开篇语克劳 福德 德 尔 普雷 特（ IDC全 球总 裁兼 首席 执行 官)IDC赞赏中国政府为拯救气候、保护环境，积极推进“双碳”目标实现所做出的努力。IDC的愿景是洞悉技术进步下的社会变革，传播技术的价值。在“双碳”目标的背景下，IDC将继续投入资源开展人工智能、信息通信技术，发挥其在降碳减排领域的应用和价值。近10年来，IDC全球研究团队已在绿色和节能领域开展过很多研究，包括个人设备、数据中心、绿色能源等领域。IDC欧洲团队在可持续发展和社会责任方面做了前沿性的研究和开拓。IDC愿意与各方携手共同推进气候与可持续发展方面的目标实现。李彦 宏（ 百度 创始 人、 董事 长兼 首席 执行 官）当今世界，科技创新的浪潮席卷而来，人类也迎来了关乎未来命运的“零碳”挑战。过去几百年间，资源消耗型的工业发展被认为是社会进步的基石保障，但未来几百年，科技的进步足以支撑人类回归到低碳和零碳社会这也是最初人与自然的相处模式。在这个过程中，AI正在帮助人类做出改变，并将在更多领域为经济发展和社会进步创造价值。百度以“用科技让复杂的世界更简单”为使命。我们对于技术的思考，一直在于它能否促进人们平等的获取信息和能力，给人类带来更多自由和可能。通过AI引领的技术创新，赋能全产业链，推动高耗能产业绿色低碳转型，这是百度，也是更多志同道合的伙伴正在探索的事业。随着“2030碳达峰”“2060碳中和”正式上升为国家战略，我们看到，中国接过引领全球经济转型发展的接力棒，长远布局了一场深入行业、关系全民的“碳中和”革命。作为领先的AI公司，不久前，百度也发布了自己的碳中和目标，我们承诺到2030年实现集团运营层面的碳中和。百度也将与生态伙伴一道用AI助力“零碳成长”，进一步努力实现负碳排放，助力中国“2060碳中和”目标的达成，助力实现全球温升不超过1.5摄氏度的气候目标 1。经济和社会的可持续发展，比过去任何时候都更加需要增强“创新”这第一动力。百度期待与各方携手，继续坚定投入资源，开展人工智能等技术在“碳中和”领域的创新和落地，用科技助力“双碳”目标。我们坚信，站在新的历史起点，作为推动全球经济增长的核心力量，中国也将领路“碳中和”变革，实现人类与地球的未来之约。1注：2015年巴黎协定：本世纪末前，把全球平均温升控制在相对于工业化前水平的2以内，并将努力把温升限定在1.5内。导读随着“力争在2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和”成为国家重大战略决策，各界已积极行动起来，对如何实现上述宏观目标的方法、路径和阶段，展开了不同角度的有益讨论。当前，人工智能（AI）、云计算等技术正以惊人的速度成长，不仅向各个产业场景深度渗透，并使信息通信技术（ICT）的基础性和使能性特点得到进一步突显，构建起数字经济整体发展的智能化底座。这一创新变革将在实现“双碳”目标的实践中发挥怎样的作用、能做出怎样的贡献，是本白皮书主要讨论的议题。同时希望形成以下三点影响：1. 基础认知：增强读者对于中国达成“双碳”目标整体概况的认识；2. 启发探讨：梳理人工智能及信息通信技术应用于行业降碳减排的作用，以及未来着力方向；3. 呼吁行动：达成共识并促进业界各方实施行动。本报告由IDC和百度联合推出，撷取了IDC在信息通信技术及人工智能领域的诸多研究，并以百度及其行业伙伴在相关领域的实践为例。目录第一章：呼应 “碳中和” 世纪主旋律一.中国实现“双碳”目标的意义、阶段与指标二.人工智能将成为技术降碳减排的核心第二章：助力 “双碳”目标的路径与前景一. 中国实现降碳减排的路径二.人工智能助力降碳减排：路径影响、机制原理、作用场景、行业应用等第三章：推动产业减排的现状与重点一. 中国碳排放行业现状二. 重点行业节能降碳实践：智能交通、绿色数据中心等第四章：企业制定与实现 “双碳”目标：以百度为例第五章：行动呼吁0107254349智能减碳 激发绿色转型动力1呼应“碳中和”世纪主旋律第一章智能减碳 激发绿色转型动力 2全球经济、人口和资源消费持续增长，对含碳原料的消耗也不断增长，结合两个多世纪以来累积的含碳温室气体排放，对全球气候造成了巨大影响。目前，全球每年的二氧化碳排放量约为330亿吨，而全球森林每年能够吸收的二氧化碳仅为15亿-20亿吨，两者之间存在巨大差距。由此产生的温室效应导致冰川消融、海平面上升，极端天气与自然灾害频发。上述气候变化所带来的冲击和威胁，已经成为全世界必须共同面对的世纪性挑战。一 . 