智能减碳 激发绿色转型动力2021年中国人工智能助力“双碳”目标达成白皮书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.01052034391 智能减碳 激发绿色转型动力智能减碳 激发绿色转型动力呼应“碳中和”世纪主旋律第一章2智能减碳 激发绿色转型动力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%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。世界气象组织2020年亚洲气候状况报告一. 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3 智能减碳 激发绿色转型动力人 工智 能创 新技 术 使 能运 营加 速 调 优优 化自 动 决 策2021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。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%。二. 人工智能将成为技术降碳减排的核心1. 人工智能将逐渐成为技术降碳减排主流1 IDC,2021智能生态节能降耗绿色发展4智能减碳 激发绿色转型动力2020 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 2020-2060IDC,20212. 人工智能将推动信息通信技术体系化降碳减排3. 稳健推进碳中和战略，技术驱动产业升级是根本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。 以降碳减排驱动产业升级：技术和应用突破是实现“双碳”目标的根本路径，也是产业转型升级的必经之路。主动寻求技术驱动的能源转型、产业升级和科技进步，有助于推动我国步入中等发达国家行列。 碳中和经济性和实现效果的博弈：实现碳中和与经济的短期增长存在一定矛盾，能源价格会相应增高，粗放式增长的产能会被淘汰，资金进入环保产业的收效较慢。无论是企业还是地方政府都会面临绿色与发展的平衡考量。 碳中和不是运动，而是多管齐下：实现“双碳”目标虽然时间急迫，却不可运动式冒进。实现碳中和的本质是以技术驱动全社会模式和效率的优化。如不切实研究和科学推进，会给生产生活造成困扰，也会在资源层面造成浪费。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5 智能减碳 激发绿色转型动力第二章助力“双碳”目标的路径与前景6智能减碳 激发绿色转型动力中国这样体量巨大的经济体，其减排脱碳的路径异常复杂。以达成“2060碳中和”为目标，除了要重点突破能源领域的结构性问题，更要从整体上协同形成低碳、可持续的经济体系和消费模式，系统推进全面绿色转型。此外，还需应对时间紧、任务重、基础能力相对薄弱等一系列挑战。一.中国实现降碳减排的路径IDC认为，中国实现“2060碳中和”目标，总体而言可以通过四大路径：能源的生产和利用、创新技术和创新机制、产业升级和优化以及绿色生态碳汇。每条路径之中，都包含着以数字化为基础到以智能化为手段的升级。助力“双碳”目标的路径与前景能源生产利用能源生产减碳技术结构升级运营优化减碳机制传统能源新能源新能源消纳碳捕集碳封存再利用规模化储能氢能等碳金融价格和交易第三方治理监管与扶持智能电网特高压工业建筑交通公共机构用能替代能效提升创新技术机制产业优化升级生态碳汇高耗能/过剩产能先进制造战略新兴产业循环产业和经济城市需求统筹优化森林国土资源绿化园林生态碳惠普高新技术产业现代服务业3 IDCIDC,20217 智能减碳 激发绿色转型动力1.能源生产和利用碳中和不是消灭化石能源，而是尽快平稳地以非化石能源为主体。能源的生产和利用是实现“碳中和”的关键路径，具体包括能源生产、用能替代、能效提升三大环节。 能源生产： 大力发展清洁能源，提升非碳能源占比；提高传统能源生产效率；能源的高效传输和智能化管理。 发展清洁能源： 当前一次能源中非化石能源占比是15.9%，到2030年要达到25%左右。 火力发电提效降耗： 对火电机组实施节能改造，包括调速变频、减少变压器空载、优化水泵运行、优化冷端效率、线路输送和生产照明等。 用能替代： 通过使用电能、氢能等来替代传统行业中对化石能源的消耗。 工业： 以电力能源替代传统燃煤燃油燃气锅炉，为工业流程提供动力。在钢铁冶炼等高耗能行业以短流程替代长流程，当前中国电炉炼钢只占总产量一成，替代前景广阔。在钢铁和水泥行业尝试以氢气替代天然气和煤粉作为还原剂，降低生产流程中的碳排放。 