إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي في العمل: كيف تُقلل المدن الذكية من انبعاثات الكربون الحضرية

النقطة الأهم بسيطة: المدن الذكية تُقلل انبعاثات الكربون عندما تتجاوز وظيفة أجهزة الاستشعار المتصلة مجرد جمع البيانات. يكمن النمط الأمثل في حلقة مغلقة: أجهزة إنترنت الأشياء تقيس ما يحدث، والبرمجيات تحلل البيانات، وأنظمة التحكم الآلية أو مشغلو المدينة تُغير نظامًا ماديًا يستهلك الطاقة أو الوقود. قد يشمل ذلك تقليل التبريد غير الضروري، وتعديل توقيت إشارات المرور، وتخفيف إضاءة الشوارع عند خلوها، وتغيير الطلب على الكهرباء، أو تحسين مسارات مركبات الخدمات.

هذا التمييز مهم لأن المدينة قد تُركّب آلاف أجهزة الاستشعار ومع ذلك لا تُحقق سوى فائدة مناخية ضئيلة إذا لم تُغيّر البيانات طريقة عمل البنية التحتية. تبدأ المشاريع الأقوى بمشكلة انبعاثات قابلة للقياس، وتربط البيانات بقرار تشغيلي، ثم تتحقق من النتيجة بمقارنتها بخط أساس.

لماذا يمكن أن يكون لإنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي أهمية كبيرة في المدن؟

تتركز المباني ووسائل النقل والإضاءة العامة والمرافق العامة وغيرها من الخدمات كثيفة الاستهلاك للطاقة في المدن ضمن مساحة صغيرة نسبيًا. وقدّرت وكالة الطاقة الدولية أن المدن تُنتج نحو 70% من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون العالمية، ولذا فإن تحسين إدارة الطاقة الحضرية يُمكن أن يُحدث أثرًا بالغًا. ويوضح تقرير وكالة الطاقة الدولية بعنوان " تمكين المدن من أجل مستقبل خالٍ من الانبعاثات" أن الأنظمة الرقمية تُساعد المدن على إدارة الطاقة في الوقت الفعلي وتنسيق البنية التحتية بكفاءة أكبر.

يؤدي كل من إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي أدوارًا مختلفة. يوفر إنترنت الأشياء بياناتٍ مثل: الإشغال، ودرجة الحرارة، واستهلاك الكهرباء، وسرعة حركة المرور، وتوافر مواقف السيارات، وحالة المعدات، ومستويات الإضاءة، وجودة الهواء. بعد ذلك، يستطيع الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة اكتشاف الأنماط، والتنبؤ بالطلب، وتحديد الحالات الشاذة، أو التوصية بإعدادات تحكم أفضل. أما الخطوة الأخيرة فهي تشغيلية: تغيير منظم الحرارة، أو إبطاء المضخة، أو تغيير توقيت إشارة المرور، أو شحن البطارية في وقت مختلف، أو إرسال فريق صيانة قبل أن تُهدر المعدات المزيد من الطاقة.

1. تُعد المباني الذكية والطاقة المركزية من بين أوضح فرص خفض انبعاثات الكربون

تُعدّ أنظمة التدفئة والتبريد والتهوية والإضاءة أهدافًا جيدة لأنها تستهلك كميات كبيرة من الطاقة، وغالبًا ما تُشغّل وفق جداول زمنية ثابتة. ويمكن لأجهزة استشعار الإشغال، والعدادات الذكية، وبيانات قياس المعدات عن بُعد، وبيانات الطقس أن تُظهر الاحتياجات الفعلية للمبنى، بدلًا من افتراض أن كل مساحة تحتاج إلى الخدمة نفسها طوال اليوم.

يُقدّم تحليل وكالة الطاقة الدولية للطاقة والذكاء الاصطناعي لعام 2025 مقياسًا مفيدًا للفرصة المتاحة: إذ يُمكن للتحكم الأمثل في التدفئة والتهوية وتكييف الهواء أن يُوفّر حوالي 10% من استهلاك الطاقة في المباني المُجهزة بأنظمة إدارة. هذا مثال على الإمكانات التقنية، وليس ضمانًا لكل مبنى. وتعتمد الوفورات على الوضع الأساسي، والمناخ، وحالة المعدات، وأنماط الإشغال، ومدى فعالية نظام التحكم في التشغيل.

