2002年7月25日，加利福尼亞州克恩維爾北部的紅杉國家公園發生火災，這場失控火情被定名為麥克納利。圖中，一棵巨大的紅杉令周邊林木相形見絀。麥克納利野火共蔓延5萬多英畝，這棵巨型紅杉也面臨生存威脅。紅杉樹被稱為地球上體量最大的生物，不少紅杉樹齡已經超過千年，而且僅生長在內華達山脈南部地區。雖然紅杉樹需要野火餘燼滋養生息，但過高的熱量同樣令這些巨樹難以支撐自身體重。
迄今為止，第26屆聯合國氣候變化大會（COP26）最大的成就之一，是承諾到2030年停止並扭轉全球林木砍伐活動。
上週各國100多位領導人共同達成協議，將籌集近140億英鎊（約合192億美元）的公共與私人資金支持這項計劃。
森林砍伐與氣候變化間的聯繫已經得到證明。
森林每年吸收全球化石燃料燃燒所產生的二氧化碳中的約三分之一，但巨大的環境貢獻並沒有放緩我們砍伐林地的腳步。
每分鐘，都有一片面積相當於27個足球場的林地徹底消失。
雖然以自然調節為本的解決方案非常重要，但技術在保護林地方面同樣發揮着不可替代的作用。
很多朋友可能想象不到，區塊鏈正是這套森林保護技術體系中的關鍵一員，有望解決供應鏈中的非法木材流通問題。
非法採伐正威脅着世界上眾多極具價值的森林，其分佈從亞馬遜一路延伸至俄羅斯遠東地區。
為此，技術廠商iov42正與歐盟合作開發“區塊鏈式”基礎設施，計劃利用區塊鏈技術提高政府及各類組織的跨境服務標準。此外，歐盟委員會對使用區塊鏈改善森林可持續實踐也表現出濃厚興趣。
為了應對挑戰，iov42公司今年推出了Timber Chain。這是一款應用程序，能夠為供應鏈內的各環節相關方提供區塊鏈數字身份，並將木材表示為數字資產的形式。
這款應用程序由iov42公司與非營利性環保組織Preferred by Nature合作設計，旨在改善並保護從森到大陸架等各個環境層面中全體利益相關方間的交互行為。
據稱目前全球非法木材貿易總值在500億至1500億美元之間，聯合國環境規劃署估計整體市場上約有15%至30%的木材來源非法。
另據估算，非法木材佔亞馬遜、中非以及東南亞木材採伐量的50%至90%。
iov24公司首席執行官Dominic von Trotha Taylor解釋道：“木材的整個生產週期到處存在浪費現象。從被裝上集裝箱船開始、到進口商接手、再到被實際製作成一張桌子，期間各個環節都有浪費比例。”
Tayler還提到，“iov42公司希望跟蹤流程中的各個階段，爭取將生產過程中帶來的種種廢物轉化為新的資產。例如，如果某一環節會生成木漿，我們就設計出能夠利用這部分木漿的業務體系。”他補充道，“我們目前正與歐盟保持合作，不只是在按之前提到的方式跟蹤並優化整個生產流程，同時還要設計出新的可持續經濟循環。例如，探索資源回收或再利用後能夠帶來哪些新的可能性。”
“雖然目前才剛剛起步，但我們的業務已經大獲成功。我們正與非營利組織Preferred by Nature開展合作，他們是目前世界上最大的木材認證機構。”他還強調，區塊鏈技術對於木材行業中這種涉及多種資產及多方參與者的數據庫來説無疑是“完美”方案。
此外還有更多其他用途，例如監控鋰礦產供應鏈。隨着人們越來越多選擇電動汽車，鋰礦產供應將在未來幾年內迅猛增長。
“我們還與幾家希望保證化妝品成分具有可持續性的化妝品廠商及服裝銷售商進行了溝通，幫助他們確保原材料的真實來源與聲明來源切實相符。”