交通： 以纯电动车、增程式电动汽车、混合动力汽车、燃料电池电动汽车等逐步替代燃油车辆。在内河、海运港口和机场廊桥加强岸电部署使用。 建筑： 在建筑施工领域推广使用电气化机械设备；在建筑运营领域，逐步以电能替代燃煤和燃气。人工智能助力火电厂降耗： 例如智慧燃烧方案对电厂锅炉运行的送风量等可调参数进行训练学 习，在保障蒸汽参数稳定性的前提下寻找效率和环保的综合最优。智慧冷端方案则综合电厂环境、汽轮机负荷及历史数据，分析冷端变工况特性，利用强化学习及运筹优化方法优化空冷岛风机群起停和转速，提高汽轮机出力，降低风机电耗和供电煤耗。截至2021年6月底，全国水电、核电、风电、太阳能发电装机容量合计约9.9亿千瓦，占电力总装机容量的比重提高到43.9%，较去年同期提高了2.9个百分点。建立源网荷储的新型电力生态： 电网每年将接收大量不稳定的可再生能源电量，对电网的可靠性形成巨大挑战。预估2060年全国新能源日内最大功率波动将超过16亿千瓦，超过当年火电、水电、核电等常规电源的总装机容量。未来电力行业要建设融合发电、输电、储能和用电的数字电网，并基于人工智能技术，提升对电网的预测、分析和调度能力，形成多能互补、源网荷储一体的电力体系和生态。8智能减碳 激发绿色转型动力 能效提升 ：在工业、建筑、交通、城市等领域针对现有的用能方式提升效率，包括提升热燃烧能效、泵系统运行能效、冷却系统能效等； 工业： 在钢铁、水泥、合成氨、化工等重工业领域进行节能改造，降低能耗。我国工业锅炉中有65%是燃煤锅炉，存在单机容量小、运行热效率低的问题，年均用煤量20多亿吨。 交通：提升发动机热效率，降低运行油耗。 建筑： 提升建筑运营的能耗管理水平，降低能源使用强度。2.创新技术和机制现有技术难以支撑完全实现碳中和目标的企业，需要在新能源、储能、碳捕集利用等方案实现技术突破。此外，也需要通过碳交易、碳税补贴、碳衍生金融等方面的机制创新，高效率分配资源，鼓励低碳绿色发展。 研发和推广降碳、零碳甚至负碳技术： 新型储能技术： 风电、光伏等清洁能源天然具有出力不稳的特性，需要储能参与调频。包括电化学、压缩空气、飞轮、氢气等新型储能方式的渗透率将逐步提升，预计2025年新型储能装机规模会达到当前的10倍。 碳捕集和利用： 碳捕集和利用包括在采掘、钢铁、石化等工业流程中进行碳捕获利用，也包括对大气中的二氧化碳的直接捕获。被捕获的二氧化碳还可再利用成为其他生产的产品原料，从而实现生产和碳减排一石二鸟的效果。 其他突破性技术： 从现在到2030和2060年，在降碳减排技术领域产生的突破性进步可能对实现“双碳”目标产生颠覆性影响，包括电化学、新型电网、氢能利用、热核聚变发电等。无论哪个领域，数字化智能技术都是研发测试、部署应用的基础性工具。人工智能降低水泥生产能耗： 水泥生产过程倚赖人工经验，对最优运行工况难以把握。运用人工智能技术对水泥生产中喂煤量、喂料量、窑速等可调参数变量进行叠加强化学习，对生产流程进行实时调整，可有效降低对煤量和电能的消耗，从而降低整体碳排放。二氧化碳捕集和利用技术： 将超临界二氧化 碳与原油相溶驱替岩层中的原油，同时实现地下封存；齐鲁石化回收煤制气装置尾气中的二氧化碳，输送到胜利油田进行增油生产；上海石化通过碳捕集项目提纯加工生产食品级的二氧化碳，每年可供生产约11亿罐可乐。二氧化碳合成淀粉技术： 近期我国科学家发布了成功在实验室从二氧化碳到淀粉分子的全合成结果。这项技术一旦产业化，将大大降低传统对碳捕集成本的忧虑，加大碳的利用价值，对碳中和目标的最终实现意义巨大。9 智能减碳 激发绿色转型动力 创新推广低碳发展机制： 从政策和市场等多方机制鼓励降碳减排和绿色发展，包括监管、交易、碳税、新能源分析、补贴、碳资产管理等。 监管与扶持： 政府首先要加强了解区域和行业的排放情况，出台降碳减排和产业调整政策，逐步对高耗能企业征收碳税，淘汰低价值产能；补贴碳减排技术突破，培育绿色产业发展，把握“双碳”目标实现的宏观方向。 碳交易市场： 核心本质是以价格引导碳排放权资源的优化配置，促进对低碳技术和产业的投资。国家参照行业内相对先进的碳排放水平来设定基准值，减排能力强的企业可将排放盈余拿到市场交易。目前全国碳排放权交易市场已将2162家火力发电企业纳入全国碳市场。 碳金融： 碳交易具有较强的金融属性，碳期货等金融衍生品交易机制可更好对碳定价，管理价格和风险；将碳排放权转化为合约形态，扩大碳市场的边界和容量；吸引更多社会资本进入，引导资金流向低碳行业和企业。3.模式优化升级模式优化是指通过产业升级和运营方式的优化，提升能源利用价值，降低单位产出的能源消耗，优化全社会对能源的总体需求。 结构升级：淘汰过剩和高耗能产业，战略性布局新兴产业如先进制造、现代服务业等。 淘汰高耗能和过剩产能： 中国GDP的快速增长有相当的比例来自于钢铁冶金、低端制造等高耗能、低附加值的产业。