تُقدّم منطقة بونغول الرقمية في سنغافورة مثالًا عمليًا وحديثًا. تشير صفحة شركة JTC، التي تم تحديثها آخر مرة في 10 يوليو 2026، إلى أن المنطقة تضم أكثر من 20,000 جهاز استشعار تجمع معلومات آنية حول أداء المباني، والإشغال، والظروف البيئية، واستهلاك الطاقة. ووفقًا لشركة JTC، يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي استخدام هذه البيانات لتحقيق وفورات في الطاقة تصل إلى 20%. وتجمع المنطقة نفسها بين شبكة ذكية، وألواح شمسية على أسطح المباني، ونظام تبريد مركزي، وتوأم رقمي؛ وتشير تقارير JTC إلى انخفاض بنسبة 35% في انبعاثات الكربون السنوية بفضل تصميم المنطقة المتكامل. تتوفر التفاصيل في نظرة عامة على استدامة منطقة بونغول الرقمية على موقع JTC .

بالنسبة لمدينة أو مالك عقار يفكر في هذا النهج، فإن الخيار الأمثل هو محفظة عقارية ذات إدارة مركزية للمباني، وأحمال تكييف هواء كبيرة، وأنماط إشغال متوقعة، وعدد كافٍ من عدادات القياس الفرعية لإنشاء خط أساس موثوق. قد يكون لدى مبنى صغير مزود بأنظمة تحكم فعالة بالفعل هامش ربح أقل بكثير.

2. يمكن لإدارة حركة المرور المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تقلل من هدر الوقود، ولكن فقط في ظل الظروف المناسبة.

تُعدّ حركة المرور مثالاً طبيعياً على استخدام الذكاء الاصطناعي، نظراً لتغير ظروف الطرق باستمرار. ويمكن للكاميرات، والإشارات المتصلة، وأجهزة استشعار الطرق، وأنظمة تحصيل الرسوم، وبيانات مواقع المركبات، أن توفر المدخلات اللازمة للتحكم التكيفي في حركة المرور. وبذلك، يستطيع الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالازدحام، وتحسين اختيار المسار، وتحديد الحوادث، أو تعديل توقيت الإشارات الضوئية.

يشير تحليل وكالة الطاقة الدولية لعام 2025 إلى أن تحسين اختيار المسارات وخصائص القيادة يمكن أن يحقق مكاسب في الكفاءة تتراوح بين 5% و10% تقريبًا في تطبيقات النقل. ومع ذلك، فإن هذا الرقم هو تقدير تقريبي على مستوى التطبيق، وليس نتيجة عامة على مستوى المدينة.

تقدم سنغافورة مثالاً مفيداً لكيفية تطبيق هذا النظام عملياً بدلاً من مجرد مناقشته. ففي ردٍّ برلماني بتاريخ 4 أغسطس/آب 2026، ذكرت وزارة النقل أن هيئة النقل البري تُجري تجارب على بيانات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP 2) لتحسين إشارات المرور ديناميكياً من خلال نظام المرور الذكي التعاوني والموحد (CRUISE). كما تعمل الهيئة على توسيع نطاق تحليلات الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي للكشف المبكر عن الحوادث. ويمكن الاطلاع على الوصف الرسمي في تحديث إدارة المرور الصادر عن الوزارة .

تكون الحجة المناخية أقوى عندما تُسهم عمليات المرور المُحسّنة في الحد من التوقفات المتكررة، والقيادة المتقطعة، والدوران غير الضروري، أو المسافة المقطوعة لمركبات الخدمة. وتضعف هذه الحجة إذا شجعت الطرق الممهدة على زيادة استخدام السيارات. وتحذر وكالة الطاقة الدولية تحديدًا من أن آثار الارتداد قد تُبدد جزءًا من فوائد الذكاء الاصطناعي في خفض الانبعاثات إذا حوّلت التكنولوجيا المسافرين من وسائل النقل العام إلى استخدام السيارات الخاصة بشكل أكبر.

3. إنارة الشوارع الذكية هي تطبيق أبسط، وغالبًا ما يكون التحقق منه أسهل

إنارة الشوارع أقل جاذبية من التوأم الرقمي الحضري، لكنها تُعدّ من أوضح الأمثلة على البنية التحتية المتصلة التي تُحقق وفورات ملموسة في الطاقة. التصميم الأساسي بسيط: مستشعرات الضوء، وأنظمة كشف الحركة، وأنظمة التحكم الشبكية، ووحدات إضاءة LED، تُمكّن المدينة من توفير الإضاءة المطلوبة مع تقليل شدة الإضاءة عند عدم الحاجة إلى السطوع الكامل.