中国实现“双碳”目标的意义、阶段与指标作为负责任的全球大国，中国做出庄重承诺，要把碳达峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局，实现中华民族永续发展，构建人类命运共同体。我国“双碳”目标的达成将以三个阶段来实现： 排放达峰（当前-2030年）： 以降耗减排、用能效率提升为主，大力加强绿色能源建设； 快速减排（2030-2045年）： 全面使用清洁能源，降低人均碳排放，化石能源使用总量快速下降； 全面碳中和（2045-2060年)： 深度脱碳，零碳、负碳技术规模应用，最终实现碳中和。2020年，习近平主席在联合国气候雄心峰会上宣布：到2030年，中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降65%以上，非化石能源占一次能源消费比重将达到25%左右。根据生态环境部2021年6月消息，2020年底，我国非化石能源占能源消费的比重已 达到 15.9%， 超额 完成 向国 际社 会承 诺的 2020年目 标。 以此 推算 ，至2060年最终实现碳中和，非化石能源在能源消费中的占比预计要提升至85%以上。2020年是亚洲有记录以来最暖的年份，其平均温度比1981-2010年平均值高1.39C。俄罗斯的维尔霍扬斯克出现38.0C高温，是目前已知北极圈内的历史最高温度。世界气象组织2020年亚洲气候状况报告智能减碳 激发绿色转型动力32021年11月，中共中央国务院关于深入打好污染防治攻坚战的意见提出明确要求：到2025年，单位国内生产总值二氧化碳排放比2020年下降18%；“十四五”时期，非化石能源消费比重提高到20%左右。国家能源局披露信息显示，“十二五”期间，我国水电、核电、风电、太阳能发电装机规模分别增长1.4倍、2.6倍、4倍和168倍，带动非化石能源消费比重提高2.6个百分点。从当前到实现碳达峰，电力行业和工业产业对煤炭资源的消耗将继续保持增长、汽车保有量不断增加，对能源需求也将继续提升。这样的态势下，到2025年想要在现有基数上实现非化石能源消费比重再提高4.1%，无疑是一场硬仗。能源供应和消费系统的转型不是全部战场，各行业各产业充分运用新兴技术，在研发、设计、生产、管理等层面提升效率、降低消耗，将为我国推动实现“双碳”目标构建起另一个支撑面。实现“双碳”目标的过程，是一条技术密集型的道路。在这个过程中，人工智能在技术上的突破将借由信息通信技术基础设施应用于各类行业，并与行业的碳减排技术以及具体应用相结合，体系化、规模化创新，并成为技术降碳减排核心。二 . 人工智能将成为技术降碳减排的核心指标全社会二氧化碳排放 量 (亿吨)全社会二氧化碳净排放 量 (亿吨)非化石能源在一次能源占比当前11510715.9%碳达峰12111025%碳中和28085%智能减碳 激发绿色转型动力 4人 工智 能创 新技 术 使 能运 营加 速 调 优优 化自 动 决 策智能生态节能降耗绿色发展当前，人工智能技术的多元化感知、多模态融合、专用芯片、开源平台和计算创新等板块正在组成智能化的新型基础设施。在节能降碳的细分领域中，深入运用人工智能技术形成“创新-运营-优化”的反馈闭环，将实现各行业、各子领域节能应用的智能化开拓创新和优化运营，并在一个可预见的较长时期内成为信息通信技术创新与绿色发展紧密融合的代表。根据IDC模型估算，到2020年全社会碳排放量（不含LULUCF2）为115亿吨；预计2030年前碳达峰时峰值排放量为121亿吨。 从当前至2060年实现碳中和，涉及人工智能技术驱动的技术减碳总计将超过350亿吨。 信息通信技术助力碳减排总计有望达到610亿吨，在此过程中， 与人工智能相关的技术减碳贡献占比将逐年提升，至2060年将至少到达70%。1. 人工智能将逐渐成为技术降碳减排主流1 ! # $ %& ( ) * + , - ./ 0 1 IDC,20212020 2030 2060不采用任何节能措施条件下的碳排放保持当前能源格局条件下的碳排放严控条件下的碳排放量12. 人工智能将推动信息通信技术体系化降碳减排经济学家熊彼特认为创新是“建立一种新的生产函数”，即“生产要素的重新组合”，把一种从来没有的关于生产要素和生产条件的“新组合”引进生产体系，实现对生产要素或生产条件的“新组合”。而人工智能技术的重大意义在于在数字化的基础上，以规模化的方式加速经验探索和积累，支持体系化、规模化创新。