楊雅雲觀點:用人工智能及大數據決定能源策略比公投更容易成功

2018-03-02 06:30

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從全球減量的角度來看,各國採用一致或透明度高的量化分析工具是必要的,因為不同的量化工具,不同的統計資料,不同的參數設定例如政策、技術發展、新技術種類的可能性,都可能得到不同的模擬結果,如果各國都各自為政,國際溝通將沒有一套比較基礎,那各說各話的情況可就多了。

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這套模型應用經濟學領域發展已久的「一般均衡模型」,就好像一個模擬器,也被各國政策智庫採用,一般均衡模型可以依據可能的政策、技術發展情境,模擬在各種不同的情境下,廠商和消費者的經濟行為。我國對進口能源及貿易依賴度相當高,歐美、中國等任一個大型經濟體打噴涕,臺灣就重感冒。因此,相對於自己說了算的大型國家,我們的任何能源政策,都不能用簡單的「理念思考模型」作決策,而更需要一個能與國際接軌的工具,來模擬國際政策對臺灣的影響。

我們目前正在能源策略模擬器裡跑大量的參數,一方面透過運維的過程,學習如何善用這個模擬器,一方面也要讓更多人學習如何使用這套模型。我們希望不久之後,能與你在這個專欄分享Economic Projection and Policy Analysis (EPPA)-Taiwan的分析結果,提供全局思維,這不僅為政府應重視的工作,綠色企業把焦點在致力於綠能技術硬體設備發展的同時,也不應忽視市場模擬的軟實力。

作者介紹|楊雅雲

受到紀錄片《不願面對的真相》啟發,2009年大跨度轉行到台達電子文教基金會,領導莫拉克風災校園重建—那瑪夏民權國小重建工作。擅長融合營利型公司與非營利組織的強項,將設計思考、行銷溝通與環境效益三個領域跨界整合,2014年創辦綠學院,同時為Green Impact Lab綠色創業加速器的共同創辦人,著有《綠領建築師教你設計好房子》一書。

作者介紹|柴蕙質

擁有獨門專長的能源模型分析師,參與美國麻省理工學院全球變遷研究中心合作案,為台灣開發全球CGE模型,目前為核能研究所能源經濟及策略研究中心的副工程師,也是綠學院的綠色帶路人。

本圖/文經授權轉載自綠學院(原標題:用人工智能及大數據決定我們的能源策略比全民公投更容易成功)

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