تصف دراسة حالة أجرتها رابطة الحكومات المحلية في المملكة المتحدة تجربة مجلس مقاطعة ساوث كيستيفن، حيث تم تركيب 12 مصباح إنارة شوارع مزودة بمستشعرات ضوئية، وأجهزة استشعار لجودة الهواء، وكاميرات مراقبة، وأنظمة توقيت، ووحدات تحكم في شدة الإضاءة. وتشير الدراسة إلى أن استهلاك الطاقة لهذه المصابيح انخفض من 70 واط إلى 5 واط ليلاً، ثم عاد إلى سطوعه الطبيعي عند استشعار الحركة، مما حقق وفورات في الطاقة والتكلفة وانبعاثات الكربون بنسبة 56% في المشروع التجريبي. ويمكن الاطلاع على تفاصيل المشروع في دراسة حالة "الأماكن الذكية" الصادرة عن رابطة الحكومات المحلية .

يُعدّ هذا النوع من المشاريع مناسبًا تمامًا عندما لا تزال المدينة تعتمد على تجهيزات إضاءة عالية الاستهلاك للطاقة، وساعات تشغيل طويلة، وشوارع يتفاوت فيها الطلب على الإضاءة بشكل كبير حسب الوقت والنشاط. أما في حال وجود مصابيح LED عالية الكفاءة وأنظمة التعتيم الحديثة، فيكون هذا الخيار أقل جاذبية.

4. الشبكات الذكية تربط طلب المدينة على الكهرباء النظيفة

لا يقتصر خفض انبعاثات الكربون على استخدام كميات أقل من الكهرباء فحسب، بل إن التوقيت مهم أيضاً. فقد يتمكن مبنى أو بطارية أو شاحن سيارات كهربائية أو محطة تبريد مركزية من تحويل جزء من احتياجاته من الكهرباء بعيداً عن ساعات الذروة أو نحو فترات يزداد فيها توليد الطاقة المتجددة.

هذا هو المنطق الكامن وراء المباني الموفرة للطاقة والمتصلة بالشبكة. ويصف دليل وزارة الطاقة الأمريكية لعام 2024 حول تقنيات المباني الموفرة للطاقة والمتصلة بالشبكة مرونة الطلب كوسيلة للحد من هدر الطاقة، وموازنة أحمال الذروة، وتحسين دمج توليد الطاقة المتغير. وعلى مستوى المدن، يمكن أن تصبح المباني المتصلة موارد قابلة للتحكم بدلاً من كونها مستهلكين سلبيين.

تُجسّد منصة سنغافورة الرقمية المفتوحة هذا المفهوم على مستوى الأحياء. وتُشير هيئة تكنولوجيا الحكومة (GovTech) إلى أن المنصة تُدمج البيانات الآنية من أنظمة متعددة، وتُمكنها من إيقاف تشغيل الأجهزة التي لم تعد هناك حاجة إليها تلقائيًا. وتُحدد صفحة المنتج، بتاريخ 15 مايو 2026، هدفًا يتمثل في خفض استهلاك الطاقة بنسبة 30% في حالة استخدام المنصة في حي بونغول الرقمي. للاطلاع على الوصف الحالي، يُرجى زيارة صفحة منصة GovTech الرقمية المفتوحة الرسمية.

5. يمكن لأنظمة إدارة النفايات والمياه والصيانة أن تقلل من الانبعاثات الحضرية غير المباشرة

لا يتطلب كل تطبيق مفيد للمدن الذكية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي المتطورة. يمكن لأجهزة استشعار مستوى امتلاء حاويات النفايات العامة أن تقلل من رحلات جمع النفايات غير الضرورية. كما يمكن لعدادات المياه الذكية أن تكشف عن التسريبات في وقت مبكر. ويمكن للصيانة التنبؤية أن تكتشف أعطال المضخات أو المبردات أو المحركات قبل أن تتسبب في هدر الطاقة أو انقطاع واسع النطاق للتيار الكهربائي. ويمكن لأجهزة استشعار الفيديو أو الأجهزة البيئية أن تساعد المدينة على توجيه عمليات التفتيش بدلاً من إرسال فرق العمل وفق جداول زمنية ثابتة.