未来数字经济向智能化与绿色化发展，技术驱动的创新是必经之路。人工智能从模型走进现实的周期越来越短，信息通信技术在为其构建一系列支撑条件的过程中，自身对于各类行业技术的基础性和使能性特点也将得到进一步显现，助力各类行业技术的研发交付、集成耦合、规模应用、体验升级等，推动不同行业和流程的初始价值创新，再经过优化实现最终的精益运行。注：从当前至2060年，人工智能相关技术将助力碳减排超过350亿吨。 信息通信技术助力碳减排总计有望达到610亿吨。区域1为采用积极的碳减排政策和路径可能实现的目标区域2为采取当前政策和能源格局下的排放量区域3为不采取任何措施条件下的排放量/ 01IDC,20212 2020-2060) :;30行业碳减排机制源于信息通信技术的创新和扩展应用降耗减排的创新应用以新兴信息通信技术的组合应用和运营为基础颠覆性影响，可能塑造近零或零碳的行业无人驾驶4 IT$ %G( H :,&2.IT技术对场景路径的影响我们从IT技术在行业降耗减排方案中的应用程度、IT技术驱动行业降耗减排应用创新、IT技术在行业降耗减排的综合影响等方面评估IT技术在不同场景路径中的技术贡献度。这个技术贡献度阶梯与人工智能应用的范围和程度阶梯大致相当。智能减碳 激发绿色转型动力17智能减碳 激发绿色转型动力 18 产能用能： 在能源生产、传输和利用领域，信息通信技术是传统能源提升能效所仰仗的工具，也是建立新能源所倚赖的基础。 能源生产： 无论是哪个领域，现在的生产单元都需要构建在数字化的业务管理系统之上。数字化系统不仅在局部实现控制和优化，更是整个电力控制的神经中枢。构建源网荷储的新型电力生态是电力产业的目标，而这样的生态显然需要各种智能化的IT技术的介入和支持。 传统能源提效：这是我国碳排放最大的重点领域，尤其是火电的节能改造完全离不开信息技术和智能技术的助力。首先大型的电厂、油田如今都有数字化的企业管理系统，与电网的联调联控也需要通过数字化的系统实现。未来降耗减排、碳捕集、碳资产管理都需要通过数字化系统管理实现可视、可度量、可管理。在火电厂最典型的原料燃烧、水泵运行等环节，如今也可通过人工智能技术深度学习进行工况调优。 新能源建设：风电、光伏等新能源相较传统火力和大型水电具有较强的分布式特性，在地理上倚赖信息化系统联网控制。这样的分布式的特性对远程运维也提出了要求，智能化的巡检运维因而蓬勃发展。潮汐电站因其在电网中调峰调频的特性，对时间维度的响应非常强，也需要信息系统的控制。另外，未来会对大型园区、建筑、数据中心等自建清洁能源发电也强烈倚赖数字化的微电网进行管理。 新型电力生态：这是最关键的一点，未来全社会的用能会强力倚赖清洁能源，对新能源的消纳几乎是依靠信息和智能化技术的突破。当前人工智能技术已经在许多领域进行电网发电侧和用电侧的预测仿真，确保清洁能源入网后的电力可靠性。 用能替代： 电力系统相较传统能源而言，与IT系统有着天然的内在联系性。不仅在用能方面更可度量，而且控制更便利和智能化。 交通：在交通领域电能替代最主要代表是电动车对燃油车的替代。车联网和车载系统本质上都是IT系统，这些系统的功能和体验表现是推动用户购买电车的重要驱动因素。 工业及其他：工业能源的电力替代需要数字化的电力管理系统。在一些高 耗能 的场 景， 信息 网络 会发 挥集 成耦 合的 作用 ，将 自发 电、 储能、用电、控制连接起来统一管理。智能减碳 激发绿色转型动力19 能效提升： 能效提升最终需要借助IT技术提升运营的效率，这种效用可能以三种方式体现：一是以IT技术实施对OT更精准的控制，从而实现效率的最优化，例如大型动力设备的填料燃烧；二是收集运营数据，运用机器学习技术建模训练以寻求最优工况；三是以数字孪生和仿真技术进行节能设计，并以虚拟仿真环境对设计进行实验性验证。 模式优化： 结构升级： 产业的转型升级和这些年来的一个热点紧密相关 数字化转型。传统产业提升竞争力需要以数字化的视角和手段去重构，这无疑与信息技术密切相关。前文章节提及，信息化和智能化技术在其中发挥的作用主要在于产品和服务流程的智能化 提升产品价值，降低碳排放强度；提升流程效率。从具体技术领域来讲，工业互联网平台、智慧供应链、智能仿真设计、数字工厂、数字能效管理等企业运营的方方面面都有助于提升效率和产品竞争力。 运营优化： 这里是指城市或企业通过数字化系统和平台化运营模式对传统方式进行革新，从根本上降低碳排放相关活动需求。