歐盟委員會還着力探索區塊鏈在改善可持續性與資源獲取能力方面的潛在空間。歐洲區塊鏈服務基礎設施（簡稱EBSI）將於今年年底進入第二階段，啓動後每分鐘有望處理多達150億筆交易，這也將創下區塊鏈技術領域的新紀錄。
毀滅森林的不只是人，還有自然界的無情野火。近年來美國就飽受野火的摧殘。
之前，曾有多起重大野火源自供電線路的故障或磨損。不少專家警告稱，未來更多極端天氣的出現將使基礎電網承受更大壓力。
Gridware公司聯合創始人兼CEO Timothy Barat表示：“我們的基礎設施趨於老化，而且正快速落後於時代。我們的勞動力也不斷萎縮、設備壓力持續增長，電氣化普及、氣候變化以及極端天氣出現頻率的提升已經成為現實挑戰。”
Barat還提到，目前美國不少電路與電線杆仍然保持着每十年檢查一次的傳統，導致電力企業很難在災難發生前預先發現問題。他解釋道，“公共事業公司仍在用錘子敲擊電線杆來檢查結構強度。工人們會用聽聲方法斷定杆體是否堅固，但這種方式明顯容易引發錯誤判斷。”
為了確保定期監控電力線路並發現早期問題，Gridware公司開發出Gridscope。它採用AI算法在本地處理傳感器數據，從而大大降低通信功耗。
“AI技術的優勢在於識別模式並做出質量判斷。隨着時間的推移，AI技術能夠建立起一套理解庫，將故障前兆與實際故障匹配起來。以此為基礎，它能夠對設備傳遞的一切小信號保持高度敏感，及時提醒哪些位置可能發生問題。”他表示。
ClimateAi公司CEO Himanshu Gupta則提到，氣候變化的本質屬於“大數據問題”，因為每天各地氣象站、衞星與地面傳感器都會傳來數以TB計的數據。
“上世紀九十年代誕生的傳統算法和系統，顯然不足以處理如此龐大的數據規模。這就需要AI伸出援手，幫助我們做出可靠的預測與優化。”
他還引用了食品與農業供應鏈的現實案例。“我們正與澳大利亞一家名為Pacific Seeds的公司密切合作，共同解決澳大利亞過去十年來持續面對的乾旱問題。通過對氣候的預判，他們開始向農民提供種子建議，並結合每年生長季末的產出成果持續學習。事實證明，這種方式的起效速度要遠遠高於通常耗費十年甚至更久的新種子研發推廣。”
“我們這樣的AI方案能夠立足各類小規模氣候條件評估新型種子品種的種植適應性，並大大縮短產品上市時間。它能夠分析以往種子產出數據、天氣數據、土壤數據及未來氣候數據，藉此定位哪些種子最適合在哪些區域內種植。”
他還提到，AI還能通過中期天氣預報幫助人類應對氣候變化。作為現實難題，大部分原有天氣系統在將海洋數據納入模型時都會遇到嚴重瓶頸。“我們使用的是與自動駕駛汽車行業相同的算法。這種算法會檢查輸入汽車的1000張圖像、檢測其中行人，而後對行人向左和向右移動的概率做出判斷。”
“既然模型在自動駕駛領域表現良好，我們為什麼不用它處理氣候數據試試看呢？為此，我們把温度、降水和風速設定為基本問題，嘗試將氣候數據與可視化圖像映射起來。這樣，行人檢測問題就快速轉化為對厄爾尼諾/拉尼娜等海洋氣候模式的預測問題，甚至能夠進一步轉化為地面熱浪預測問題。通過該算法，我們能夠預測出兩週之後將要出現的極端天氣事件，而且性能較傳統天氣模型高出10%到150%。”
我們當然不可能對全球各地的森林區域開展物理監控，而森林又切實關係着整個人類社會乃至這顆蔚藍星球的生態穩定。如果區塊鏈和AI等應用技術能夠提供幫助，並在某些特定情況下防止環境危害的進一步擴散，我們當然應該着力加以推廣。所以跟很多“環保原教旨主義者”不同，技術並不是破壞環境的元兇、反而可能成為維持全球生態穩定的大救星。