عادةً ما يكون مسار خفض انبعاثات الكربون غير مباشر: تقليل عدد الأميال المقطوعة بالشاحنات، وتقليل عمليات الضخ، وتقليل هدر المواد، أو استخدام معدات أكثر كفاءة. وهذا يعني أن خطة القياس يجب أن تتتبع النتائج الملموسة، وليس مجرد عدد الأجهزة المتصلة. فعلى سبيل المثال، ينبغي على المدينة أن تسأل عن عدد الأميال التي تم تجنبها بالمركبات، وكمية الطاقة الكهربائية التي تم توفيرها، أو مقدار التسرب الذي تم منعه.

من أين تأتي وفورات الكربون فعلياً

ما الذي يفصل مشروعاً حقيقياً للحد من انبعاثات الكربون عن نموذج تجريبي لمدينة ذكية؟

ابدأ بخط أساس لانبعاثات الكربون، وليس بقائمة من التقنيات.

يُحدد المشروع الموثوق استهلاك الطاقة أو الوقود قبل تنفيذه، ثم يحوّل هذا التغيير إلى انبعاثات كربونية باستخدام معامل انبعاثات موثق. تشمل المقاييس المفيدة: كيلوواط ساعة لكل قدم مربع، واستهلاك الوقود لكل ميل تقطعه المركبة، وطاقة التبريد لكل طن ساعة، أو الكهرباء لكل ساعة إضاءة. ولا يُعدّ عدّ أجهزة الاستشعار أو لوحات المعلومات أو استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات دليلاً على فائدة مناخية.

ربط التحليلات بإجراء ما

تُعدّ لوحة التحكم التي تُعلم فريق الصيانة بأن المبنى يستهلك طاقةً زائدة مفيدة، لكن النظام القادر على تعديل نقطة التشغيل بأمان، أو جدولة الصيانة، أو إيقاف تشغيل منطقة غير مستخدمة، يُسهّل تحقيق التوفير بشكل كبير. فكلما زادت الحاجة إلى التدخل اليدوي في النظام، زادت احتمالية بقاء المعلومات المفيدة دون استخدام.

قياس جودة الخدمة في نفس الوقت

لا تُعتبر تخفيضات الطاقة ناجحة إذا تسببت في عدم راحة المباني، أو عدم أمان الشوارع، أو عدم موثوقية الحافلات. وتتتبع البرامج الجيدة نتائج كل من انبعاثات الكربون ونتائج الخدمات: شكاوى الراحة، ووقت السفر، ومستويات الإضاءة، ووقت تشغيل المعدات، وضغط المياه، أو حالات عدم جمع النفايات.

سجّل البصمة الرقمية

تستهلك أنظمة الذكاء الاصطناعي نفسها الكهرباء. ويُشير تقرير وكالة الطاقة الدولية لعام 2025 إلى أن مراكز البيانات كانت مسؤولة عن حوالي 180 مليون طن متري من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون غير المباشرة الناتجة عن استهلاك الكهرباء في عام 2024، أي ما يُعادل 0.5% من إجمالي انبعاثات احتراق الوقود عالميًا. هذا لا يعني أن تتجنب المدن استخدام الذكاء الاصطناعي، ولكنه يعني أن حجم العمليات الحسابية يجب أن يتناسب مع حجم المشكلة. قد تكون خوارزمية تحكم بسيطة أفضل من نموذج ضخم إذا حققت نفس النتيجة التشغيلية.

انتبه لتأثيرات الارتداد

قد تُسهم الكفاءة أحيانًا في خفض تكلفة الخدمة أو تسهيل استخدامها، مما قد يزيد الطلب عليها. فسهولة حركة المرور قد تجذب المزيد من السيارات؛ وانخفاض تكلفة التبريد قد يؤدي إلى خفض إعدادات منظم الحرارة؛ وسهولة ركن السيارات قد تشجع على المزيد من الرحلات بالسيارة. وتشير وكالة الطاقة الدولية صراحةً إلى أن هذه التأثيرات العكسية قد تُقلل أو تُعكس بعض وفورات الانبعاثات. لذا، تُحقق التكنولوجيا أفضل النتائج عند دمجها مع سياسات النقل، واستخدام الأراضي، والبناء، والطاقة النظيفة.