信息技术在期间发挥的作用可以归结为三方面： 提供核心技术：更优化的运营方式往往受碍于关键技术的攻关，这其中有一些可以通过信息和智能化技术进行突破。例如在钢铁行业的废钢利用中，人工智能技术能够提供有效支撑。 搭建平台：提升运营效率是碳减排的一个核心逻辑，而运营效率提升需要打通各个环节的运营数据，使其具有平台化的可视性和运营操作性。例如各个企业、区域政府未来可能需要建立属地区域的“双碳”驾驶舱，平台化地收集、分析、运用数据。又例如平台化的共享出行和地图出行服务平台，为各类出行者提供零碳出行方案、出行优化线路建议、新能源车相关服务等。 消费终端和互联网：中国是智能终端和消费互联网的领跑者。在碳减排领域，智能终端和消费互联网的技术实践和运营经验也能够有很好的运用。例如在运营面向消费者的平台型碳普惠项目时，消费互联网的高渗透率和智能终端的强大功能有助于推动项目运营的成功。 创新突破： 在数字化的时代，几乎所有创新都离不开信息技术和信息系统。IT技术在连接资产、技术研发助力、系统交易实现方面有不可替代的作用。智能减碳 激发绿色转型动力 20 低碳、零碳、负碳技术：IT技术在储能系统管理、调储一体化等方面将发挥核心作用。另外在氢能产业链、碳捕集应用方面，IT技术的作用主要在于研发、测试、系统管理等方面。 碳减排机制：在这个领域IT技术发挥着基础承载作用，例如碳交易市场完全建立在数字化的交易系统之上，碳相关的金融衍生市场也是强数字化的系统。 生态碳汇：信息和智能化技术对于林草和生态管理的革新近些年取得了巨大进步，主要体现在两方面：一是以数字技术提升管理深度和效率，如森林管理云平台、森林管理综合数字图等；二是基于人工智能、无人机、5G等技术直接作业于生产领域，例如应用无人机对森林进行智能巡检、在森林中部署的火情自动监测等。在草原上，基于人工智能的虫害监测和识别技术有利于对虫害进行早期预警。3.人工智能技术助力降碳减排的广阔前景信息技术时代向智能时代的演进，人们充分认识到大数据和人工智能技术所能带来的改变。人工智能技术服务于“双碳”目标的机制与其他产业相同，都可归类于“感知分析决策控制”。感知控制决策分析智能化5 !#$%J K(“M) ”O P, QR 感知：基于机器视觉的自动化信息提取，如智能巡检、工业识别中的相关功能，相对传统方式提升了效率。 分析：基于行业领域中的海量运行数据，进行学习并形成预测和调优方案，如在工业、能源等领域进行的需求预测、参数调优等。 决策：结合工业实践、专家经验和数据分析结果，自动形成实时的决策，决策机制可经过大量训练进行优化。 控制：综合多方信息反馈和优化后的训练结果形成的智能化处置方案，如自动驾驶、智能机器人等推进电气化、提升流程处理效率。智能减碳 激发绿色转型动力21探究人工智能技术实现节能降碳的机理，主要体现在三个方面：1. 基于视觉和语音技术实现的自动化方案有助于提升效率、减少能耗，同时可与其他应用相结合负责前端的信息状况感知；2. 在不同的领域和场景下，基于积累的运行数据进行工况调优，从而实现最佳运行效率；3. 运用智能技术进行仿真、预测并逐步实现智能化的自动决策，从而实现复杂系统分析和可靠性维护。机器视觉提效减耗制造 建筑 电力 环保交通 石化 市政 数据中心语音语义处理自动化识别与监测智能调节和反馈 工艺流程寻优 多源建模和预测 仿真与自动决策数据训练调优 智能仿真与自动决策机器学习/深度学习知识图谱 AI融合技术AI技术类别AI应用于节能降的机理AI应用于节能降碳的主要场景应用AI节能降碳的主要行业6 ! #$%STU#V) , QW智能减碳 激发绿色转型动力 22当人工智能技术与产业相结合，其对于实现“双碳”的作用体现在三方面： 直接作用于行业节能场景，基于工况数据提效减耗： 在工业领域中，基于工业场景下采集的长期数据搭建和训练模型，利用强化机器学习，调整最优工况数据，提升运行效率。在此处人工智能技术主要用于优化流程，而不改变产业流程形态。 能源生产： 发电侧： 在中国碳排放占比最高的煤电领域，百度尝试通过大数据技术和人工智能技术，建立热能效最优模型，通过调整送风量、送风压力、 一二 次风 比例 、减 温水 流量 等运 行参 数， 提升 锅炉 燃烧 换热 效率。同样，结合电厂温度、汽轮机负荷、风力特征等因素，百度尝试使用机器学习技术优化电厂空冷岛风机的启停运转，降低电厂厂内风机电耗。 电网侧 ：电网侧人工智能的使用主要在于基于电网的有效运行数据对电源、负荷两端的需求预测，帮助电网有效调峰调频，确保电网的稳定可靠。