在北京的街头，透过的浓浓的雾霾，有时是很难看到 IBM 的中国总部：一座高耸的办公大楼，并在顶部有一个公司的大标志。
但是在很短的距离内，在首都东北部郊区，IBM 的计算机科学家使用人工智能开发他们认为将是更成功地管理中国的臭名昭著雾霾污染问题的方法。
该小组使用复杂的计算机模型和机器学习计算出污染如何在整个城市蔓延。研究人员现在可以预测10天内的雾霾污染程度，达到一公里的准确度。
这些预测还可以告诉政府如何采取行动，以避免最坏的情况，例如，通过关闭某些工厂，或通过减少在道路上的汽车数量。
当 MIT Technology Review 去年11月访问 IBM 中国的办公室时，空气质量特别差。寒冷的天气使得对电力的需求增加，迫使附近的煤电厂提高产量。这与通常的混乱交通相结合，产生了一些真正的让肺感到难受的烟雾。北京的污染量是每立方米细颗粒物来衡量的。对于一个发达的城市，世界卫生组织建议，这个数字不会超过25。在我访问期间，这几乎达到了250。 这个建模系统，被称为绿色地平线，正在用来预测污染扩散;但目前还不清楚政府是否已经决定限制任何工厂产量或在道路上汽车的数量。暖气的需求似乎比雾霾的不良影响更重要。
北京项目使用从城市周围的污染传感器捕获的数据，涉及污染的具体来源和天气以及空气流动来预测污染在不同的街区的程度，历史读数用于减少机器学习预测的错误，这样就可以从这些综合因素来创建新的预测。 Xiaowei Shen，IBM 的中国区总监说。
中国政府可能需要做出一些艰难的决定， 以减轻短期的健康后果和空气污染对长期气候变化的影响。莎拉·威廉姆斯，来自麻省理工城市研究与规划实验室，在 2008 年奥运会期间研究北京的污染问题的助理教授，说，IBM 的努力可能是非常宝贵的，如果它有助于中国向政府展现短时间工厂的停工的对环境的有限改善，以及更广泛的环保法规的重要程度。
“除非政府使用这些数据来做出政策上的改变，否则这些数据带来效益并不大。”威廉姆斯说。