淘汰低端产能，有助于直接降低能源消耗、碳排放以及碳排放强度。 智能化推动产业升级： 使用智能化技术加强行业的研发和管理水平，提升产品的智能化程度和附加值，在产业价值链上替代低端、低附加值的产业，提升产品价值从而降低碳排放强度。 科技和现代服务业： 加强芯片、工业软件、新技术的研发和应用，以智能化技术推动基础科学研究和应用，夯实智能化产业基础，加速产业升级和替代。什么是CCER？核证自愿减排量(Chinese Certified EmissionReduction) 。在减排方面技术先进能力较强的企业，可将减排量拿到市场上进行交易获利，而排放超标企业则需要购买配额。CCER价格低于碳排放配额，但不得超过总排放的5%。2021年，百度公司获得10亿美元的发债额度，募集专项资金用于提升绿色数据中心能效，拓展智能交通项目以及完善百度办公建筑和园区近零能耗的要求。此举 也 体 现 了 资 本 市 场 对 节 能 和“双碳”前景的看好。10智能减碳 激发绿色转型动力 运营优化： 从循环经济规划、企业和城市运营管理等角度优化能源的消耗和使用 优化规划布局，提升运营效率： 对交通、政府等行业进行优化，以智能化的运营降低对能源的需求和消耗。 交通：通过共享出行平台、智能出行建议等组合方案，提升公共出行体验和对私家车出行的替代；优化城市慢出行体验并提升比例，从需求端替代机动车出行。 政府：首先，城市的规划布局对减少运输和出行需求发挥着根本作用，科学合理的产业功能布局是城市降碳减排的基本盘；其次，城市的数字化平台已经能让越来越多的工商、税务、交通等流程在云端办理，在提升政务效率的同时也减少了居民实际出行的需求。 发展循环经济，减少生产： 缩短从原材料到成品的生产周期，使废旧物品从中途再进入生产流程，从而减少部分生产流程的排放。 循环生产：例如包装纸箱的回收再利用成为纸浆，减少了从原材料到纸浆的生产过程。钢铁行业是我国发展循环经济的重点领域。我国钢铁产业废钢利用率目前仅为21 %，远低于美国的72%的水平。有效利用废钢可以减少铁矿石开采、运输、加工的排放。 减少生产：生产一吨塑料及同类材料排放4-6吨二氧化碳。倡导使用可再生材料，减少一次性材料产品的使用和生产，可大幅降低碳排放。 碳普惠项目： 在城市生活中人是出行方式的决策者。以消费互联网的运营方式，对居民采用绿色低碳的出行次数和里程进行统计和积分，经过国家官方核验碳减排实效，对出行者进行相应的鼓励和补贴，调动全社会中个人的积极性进行碳减排。人工智能提升城市运转效率： 基于人脸识别的身份认证如今已广泛运用于银行、交通等各类流程手续办理，确保办理人与所办流程的准确对应，从源头上避免了居民往返办理机构的实际交通需求，不仅提高了效率又降低了碳排放。北京市碳普惠平台： 市交通委联合百度等地图服务提供方，推出绿色出行一体化平台，通过出行前智能规划和途中引导，鼓励居民使用公交 地 铁 、 步 行 骑 行 等 低 碳 出 行 方式。同时平台尝试将核验后的减排量入市交易，激励出行者持续绿色出行。11 智能减碳 激发绿色转型动力4.生态碳汇碳汇是指通过森林植被和其他地表植物吸收空气中二氧化碳，从而实现减碳的过程和机制。本文中的生态碳汇包含了一切通过人工种植和运营维持，能够起到减碳作用的森林、草地、湿地和城市绿地等。 森林国土资源： 以林木蓄积固碳： 森林蓄积量每增加1亿立方米，可相应地固碳1.6-1.8亿吨。目前我国平均每年新增森林碳储量在2亿吨以上，折合碳汇7至8亿吨。 我国森林覆盖增长较快： 我国目前森林覆盖率达23.04%，森林蓄积量超过175亿立方米，是世界林木蓄积增长最快的国家。我国计划到2030年再增长15亿立方米。 脱碳与综合治理： 我国第七大的库布其沙漠经过30多年治理，林草综合植被盖度达到53%，森林覆盖率达到15.7%。 湿地园林等多样化的碳汇： 湿地： 湿地尤其是泥炭地不仅能够吸收二氧化碳，还能存储未被分解的有机物质，避免其中所含二氧化碳重回大气。 城市绿地园林： 建设城市森林园林绿化带，不仅能够提升城市居民生活体验，也能有效吸收二氧化碳。据估算，广州市的森林碳汇每年能够吸收近3%的全市二氧化碳排放量。 交易与扶持： 交易市场扶植与完善： 林业资源碳汇交易包括森林经营性碳汇和造林碳汇。据统计，福建省备案申请的林业碳汇项目124万亩，碳汇量347万吨，成交额超4000万元。 对农户产生直接收益： 农户从碳汇交易中获益能够增强种植和养护的积极性。据福建省实践统计，1000亩毛竹林减碳7000吨，参考全国碳排放交易价格可评估37万元。12智能减碳 激发绿色转型动力二.人工智能助力降碳减排：路径影响、机制原理、作用场景、行业应用等如今的中国，已经成为世界人工智能技术发展的两极之一。