未来，国家将优化整合本地电源侧、电网侧、负荷侧资源，以先进技术突破和体制机制创新为支撑，探索构建源网荷储高度融合的新型电力系统发展路径，主要包括区域（省）级、市（县）级、园区（居民区）级“源网荷储一体化”等具体模式，充分发挥电网等负荷侧的调节能力。依托人工智能等技术，进一步加强源网荷储多向互动，通过虚拟电厂等一体化聚合模式，参与电力中长期、辅助服务、现货等市场交易，为系统提供调节支撑能力。 工业生 产 ： 水泥生产参数优化： 中国水泥年的产量占比超过全球的一半。水泥生产过程中石灰石等熟料的煅烧以及喂煤量会产生大量碳排放。百度尝试通 过使 用人 工智 能技 术对 业务 模型 进行 训练 优化 ，通 过改 变喂 料量、窑速、风机转速等操作变量，实现节能降耗。 综合能效优化： 基于厂内制冷、照明、空压、配电、余热等各项耗能指标的长期数据，通过AI算法、机理模型、知识图谱完善企业用能和工艺设备算法模型，摸索能耗优化方案，提高能源绩效水平。 市政运营： 智慧供暖： 中国北方漫长的供暖季是能耗和污染产生的主要源头，运用AI和IoT技术结合历史数据和模型，针对气温、换热站和采暖区特点等多源数据进行学习调优，有望实现超过15%的节能效果。智能减碳 激发绿色转型动力23芯片设计和制造产业中，运用智能仿真技术在流片进行验证是一种普遍的做法。这不仅可以避免流片失败造成的材料和能源消耗，也有助于保护客户千万级的投资。 以智能化驱动产品价值升级，降低碳排放强度： 智能化提升流程效率： 运用智能化技术驱动流程优化可以发生的每一个阶段：在设计阶段进行智能辅助设计和仿真，减少试生产的材料和流程排放；在生产阶段以智能化技术进行精密控制，优化生产工艺；在检验阶段进行智能质检，提升产品成品率，降低残次品生产等等。提升流程效率和减少残次品的生产都可以直接降低因生产而产生的直接排放。 智能化提升产品价值： 传统的台灯、音箱等消费电子产品当附加了智能化的功能模块，其市场价值较过往有较大幅度提升。这样的产品升级有利于提升产品价值，降低碳排放强度。 以智能技术创新近零排放产业： 以智能化技术集合技术系统优势，创造出颠覆性的近零排放产业，最典型的即为无人驾驶。虽然在实现的过程中困难重重，但以人工智能技术集合感知、通信、控制等诸多精尖技术所创造的无人驾驶时代终究会来临。无人驾驶因其与电能动力车辆更好的耦合性，将极大地驱动交通产业的电气化，加速燃油车的退出。事实上，当我们展望2060年碳中和实现的时候，交通行业很可能已经被电力的无人驾驶车辆所渗透。智能减碳 激发绿色转型动力 24智能减碳 激发绿色转型动力25推动产业减排的现状与重点第三章智能减碳 激发绿色转型动力 2620120%40%20%60%80%10%50%30%70%90%100%20162014 20182013 201720157 * Y # 0 Z D 2012-2019_煤炭 石油 天然气 非化石能源全球范围内，电力、工业、交通等行业都是碳排放“大户”。在中国，这三个领域碳排放相加超过全国总排放量的87%。降低碳排放，加速碳中和，必须首先从这些碳排放重点行业入手，推动人工智能、5G、物联网、云计算、大数据等新兴技术与产业绿色低碳转型深度融合。一. 中国碳排放行业现状核算碳的排放是一个非常复杂的体系，主要包括煤、油、天然气等化石能源作为燃料用于电能转换，化石能源作为燃料或原料参与工业生产或行业运转，废物处置、运输散逸等其他排放。中国是全球人口、经济和能源消耗大国，庞大的制造业和工业品出口使其承担了全球制造业产业链上的巨量排放。后疫情时代中国经济率先恢复活力，能源需求与GDP双双增长。2021上半年全社会用电量两年同期平均增长7.6%，中国的“双碳”工作还需要长期在经济和能源增长需求下进行。中国经济的能源消费以煤为主。煤炭中氢含量低于石油天然气，因而燃烧的碳排放较高。2020年全国能源消费总量约50亿吨标准煤，煤炭占比56.8%；天然气、水电、核电、风电等清洁能源占比24.3%。发电是煤炭消费的主要途径，占煤炭产量的76.7%。2019智能减碳 激发绿色转型动力271. 能源电力中国是全球发电量最大的国家，2020年发电7.78万亿度，约占全球的29%；其中火电装机容量占比56%，是碳排放量最大的源头。IDC估测2020年中国能源电力行业碳排放为54.1亿吨，占全国总体排放的47%。中国规模庞大的制造业及其稳定的产业表现，已经使世界对制造业的需求和排放转移到中国。未来随着国内经济的稳定发展以及各行业电气化的推进，能源电力将继续为制造业和内外需求的碳排放买单。