跨语桥梁
【建站扶持计划】 
气候变化是我们这一代人面临的决定性挑战，应对这一挑战需要集体努力。为了帮助每个人采取行动，我们正在努力通过工具和技术（例如 Google 地球、Earth Engine 和 Environmental Insights Explorer）分享有关地球的见解，这些工具和技术将丰富的世界地图与先进的人工智能相结合。通过深入了解地球如何变化，我们可以构建可持续发展工具并支持其他组织也这样做。我们可以努力实现我们的目标，即到 2030 年帮助个人、城市和合作伙伴每年共同减少 10 亿吨碳当量排放。
现在，我们正在通过Google 地图平台中的新产品扩展我们的可持续发展产品。这些产品应用人工智能和机器学习，以及航空图像和环境数据，提供有关太阳能潜力、空气质量和花粉水平的最新信息。借助这项技术，开发人员、企业和组织可以构建绘制和减轻环境影响的工具。
绘制太阳能潜力图
为了鼓励使用太阳能技术，我们于 2015 年启动了Project Sunroof，帮助人们探索其所在地区的太阳能潜力和节约成本。公司很快也对访问这些信息感兴趣，现在，我们向企业提供这些信息。我们的新 Solar API 使用地图和计算资源为美国、法国和日本等 40 个国家/地区的 3.2 亿多座建筑提供详细的屋顶太阳能潜力数据。
为了获得这些见解，我们训练了一个 AI 模型，直接从航空图像中提取有关屋顶几何形状的 3D 信息，以及有关树木和阴影的详细信息。此外，Solar API 还考虑了该地区的历史天气模式、能源成本等因素。这意味着太阳能安装商等企业甚至在访问该地区之前就可以了解建筑物接收了多少阳光以及潜在的节能效果。反过来，这项技术使房主能够更快速、更轻松地安装太阳能电池板，并为电网贡献可持续能源。
提供可靠的空气质量信息
除了减少排放之外，我们还致力于帮助人们适应不断变化的气候。去年，我们在 Google 地图中推出了空气质量图层，以便人们可以就去哪里和做什么做出明智的决定，这与影响全球许多人的野火尤其相关。随着全球对更好的空气质量信息的需求不断增长，我们在 Google 地图平台中构建了空气质量 API。API 显示了全球 100 多个国家的可靠空气质量数据、污染热图和污染物详细信息。
该 API 每小时验证和组织来自多个数据源（包括政府监测站、气象数据、传感器和卫星）的数 TB 数据，以提供本地和通用索引。该计算的一部分涉及查看实时交通信息，以了解某个区域的拥堵数据和汽车数量，并且我们使用机器学习来预测给定时间该区域的不同污染物。这一过程使医疗保健、汽车、交通等行业的公司能够向用户提供准确、及时的空气质量信息，无论他们身在何处。
预测最常见的过敏原
气温上升和温室气体排放还导致产生花粉的植物在更多地方生长，花粉产量增加，对季节性过敏的人造成额外的不利影响。
我们的新花粉 API 显示超过 65 个国家/地区最常见过敏原的当前花粉信息。该 API 提供本地化的花粉计数数据、热图可视化、详细的植物过敏原信息以及针对过敏患者限制暴露的可行提示。为了获取这些信息，我们使用机器学习来确定特定的产生花粉的植物的位置。结合当地的风力模式，我们可以计算花粉粒的季节性和每日数量，并预测花粉将如何传播。
有了这些信息，想要帮助人们做出更健康决策的公司就可以获得基于数据的见解。例如，旅行规划应用程序可以使用此花粉信息来改进日常通勤或假期的规划。
借助这三个新的 Google 地图平台 API，企业可以获取全面且最新的环境信息，以开发可持续产品并帮助人们适应气候变化的影响。我们致力于构建工具来组织环境信息，并使这些数据对公司、城市和合作伙伴有用，以便我们都能采取集体行动。
原文链接：https://blog.google/products/maps/google-maps-apis-environment-sustainability/
