用的一個障礙。而深度學(xué)習(xí)可以通過大數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化清潔能源發(fā)電系統(tǒng)的方法，降低系統(tǒng)的成本。例如，利用深度學(xué)習(xí)對風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行預(yù)測和控制，可以提高風(fēng)力發(fā)電機(jī)的利用率和壽命，降低發(fā)電成本。

提升系統(tǒng)可持續(xù)性：清潔能源發(fā)電系統(tǒng)需要長期的運行監(jiān)測和維護(hù)，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定和可靠性。深度學(xué)習(xí)可以通過對清潔能源發(fā)電系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，提前發(fā)現(xiàn)和預(yù)測系統(tǒng)的故障，避免系統(tǒng)的停機(jī)和損壞，從而提高清潔能源發(fā)電系統(tǒng)的可持續(xù)性。例如，利用深度學(xué)習(xí)對水力發(fā)電站的運行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以及時發(fā)現(xiàn)水電站的故障風(fēng)險，提高水力發(fā)電系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

3.1.2? 城市新型儲能系統(tǒng)

提高效率：傳統(tǒng)的儲能系統(tǒng)需要依靠人工進(jìn)行能源的調(diào)度和管理，這會導(dǎo)致能源的浪費和不穩(wěn)定。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過大數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，使得儲能系統(tǒng)可以更加智能地進(jìn)行能源管理和調(diào)度，從而提高儲能系統(tǒng)的效率，降低能源的浪費，并且使得能源供應(yīng)更加穩(wěn)定可靠。

提高安全性：城市新型儲能系統(tǒng)需要具備高度的安全性，以防止能源的泄漏和損壞。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以通過對各種可能的能源安全問題進(jìn)行模擬和分析，提前發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，從而提高儲能系統(tǒng)的安全性和可靠性。

提高自適應(yīng)力：城市新型儲能系統(tǒng)需要能夠適應(yīng)不同的環(huán)境和能源需求，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，使得儲能系統(tǒng)可以更加智能地預(yù)測和適應(yīng)不同的能源需求，從而提高儲能系統(tǒng)的自適應(yīng)能力，使得能源供應(yīng)更加靈活和高效。

3.2? 城市交通

3.2.1? 智慧交通系統(tǒng)

提高能源利用率：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對城市交通流量、車輛行駛路線等進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測，可以更加科學(xué)地規(guī)劃道路交通，避免擁堵現(xiàn)象的發(fā)生，減少車輛在行駛過程中的怠速和加速次數(shù)，降低能源的浪費。與此同時，深度學(xué)習(xí)還能夠優(yōu)化信號燈控制系統(tǒng)，讓道路交通更加流暢，減少車輛的停止等待時間，進(jìn)而減少排放物和環(huán)境污染[8]。

提高管理智能化水平：傳統(tǒng)的城市交通管理更多的傾向于人力化管理，既重人力又重物力。而利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對交通場景進(jìn)行實時監(jiān)控和分析，可以及時發(fā)現(xiàn)和處理道路上的交通事故和違章行為，減少人為的交通事故發(fā)生概率，同時也可減少交通事故對環(huán)境的破壞。

推動系統(tǒng)綠色智能化：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對車輛的使用情況、車輛尾氣排放情況等進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控，可以更好地鼓勵和引導(dǎo)市民使用公共交通工具，減少私家車的使用頻率，從而減少車輛尾氣排放帶來的環(huán)境污染，推動城市交通系統(tǒng)向著綠色智能化的方向發(fā)展。

3.2.2? 綠色照明系統(tǒng)

智能化照明控制：現(xiàn)代城市的照明系統(tǒng)通常采用智能化控制，如光感應(yīng)控制、時間控制等。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過對城市照明系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，實現(xiàn)自適應(yīng)的智能化控制，根據(jù)不同時間、地點、氣象條件等因素進(jìn)行智能調(diào)控，最大程度地降低能源消耗，達(dá)到節(jié)能減排的目的。

優(yōu)化照明效果：深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過智能化的照明調(diào)光方案來進(jìn)行實際應(yīng)用。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析城市的實時環(huán)境數(shù)據(jù)，如人流密集的區(qū)域、車流集中的道路等，智能調(diào)整照明的亮度和角度，使得能夠充分利用自然光線，減少人為的照明需求，降低照明能耗，延長照明設(shè)備的使用壽命，同時也減少了光污染對環(huán)境的影響。