煤炭 工业电力油气 交通风光 城市水力 建筑核能 农业生物质其他47%17%8%6%9%8%能源 钢铁 建材 化工 交通 建筑 其他化石能源清洁能源生产原料输出8aY#0 bcde=二氧化碳的排放主要来自能源作为燃料和生产原料过程中的排放。要实现碳减排，主要是降低化石能源作为一次能源用于发电和其他行业；增加清洁能源发电，在行业中以电力替代化石燃料。新型电力生态的建立将在“双碳”目标实现过程中被寄予厚望，以人工智能为代表的新兴技术将在电网稳定性、用能权交易分配方面发挥巨大作用。IDC依据IPCC排放划分方法，参考全球能源互联网组织，推算2020年中国碳排放量约为115亿吨，其中能源生产与转换占比为47%，工业终端占比为36%，交通和建筑领域占比分别为9%和8%。智能减碳 激发绿色转型动力 282. 工业（钢铁、建材、化工）我国制造业的规模已接近全球的30%，是美国的两倍。但相较发达国家，我国制造业总体处于产业的中下游，工业附加值较低，碳排放强度较高。IDC估测2020年中国工业（钢铁、建材、化工）碳排放为35.7亿吨，占全国总体排放的31%。 钢铁： 2020年我国钢铁产量13.3亿吨，占全球的67%；钢产量的将近90%由长流程转炉生产，单位碳排放量是电炉生产的两倍多。 建 材 ： 建 材 生 产 的 主 要 碳 排 放 来 自 水 泥 ， 2020年 中 国 生 产 水 泥 23.8亿吨，超过了全球第2至10名的总和。 化工： 碳排放主要来自油气炼化和合成氨的生产，包括成品油、塑料、化肥、复合材料等；化工行业单位产值排放量高于工业行业平均水平。3. 交通交通行业的排放主要来自于道路交通，其中公路货运和城市乘用车排放最为可观。IDC估测2020年中国交通行业碳排放为10.4亿吨，占全国总体排放的9%。 机动车保有量： 2020年我国汽车保有量约为2.8亿辆，与美国并列世界第一；千人汽车保有量从2010年的55辆增长到当前的180多辆，发达国家为500-800辆，我国千人汽车保有量仍有增长空间。 公路货运占比高： 中国电商业态的强劲发展直接推动了快递行业的壮大，其网状物流的特性和对运输的敏捷性要求较高。公路货运是最匹配这样需求的运输方式。囿于电池技术的性能突破，长途公路货运可能长期需要依赖化石能源。 城市交通： 未来全国可能有10亿人口生活在城市。截至2020年，全国已有70个城市的汽车保有量超过百万辆，北京、成都、重庆已超500万辆。4. 建筑中国规模庞大的基础设施建设、市政建设、住宅建设和日常冷暖维护需要消耗巨量能源。IDC估测2020年中国建筑行业运营能耗（不含建材制造）碳排放为9.2亿吨，占全国总体排放的8%。建筑的节能降耗相较其他行业而言更复杂和棘手，主要难点在于：对建筑的节能改造投资巨大而收效慢；业主推动的节能投资，收效往往在租户；决策横跨建筑设计方、开发商、业主、租户，很难统一推进。智能减碳 激发绿色转型动力29国内航空 8%国内航空 8%道路交通 83%铁路和管道 1%工业 12.1%工业原料 15.3%农业 1.1%建筑业 5.2%交通 57.7%9 * Y f g h ijZ k l2017m_二. 重点行业节能降碳实践：智能交通、绿色数据中心等从行业视角看降耗减排的潜力和路径，能源电力作为排放量最大的行业，已经具有相对清晰的碳减排路径，并在多年前就展开了实践；在工业领域，其垂直门类极其复杂，且其节能降耗往往非常倚赖工艺流程的技术突破。在交通、数据中心和泛政府领域的降耗减排当前非常受关注，具体的路径方法和智能化前景非常值得深入研究。1. 交通交通是全球仅次于电力能源的第二大排放行业，约占全球15%的碳排放量。我国交通运输排放占全国碳排放总量约9%，特别是公路运输，目前占全国交通运输碳排放总量85%以上，是交通碳排放绝对的主体和减排重点。未来一段时期，由于中国国民经济和交通运输仍将保持快速增长的态势，交通发展的技术水平和能源结构还未发生根本性转变，交通运输领域的碳排放总量还将持续增加。减排压力大，形势严峻。一方面，中国汽车保有量未来仍保持一定增长，人均保有量与发达国家仍有较大差距；另一方面，中国交通领域的碳排放结构不合理，高碳排放公路运输是主体，占比87%，低碳运输铁路占比最低，0.68%，海运和航空大约都是6%左右。从某种意义上讲，交通领域可能是中国碳排放达峰最后的产业领域之一。智能减碳 激发绿色转型动力 30解决这一问题的出路就是推动交通运输的低碳绿色转型，实现可持续发展。