كيفية معرفة ما إذا كان هذا النهج مناسبًا لمدينتك أو مؤسستك

يُعدّ كلٌّ من إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي خيارين مناسبين عند توافر أربعة شروط: استهلاك النظام لطاقة أو وقود ذي قيمة، وتغيّر ظروف التشغيل بمرور الوقت، وإمكانية وصف هذا التغيّر من خلال البيانات، وإمكانية اتخاذ إجراء بناءً على هذه المعلومات من قِبل شخص ما أو وحدة تحكّم آلية. وإذا غاب أحد هذه الشروط، فإنّ جدوى المشروع تتلاشى سريعًا.

• مرشح جيد: شبكة تبريد مركزية يتغير حملها بتغير الإشغال والطقس.
• المرشح المناسب: مصابيح الشوارع التي تعمل بكامل طاقتها لفترات طويلة مع قلة النشاط.
• مرشح جيد: ممر مزدحم حيث يكون توقيت الإشارات ثابتًا على الرغم من التغيرات الكبيرة في تدفق حركة المرور.
• مرشح ضعيف: نشر جهاز استشعار بدون استجابة تشغيلية محددة.
• المرشح الضعيف: لوحة تحكم تعمل بالذكاء الاصطناعي لا يمكنها الوصول إلى بيانات تاريخية موثوقة أو التأثير على إعدادات المعدات.
• المرشح الضعيف: مشروع يعتمد مقياس نجاحه على عدد الأجهزة بدلاً من الطاقة أو الوقود أو خفض انبعاثات ثاني أكسيد الكربون.

اختبار عملي لمدى مصداقية ادعاء انبعاثات الكربون

قبل اعتبار أي مشروع ناجحًا، اطرح ستة أسئلة: هل وُجدت بيانات أساسية قبل بدء المشروع؟ هل تمّت معايرة عوامل الطقس، والإشغال، وحجم حركة المرور، أو غيرها من المتغيرات الرئيسية؟ هل تمّ توثيق عامل الانبعاثات؟ هل تستطيع المدينة إثبات التغيير التشغيلي الذي أدّى إلى تحقيق الوفورات؟ هل تمّ احتساب استهلاك الكهرباء للنظام الرقمي وأي معدات إضافية عند أهميتها؟ وهل تمّ قياس النتائج على مدى فترة زمنية كافية لتجنّب الخلط بين شذوذ قصير الأجل وتحسين دائم؟

إذا كانت تلك الإجابات واضحة، فإن إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي يمكن أن يكونا أداتين فعالتين لخفض انبعاثات الكربون في المدن. أما إذا لم تكن كذلك، فقد تكون المدينة قد أنشأت نظامًا أكثر ترابطًا دون إثبات أنه نظام منخفض الكربون.

الخلاصة

لا تُقاس قوة مشاريع المدن الذكية في مجال المناخ بمدى تطور التكنولوجيا المستخدمة، بل بمدى قدرة البيانات على إحداث تغيير ملموس في نظام مادي عالي الانبعاثات. فأنظمة التحكم الذكية في المباني، وتحسين استهلاك الطاقة في المناطق، وإدارة حركة المرور التكيفية، والإضاءة المتصلة، والشبكات المرنة، والعمليات البلدية الأكثر كفاءة، كلها عوامل تُسهم في خفض البصمة الكربونية للمدن عندما تعمل طبقات الاستشعار والتحليل والتحكم والقياس بتناغم.

تدعم الأدلة الحالية استنتاجًا حذرًا: الذكاء الاصطناعي عامل مُسرِّع، وليس بديلًا عن الكهرباء النظيفة، أو وسائل النقل العام، أو المباني الموفرة للطاقة، أو التصميم الحضري المدمج، أو سياسات المناخ السليمة. ويؤكد تقييم وكالة الطاقة الدولية لعام 2025 أن تبني الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع قد يُسهم في خفض الانبعاثات بشكل كبير، ولكن بشرط أن تتغلب المدن على عوائق البيانات، والبنية التحتية، والمهارات، واللوائح التنظيمية، وتأثيرات الارتداد. هذا هو المعيار الصحيح لتقييم أي ادعاء بالمدينة الذكية: ليس ما إذا كان النظام ذكيًا، بل ما إذا كانت المدينة قادرة على إثبات أنها تستخدم كمية أقل من الكربون مع تقديم نفس الخدمة أو خدمة أفضل.