優(yōu)化照明系統(tǒng)：深度學(xué)習(xí)技術(shù)還可以通過優(yōu)化城市照明系統(tǒng)的規(guī)劃和設(shè)計，更好地符合城市的發(fā)展需求和環(huán)保要求。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對城市照明數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，可以更加科學(xué)地規(guī)劃城市的照明系統(tǒng)，合理布局照明設(shè)施和照明設(shè)備，確保城市照明系統(tǒng)的綠色高效運行，為城市的可持續(xù)發(fā)展提供支持[9]。

3.3? 城市建筑

3.3.1? 綠色建筑設(shè)計

準(zhǔn)確和全面的數(shù)據(jù)分析：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在城市綠色建筑設(shè)計中的應(yīng)用為設(shè)計師提供了更加準(zhǔn)確和全面的數(shù)據(jù)分析能力。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，提取出關(guān)鍵的設(shè)計特征，幫助設(shè)計師更好地理解建筑與環(huán)境之間的關(guān)系。例如，深度學(xué)習(xí)可以通過對建筑周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)分析，確定建筑在日照、通風(fēng)和采光方面的最佳設(shè)計方案，從而提高建筑的能效性能和舒適性。

靈活性和高效性：深度學(xué)習(xí)技術(shù)為城市綠色建筑設(shè)計提供了更加靈活和高效的設(shè)計方法。傳統(tǒng)的建筑設(shè)計方法需要大量的試驗和調(diào)整，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過模擬大量的設(shè)計方案和分析結(jié)果，從而大大縮短設(shè)計周期和降低設(shè)計成本。設(shè)計師可以利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行虛擬實驗和數(shù)據(jù)模擬，快速評估不同設(shè)計方案的環(huán)境影響和能源利用效率，從而選擇最佳的設(shè)計方案。

創(chuàng)新性：深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠推動城市綠色建筑設(shè)計的創(chuàng)新和發(fā)展。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，設(shè)計師可以更好地理解和把握建筑與環(huán)境之間的復(fù)雜關(guān)系，從而創(chuàng)造出更加生態(tài)友好和高效的建筑設(shè)計方案[10]。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展也帶來了諸如智能建筑控制系統(tǒng)、自適應(yīng)建筑材料等新技術(shù)的應(yīng)用，進(jìn)一步提高了建筑的環(huán)境適應(yīng)性和能源利用效率。

3.3.2? 建筑能效優(yōu)化

準(zhǔn)確性與個性化分析：深度學(xué)習(xí)技術(shù)為城市建筑能效優(yōu)化提供了更加準(zhǔn)確和個性化的能效分析。傳統(tǒng)的建筑能效評估需要采集和處理大量的數(shù)據(jù)，并且對建筑的各個方面進(jìn)行復(fù)雜的計算和分析。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過對大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，提取出關(guān)鍵的能效特征和規(guī)律，從而可以更好地預(yù)測建筑的能效表現(xiàn)。這種個性化的能效分析可以幫助建筑管理者更好地了解建筑的能源使用情況，并且更有效地制定能效改進(jìn)措施。

能效檢測與優(yōu)化：深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以幫助建筑管理者實時監(jiān)測和優(yōu)化建筑能效。利用傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，建筑管理者可以實時收集建筑的各項數(shù)據(jù)，如能源使用量、室內(nèi)溫度、濕度等。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過對這些龐大的實時數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和分析，實現(xiàn)對建筑能效狀況的即時監(jiān)測和診斷。這樣建筑管理者可以及時發(fā)現(xiàn)能效問題，并且采取相應(yīng)的措施進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，從而提高建筑的能效性能。

3.3.3? 智能樓宇管理

精準(zhǔn)預(yù)測與優(yōu)化：深度學(xué)習(xí)可以幫助樓宇管理者實現(xiàn)能源消耗的精準(zhǔn)預(yù)測和優(yōu)化控制。通過對大量歷史能耗數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)可以建立能源消耗的預(yù)測模型，準(zhǔn)確預(yù)測未來的能源需求，幫助樓宇管理者更好地安排能源供給和使用，避免過度消耗和浪費。同時，深度學(xué)習(xí)還可以對能源系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化控制，根據(jù)實時數(shù)據(jù)和環(huán)境變化進(jìn)行調(diào)整，使能源利用更加高效和可持續(xù)。

節(jié)能管理與控制：深度學(xué)習(xí)可以幫助樓宇管理者實現(xiàn)智能化的能源管理和節(jié)能控制。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，樓宇管理系統(tǒng)可以實現(xiàn)對建筑設(shè)備和系統(tǒng)的智能監(jiān)測和控制，及時發(fā)現(xiàn)和糾正能源消耗過大的問題，采取有效的控制措施，實現(xiàn)能源的節(jié)約和優(yōu)化利用。同時，深度學(xué)習(xí)還可以結(jié)合智能化的能源管理策略，實現(xiàn)建筑設(shè)備和系統(tǒng)之間的智能協(xié)同，提高能源利用的整體效率，減少不必要的能源浪費。