主要路径包括四个方面： 新能源替代：加快推进运载工具的清洁能源化，包括电动化和氢能源等驱动装备普及使用，大力推进包括家用车、营运车量的新能源替代；据测算，新能源替代每年能够减少500万吨碳排放； 路网效率提升：充分运用大数据、人工智能、车路协同、交通大脑等新技术提升交通管理的智能化水平，减少拥堵，提升路网运行效率； 运输结构优化：减少公路大宗货运，推进公转铁、公转水、铁路中远途出行等；提升城市零碳低碳出行比例； 需求侧管理：通过宣传教育MaaS出行平台，倡导绿色出行理念，逐步引导公众选择低碳化绿色出行方式，减少对高能耗私家车的出行依赖。176亿次2012 20193.5万亿人公里 73.9%93.5%5.0%0.8%20.8%3.7%19.6%15.8%2.9%10 2012mn 2019mopqr s智能减碳 激发绿色转型动力31 城市交通碳减排的主要路径公安部交通管理局公开信息显示，截止2021年6月，中国机动车保有量达3.84亿辆，其中汽车保有量达2.92亿辆，占机动车保有量的76.04%。全国有18个城市的汽车保有量超过300万辆，其中，北京汽车保有量超过600万辆，成都、重庆汽车保有量超过500万辆，苏州、上海、郑州汽车保有量超过400万辆。与此同时，全国新能源车保有量为603万辆，仅占汽车总量的2.06%。城市交通出行方面降耗减排行动迫在眉睫。11t uvw: ) ABxy公路公路客运公路货运水路客运水路客运民航客运出租车自行车水路货运水路货运民航货运公共汽电车步行私人小汽车摩托车其他地铁铁路水路 民航 社会车辆 慢行轨道交通城市交通对外交通 内部交通智能减碳 激发绿色转型动力 32 城市交通降耗减排路径： 新能源替代：新能源汽车替代是推进交通行业降耗减排最大的共识。2020年，中国新能源汽车保有量为492万辆，虽同比增加111万辆，占汽车总仍不到2%。未来新能源替代将大力推行，遵循先公车后私家车的顺序。截至2020年，全国城市公交纯电动占比已超过80%。 出行侧优化：在城市软硬件设施升级和综合环境引导下，鼓励出行者更多地选择共享低碳绿色的公共交通出行方式，减少高碳排放出行方式。通过使用MaaS出行平台提升低碳出行体验，提升公共交通出行分担率；优化出行路线，提升机动车出行效率，降低城市交通总体碳排放。汽车保有量（万辆）01252503755004003102111257333204923812611539142222057.9公里87.3亿人次6172.2公里238.8亿人次199.9%173.6%13 2012mn 2019mt uvwp z rs12 Y| # 0 q智能减碳 激发绿色转型动力33 供给侧优化：交通是城市公共服务的一大类别，城市的规划和交管部门在交通服务的供给侧方面也大有文章可做，包括：优化城市布局，推动职住平衡，减少交通总量需求，促进城市区域交通资源优化配置；提升交管智能化水平，减少交通拥堵，提升通行运转效率；通过技术驱动的道路和交通实体的运营分析，不断提升运营效率和水平；以政策促进、市场调节和新技术推动等综合手段推动“双碳”目标实现。14tuvw)H: AB智能减碳 激发绿色转型动力 34 智能交通技术助力碳减排2021年10月24日，中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工 作 的 意 见 明 确 指 出 要 “ 推 广 智 能 交通”“加快推进低碳交通运输体系建设”。以人工智能、物联网、5G、车路协同等新技术与交 通行 业加 速融 合， 通过 提升 前端 现场 感知、数据融合处理、辅助驾驶行为分析、自动驾驶能力等出行场景，减少拥堵，优化通行效率，从而减少城市交通的碳排放，助力交通领域实现“双碳”。 城市管理者： 积极采用人工智能、云边智一体的技术打造智能交管，减少拥堵，优化通行效率，从而减少城市交通的碳排放。 智能交管： 城市内驾车出行是“不怕慢，就怕站”。运用智能交通信号灯优化配时，交通大脑能有效降低车辆路口通行时间，减少道路拥堵，提升路网的整体通行效率。 区域交通综合管理： 城市的交通拥堵由多种交通因素造成，在优化道路通行效率的同时，针对路网事故黑点、秩序乱点、路行冲突点数据结合专家经验进行综合分析和优化治理，减少不文明驾驶行为和出行行为，实现区域交通出行环境优化。百度 在保 定市 尝试 综合 使用 AI大脑 、地 图、 算法 引擎 、知 识图谱 等智 能技 术手 段进 行交 通区域 治理 。