尤其在技术创新和产业应用等层面，其他新技术通常需要至少20年才能走完的道路，人工智能只用了2-3年就走完了。我国整体信息通信技术和产业也已在多个领域具有全球领先地位。在“双碳”目标的实现过程中，应用信息通信技术采集数据、汇聚分析、优化决策并实施控制，以智能化的手段在节能降碳的情况监测、方案创新、流程调优和评估度量等方面发挥了不可替代的作用。这其中，云计算技术将为未来行业构建底层的数字化基础设施，物联网和连接技术将覆盖广泛的空间和应用领域，而人工智能技术的应用前景最为深远和广阔它的核心意义在于赋予机器思考和学习的能力，在可预见的未来主动协同5G（第五代移动通信）环境、物联网和云计算，充分在各个环节、要素及参与者的全方位数据中筛选有价值的部分，从各行业经过了几年乃至十几年时间的“数字化”积累中，生发出“智能化”转型的基础和动力。1.IT技术对于“双碳”的实际作用体现IT技术对于助力实现“双碳”目标的作用表现在三方面： 可视可控，提升能效： 运用人工智能、大数据、物联网等信息通信技术与行业设备和流程深度结合，对生产和用能进行数量监测和流程控制，提升能耗和管理的可视度和可控性；结合行业发展方向和节能实践，展开效能分析并形成优化方案，不断提升生产和用能效率。 构建生态，优化运营： 以数字化技术推动生态的构建和运转，在“双碳”相关产业链条上实现技术驱动的创新突破和协同运营，例如在电力产业建设联合发输配用、源网荷储各方的新型电力生态，让新能源企业、化石能源企业、电网、用能企业协作运营，提升可再生能源的消纳和利用。 技术集成，创新产业： 信息化和智能化技术的力量不仅在于提升行业效能，也可能颠覆传统行业，创造出新的产业生态。例如集成智能化技术形成的无人驾驶，一旦成熟应用将有利于推动交通的全面电能替代；又例如以互联网和人工智能技术驱动的共享出行产业，将有利于推动混合公交出行、共享出行、慢出行方案替代私家车出行；以信息化集成的微电网技术方案未来有望以规模化和产业化的方式利用和消纳可再生能源。智能减碳 激发绿色转型动力 14 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。 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。智能减碳 激发绿色转型动力15 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，降低使用。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。废钢的来源复杂，对其进行定级再利用是困扰行业的难题。基于人工智能技术对废钢进行实时抓拍采样，并通过机器学习不断优化定级判定的准确率，能够有效地提升废钢定级的效率，加速废钢再利用的进程。智能减碳 激发绿色转型动力 16 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。 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。智能减碳 激发绿色转型动力173.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”。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。 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。感知控制决策分析智能化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5 “”6 18智能减碳 激发绿色转型动力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。 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。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。19 智能减碳 激发绿色转型动力智能减碳 激发绿色转型动力 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。20智能减碳 激发绿色转型动力智能减碳 激发绿色转型动力第三章推动产业减排的现状与重点智能减碳 激发绿色转型动力21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%。20120%40%20%60%80%10%50%30%70%90%100%20162014 20182013 20172015 20