能效的改進(jìn)與優(yōu)化：深度學(xué)習(xí)還可以幫助樓宇管理者實現(xiàn)建筑能效的持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化。通過對多源數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)分析，樓宇管理者可以及時了解建筑能效的情況，發(fā)現(xiàn)并解決能源消耗的瓶頸和問題，采取有效的改善和優(yōu)化措施，持續(xù)提高建筑的能源利用效率，實現(xiàn)綠色環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。

3.4? 居民生活

3.4.1? 智能環(huán)境監(jiān)測

實時與精準(zhǔn)：深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度和實時性。智能環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)通過傳感器等設(shè)備收集大量環(huán)境數(shù)據(jù)，利用深度學(xué)習(xí)算法可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的處理和分析，及時發(fā)現(xiàn)環(huán)境問題和異常情況。這有利于城市管理者快速作出決策，采取有效措施，從而減少環(huán)境污染和資源浪費，推動低碳城市的發(fā)展。

智能化：深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的智能化水平。傳統(tǒng)的環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)往往只是簡單的數(shù)據(jù)采集和展示，缺乏智能化的分析和預(yù)警功能。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過對大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，實現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)的智能化，能夠自動識別環(huán)境污染源、預(yù)測環(huán)境變化趨勢，并給出針對性的建議和預(yù)警，為城市管理者提供更加全面和準(zhǔn)確的環(huán)境信息，有效地指導(dǎo)低碳城市的規(guī)劃和管理。

全方位：深度學(xué)習(xí)技術(shù)還能夠促進(jìn)環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)的多模態(tài)融合處理。環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)不僅包括空氣質(zhì)量、水質(zhì)量等單一的環(huán)境參數(shù)，還包括了視頻、圖像等多種形式的數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效融合分析，從而更全面地了解城市環(huán)境的情況，為低碳城市的規(guī)劃和管理提供更加全面和深入的數(shù)據(jù)支持。

3.4.2? 智能垃圾與廢棄物處理

精準(zhǔn)性：深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以在垃圾分類和回收中發(fā)揮重要作用。傳統(tǒng)的垃圾分類往往需要人工操作，容易出現(xiàn)分類錯誤和效率低的情況。而深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過對大量的垃圾圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，建立準(zhǔn)確的垃圾分類模型，實現(xiàn)自動識別和分類垃圾。這樣可以提高垃圾分類的準(zhǔn)確性和效率，使得廢棄物可以得到更好的處理和回收利用，有助于減少對環(huán)境的污染。

智能性：深度學(xué)習(xí)技術(shù)還可以在垃圾處理過程中實現(xiàn)智能化和自動化。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以建立垃圾處理設(shè)備的智能控制模型，實現(xiàn)自動分揀、壓縮、填埋或焚燒等過程。這樣不僅提高了垃圾處理的效率，還能降低對人工工作的依賴，減少勞動力成本，對環(huán)境也更為友好。

此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)還可以在廢棄物資源回收利用方面發(fā)揮作用。通過深度學(xué)習(xí)算法的學(xué)習(xí)和優(yōu)化，可以實現(xiàn)對廢棄物的再利用、再循環(huán)利用和再加工，有效減少對自然資源的消耗，降低廢棄物對環(huán)境的不良影響。在資源回收率更高的同時也帶動了環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，增加了就業(yè)機(jī)會。

4? 結(jié)束語

當(dāng)前低碳城市的建設(shè)緊緊以4C為核心，即城市能源（City Energy）、城市交通（City Traffic）、城市建筑（City Construction）以及居民生活（Citizen Life）。而關(guān)于4C中的每一方面又都有著豐富的內(nèi)涵，如城市能源方面，又主要包含了新能源發(fā)電、城市新型儲能系統(tǒng)以及新能源產(chǎn)業(yè)鏈等。隨著當(dāng)今時代科技的發(fā)展，以深度學(xué)習(xí)為核心的人工智能技術(shù)早已滲透并應(yīng)用到多個領(lǐng)域。而深度學(xué)習(xí)對低碳城市的建設(shè)發(fā)展早已提上日程，并在某些發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)體取得了極為良好的應(yīng)用，所以研究深度學(xué)習(xí)對低碳城市建設(shè)發(fā)展的影響具有重要意義。

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