从 部署 效果 看， 区域中道路平均车速提升3.3公里/小时，停车次数降低26%，单路口车辆通行量提升9.5%，取得 良好 效果 。根 据百 度和 交通运 输部 科学 研究 院城 市交 通与轨 道交 通研 究中 心的 研究 显示， 部署 后每 个路 口实 现平 均碳减排量达138.6吨/年，减排率为20%-30%。若按照保定市实施300个路口计算，可实现碳减排量4.1 6万吨/年， 相当于1.4万辆私家车行驶一年的二氧化碳 排放 量。 该研 究利 用交 通大数 据、 云计 算等 技术 ，在 城市交 通助 力缓 堵及 碳减 排的 核算方 法方 面是 一个 新的 突破 ，若在 全国 范围 内推 广， 有望 实现千万吨级的减碳规模。以 AI赋 能 的 智 能 信 控 系 统 和 路测设 备能 够动 态感 知道 路通 行流 量 ， 结 合 地 图 路 况 数 据 和 AI算法 引擎 ，实 时调 整和 优化 路口信 号灯 配时 。百 度在 广州 市黄埔区开创大道等6条干线道路以及黄埔有轨电车1号部署，平均通行时间有望下降20%。智能减碳 激发绿色转型动力35 智慧停车服务：通过车路协同技术、室内外一体化导航、停车预约、无感支付等，减少驾驶员寻找停车位带来的无效出行，让是痛点问题的城市停车变得更加便捷高效。 城市出行者：城市出行者是其出行方式的决策主体，为城市居民提供更便捷、智能的信息服务，推动其对出行方式或出行能源进行替代，IT技术在其中大有可为。 新能源充电预约：利用互联网、人工智能和高精地图等技术，基于新能源车主特性和充电偏好快速寻找充电停车位、提供规划路线、充电预约等个性化服务，减缓了新能源车使用中出行焦虑，促进新能源汽车替代燃油车，从而减少碳排放。如今，地图服务已经开始为电动私家车中远途出行提供结合沿途充电方案的智能导航服务，帮助电动车扩大出行半径。这种服务的推出将在很大程度减少车主采用电动车远途出行的顾虑，推动更多的私家车主采用电动车替换燃油车。 高精地图智能服务：由人工智能、地理空间数据技术所使能的智能地图，是城市中诸多低碳交通和出行服务的界面窗口和技术承载平台，对推动城市交通碳减排的作用主要体现在：a. 为机动车提供出行智能路线 规划，降低单次通行拥堵，提升城市总体通行效率；b. 推荐低碳智能组合出行方案，将步行、骑行方式与公交方式进行衔接，为出行者提供更多创新选择。在北京中心城区，2020年自行车步行合计出行比例合计达到46.7%，为五年来最高；c. 为出行者提供细分领域的出行引导服务，提升总体通行效率和零碳出行比例。例如为自行车、电动车、步行提供各自独立的路线规划，有利于提升慢行体验和零碳出行比例。15 | #0 智能减碳 激发绿色转型动力 36 MaaS平台等创新模式： 利用全新MaaS出行平台、导航地图APP等推出绿色出行一体化平台，通过出行前智能规划、出行中精准引 导 ， 鼓 励 公 众 使 用 公 交 、 地 铁 、 共 享 单车、步行等绿色低碳出行方式，将个人绿色出行减排量累积为碳积分，利用碳积分可以进行兑换公共交通优惠券、购物代金券等奖励。以北京为例，2020年其租赁自行车和公共自行车骑行量就达7.3亿人次，同比上涨35.2%，大幅提升绿色出行比例。 无人驾驶：以数字化、网联化、自动化、电动化为特征的无人驾驶技术是全新的交通出行和服务方式，是实现载运工具智能化的重要标准，也是实现碳中和的重要力量。当前无人驾驶的研发基本都基于电动车，这在客观上将对电动替代起到巨大的助推作用。尤其是从碳达峰到实现碳中和的阶段，无人驾驶将成为燃油车退出的终极推手。无人驾驶技术的成熟和替代主要有如下场景： 无人驾驶营运车 ： 园区试点的无人环卫、配送、巡检、人员接驳车辆等 无人驾驶乘用车： 城市内及城际间无人驾驶的私家车、出租车 无人驾驶货运车： 城际间无人货运车辆现代信息技术对于交通行业碳减排将是全场景、多维度地发挥作用。在传统信息技术基础之上，深入挖掘人工智能、物联网、边缘计算等新兴技术的综合运用，将是未来交通行业实现“双碳”目标的发展方向，不仅用于对碳排放的监测体系，还将通过基于人工智能的方案发挥综合治理作用。这些领域综合使用人工智能、云计算、物联网等新兴技术，通过推进电动替代、优化交通通行效率、减少出行需求等方式建立创新的运营模式，达到节能降碳的目的。不同于传统行业的节能降碳方案，这些细分领域都密集使用了人工智能及信息技术，或以上述技术为基础，或是上述技术在实现节能减碳过程中发挥了主导作用。其中，MaaS出行、