6 月，美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）警告，2026 年底前出現極強聖嬰現象的機率高達 63%，可能成為自 1950 年有紀錄以來最嚴重的事件之一。1997–98 年的聖嬰現象是有紀錄以來最強的事件之一，在非洲、拉丁美洲、北美洲和東南亞引發了毀滅性的洪水與乾旱，造成估計約 22,000 人死亡，經濟損失超過 360 億美元。

先前的重大聖嬰現象事件同樣導致農作物歉收、災難性的泥炭地火災和長期乾旱。最近一次，2015 年印尼的火災季節——因聖嬰現象加劇——燒毀了約 260 萬公頃土地，根據世界銀行估計，經濟損失超過 160 億美元，有毒煙霧籠罩新加坡、馬來西亞和泰國，導致航空中斷、學校停課，並在整個地區引發公共衛生緊急事件。

此類氣候干擾的影響會沿著區域供應鏈蔓延波及，從航空和製造業到保險和公共衛生等各個領域均受影響。印尼、菲律賓、越南和泰國等東南亞國家持續名列全球最易受氣候影響的國家，使預警能力不僅是環境優先事項，更是經濟上的當務之急。

東南亞的挑戰不在於缺乏氣候數據，問題在於缺乏果斷的行動。

該地區已擁有衛星、氣象觀測網絡、先進氣候模型和區域監測系統。國際機構可以在數月前預測聖嬰現象的到來，而新加坡的東協專業氣象中心（ASMC）等機構則持續監測煙霧和環境狀況。2003 年生效、2014 年由印尼批准的《東協跨境煙霧污染協定》，以及東協人道主義援助協調中心（災害管理），為跨境合作提供了法律和制度框架，而 SpaceAI 工具可以強化這一框架。

然而，各國政府和企業仍難以回答關鍵問題：哪些社區將首當其衝受到極端天氣影響？哪些泥炭地正變得最為脆弱？哪些供應鏈面臨最嚴重的中斷風險？在環境壓力升級為經濟危機之前，應採取哪些預防措施？

該地區需要的是將數據轉化為及時、可信的決策，而不僅僅是累積更多非結構化資訊。這正是 SpaceAI——人工智慧與太空科技的交匯——彌合原始數據與決策之間、數字串流與拯救生命和保護家庭等具體成果之間鴻溝的所在。

什麼是 SpaceAI？

SpaceAI 整合了基於衛星的地球觀測、大型語言模型、雲端運算和先進分析技術，將海量環境數據轉化為預測性、決策就緒的情報。太空基金會的數據顯示，2024 年全球太空經濟價值約 5,960 億美元，其中地球觀測與分析是成長最快的領域之一，既有太空強權和新興亞洲國家都在增加對軌道基礎設施的投資。

傳統的地球觀測本質上是回顧性的。衛星拍攝影像，分析人員解讀，然後政府在損害發生後才做出回應。

AI 改變了這一範式，使政府能夠主動出擊。AI 模型可以將衛星影像與天氣預報、土壤濕度讀數、植被健康指標和其他環境訊號結合，精確定位風險較高的區域。

這並非理論推演。研究人員已經將泥炭深度、海拔、坡度、植被類型、降雨量和與基礎設施的距離，結合衛星數據和機器學習，為印尼泥炭地製作了火災易感性地圖。最近在印尼蘇門答臘中東部海岸的廖內省進行的一項研究，使用太空數據和機器學習，發現地下水位是火災風險的主要驅動因素。有了這樣的風險地圖，政府可以優先在高風險區域部署巡邏和實施禁火令，封堵排水渠道以重新濕潤泥炭地，並在火災爆發前提升地下水位。

衛星正在演變成超越單純軌道相機的角色。與其將大量原始數據傳輸到地球——這會佔用頻寬並延緩分析——AI 可以直接在衛星上處理觀測數據，只篩選出相關資訊。這使決策者能以比傳統分析方法更快的速度獲得可行情報。

即使預警時間的微小改善也能帶來超額的經濟回報。政府可以在火災蔓延前恢復脆弱泥炭地的水位。消防資源可以預先部署，而非事後反應。農民和物流公司可以在中斷發生前調整營運。保險公司可以更精確地建立其天氣風險曝險模型。

預測不等於預防

如果政府缺乏意願或能力採取行動，擁有可行情報的價值就十分有限。在風險實現之前就對風險評估做出回應，需要政治決心——更好的數據和更優的分析本身並不能完全解決這個問題。

儘管如此，SpaceAI 的價值在於減少不確定性，而正是這種不確定性給了政策制定者推遲行動的藉口。

要實現這一願景，東南亞需要建立一個整合生態系統，連接地球觀測、AI、科學專業知識和受信任的公共機構。衛星提供數據，AI 將其轉化為預測性情報，而政府、緊急應變人員和企業則將這些洞察轉化為協調一致的行動。

新加坡提供了此類生態系統中一個組成部分的具體範例。自 2026 年 4 月起，新成立的新加坡國家太空局（NSAS）將該國的太空職能統一在一個機構之下，其職責涵蓋監管、產業發展以及培養國內太空和 AI 人才。自 2022 年以來，該國政府已承諾投入超過 2 億新加坡元（1.55 億美元）用於太空研發。即將推出的 NeuSAR-2 合成孔徑雷達衛星星系等計畫——旨在加強該地區全天候、日夜間的地球觀測能力——展示了這些投資如何轉化為更強大的軌道能力。

對東南亞其他國家而言，更重要的啟示不在於任何單一衛星，而在於其背後的制度基礎設施：一個專責機構、持續的資金投入，以及一支受過訓練、能將數據轉化為決策的勞動力。印尼和馬來西亞等鄰國也在發展自己的太空計畫——印尼透過其國家航空與太空研究所（LAPAN，現已整併入 BRIN），馬來西亞透過 MYSA——但大多數區域參與者在將 AI 整合至地球觀測工作流程方面仍處於較早階段。

一旦這一基礎建立起來，東南亞各國政府就必須應對下一個挑戰：培養跨領域人才和跨境信任，以將精密分析轉化為可行的政策。

氣候韌性日益與經濟競爭力掛鉤。能夠在中斷演變為供應鏈崩潰、公共衛生緊急事件或財務損失之前預見其發生的國家，將比那些仍依賴被動式災害管理的國家享有戰略優勢。

下一個超級聖嬰現象的警報已經響起。SpaceAI 無法完全取代人類判斷，也無法取代根據其所揭示的資訊採取行動的政治意願。它能做的是縮短「知」與「行」之間的距離——讓東南亞的決策者更容易自行彌合剩餘的差距。

Fortune.com 評論文章中所表達的意見僅代表作者個人觀點，不一定反映 Fortune 的意見和立場。

本文最初刊登於 Fortune.com。