北京大學與阿里巴巴達摩院(DAMO Academy)的研究團隊利用人工智慧與高解析度衛星影像,建立了中國第一個全國尺度、具高精度的可再生能源設施清單。這項研究透過大規模影像分析,首次以接近「逐一盤點」的方式描繪中國風力與太陽能發電設施的實際分布。![]()
研究人員在雲端平台上運行達摩院自研的AI影像識別模型,處理總計7.56TB、解析度達0.5公尺的開源衛星影像資料,覆蓋中國全境。透過電腦視覺技術,系統可以從影像中辨識出光伏板陣列與風力發電機等特定結構,進而建立完整的地理定位資料庫。![]()
分析結果顯示,AI系統在全國1915個縣識別出約31.9萬處太陽能光伏設施,以及9.16萬台風力發電機。研究團隊因此獲得一份前所未有的新能源基礎設施清單,北京大學學者劉瑜形容,這讓研究者得以用「上帝視角」觀察中國新能源發展格局。![]()
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AI與衛星資料如何完成這項「全國普查」
傳統能源統計多依賴地方行政資料或估算模型,但這些資料往往零散且更新速度慢。此次研究則改用衛星遙測搭配AI影像辨識的方法,直接從影像中識別能源設施的位置與分布。![]()
為了處理龐大的資料量與中國多樣的地形環境,研究團隊將AI模型部署在雲端計算平台上,進行大規模運算與影像分析。這種架構讓系統能在全國範圍內維持高精度辨識能力。![]()
研究成果據報於2026年5月20日發表在國際學術期刊《Nature》。![]()