當AI遇到“雙碳”，產(chǎn)業(yè)重塑如何實現(xiàn)？

《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十五個五年規(guī)劃的建議》明確提出，全面實施“人工智能+”行動，加強人工智能同產(chǎn)業(yè)發(fā)展相結(jié)合，搶占人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用制高點，全方位賦能千行百業(yè)。當前，產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型已成為推動高質(zhì)量發(fā)展的必然要求，通過人工智能賦能產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型，將有效推動產(chǎn)業(yè)向綠色、智能、高效方向邁進。

 

 

 

人工智能賦能產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的理論邏輯

 

 

 

人工智能賦能產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的理論邏輯，可以從其改造傳統(tǒng)生產(chǎn)模式、驅(qū)動系統(tǒng)性變革的核心能力來理解。

 

 

 

首先，數(shù)據(jù)智能驅(qū)動價值創(chuàng)造。人工智能通過釋放數(shù)據(jù)這一新型生產(chǎn)要素的價值，為產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型奠定基石。產(chǎn)業(yè)運行中產(chǎn)生的海量原始數(shù)據(jù)，通過“數(shù)據(jù)+算力+算法”的技術(shù)范式，被轉(zhuǎn)化為具有決策價值的信息與知識。例如，在鋼鐵等高耗能行業(yè)，人工智能結(jié)合機器視覺和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實現(xiàn)對高爐內(nèi)高溫工況等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行精準感知，為能耗優(yōu)化與智能調(diào)度提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

 

 

 

其次，算法優(yōu)化重構(gòu)資源配置。人工智能通過強大的動態(tài)優(yōu)化和控制調(diào)度能力，深刻改變著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)，實現(xiàn)對能源、資本、勞動力等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素的重新配置，從而提升全要素生產(chǎn)率，實現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳排放的脫鉤。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，人工智能系統(tǒng)能基于實時工藝數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整設(shè)備運行參數(shù)，實現(xiàn)“按需供能”和“精準生產(chǎn)”。在能源系統(tǒng)層面，人工智能能夠?qū)C合能源系統(tǒng)進行協(xié)同調(diào)度，提升清潔能源滲透率。例如，江蘇如東海上風電場利用智能運維機器人，將故障定位時間縮短90%，探測精度提升10倍，顯著提升運營效率。

 

 

 

第三，系統(tǒng)融合催生新型范式。人工智能與實體經(jīng)濟的深度融合，正從對單一技術(shù)或環(huán)節(jié)的優(yōu)化，邁向推動產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的根本性低碳變革?；诠I(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)被全面打通，催生了“產(chǎn)品即服務(wù)”、共享制造等新模式。這激勵企業(yè)通過優(yōu)化設(shè)計、延長壽命、提升能效來實現(xiàn)資產(chǎn)利用效率最大化，從系統(tǒng)性層面減少重復建設(shè)和資源閑置。例如，施耐德電氣無錫工廠引入AI能源管理系統(tǒng)，通過實時監(jiān)測2000余臺設(shè)備，兩年內(nèi)將直接碳排放和外購能源等間接碳排放減少90%。

 

 

 

面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)

 

 

 

盡管人工智能潛力巨大，但其在產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型中的規(guī)?；瘧?yīng)用仍面臨一系列嚴峻挑戰(zhàn)。

 

 

 

技術(shù)應(yīng)用成本高。人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用需要高昂的初始投入，包括高性能算力設(shè)備購置、算法模型開發(fā)與訓練、現(xiàn)有生產(chǎn)線數(shù)字化改造等。這對于利潤微薄的中小企業(yè)而言，是難以逾越的門檻。一套幫助實現(xiàn)工業(yè)能耗優(yōu)化的人工智能預測性維護系統(tǒng)，其部署成本動輒數(shù)百萬元，后期維護與更新費用同樣不菲。這種“用不起”的困境，導致人工智能賦能可能加劇大企業(yè)與中小企業(yè)之間的“數(shù)字鴻溝”。

 

 

 

數(shù)據(jù)壁壘與質(zhì)量瓶頸，制約模型精準決策。人工智能驅(qū)動低碳轉(zhuǎn)型的“核心燃料”是高質(zhì)量數(shù)據(jù)，但當前產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)普遍存在“孤島化”“碎片化”和“低質(zhì)化”問題。一方面，企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)、能耗、排放數(shù)據(jù)分屬不同系統(tǒng)，格式不一，難以互通；企業(yè)間及產(chǎn)業(yè)鏈上下游的數(shù)據(jù)壁壘更高，使得全生命周期碳足跡追蹤難以實現(xiàn)。另一方面，關(guān)鍵工藝流程的碳排放數(shù)據(jù)監(jiān)測基礎(chǔ)薄弱，目前仍大量依賴排放因子法進行估算，而非基于實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的精準計量。這導致訓練出的人工智能模型給出的優(yōu)化建議可能與實際工況偏差較大。

 

 

 

能源約束問題凸顯。人工智能本身是能源密集型技術(shù)，其大規(guī)模應(yīng)用會顯著增加能源需求。我國數(shù)據(jù)中心多位于東部地區(qū)，其耗能主要依賴化石燃料，其中約70%來自煤炭。人工智能的快速發(fā)展在提升能源體系效率的同時，其自身能耗的清潔化與否，直接關(guān)系到其賦能產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的凈效益能否真正實現(xiàn)。

 

 

 

系統(tǒng)安全與韌性不足，融合應(yīng)用存在潛在風險。隨著能源基礎(chǔ)設(shè)施與工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化深度轉(zhuǎn)型，其與人工智能的深度融合也帶來了新的安全風險。傳統(tǒng)的相對獨立的能源系統(tǒng)或工業(yè)控制系統(tǒng)，在引入人工智能并實現(xiàn)更廣泛互聯(lián)后，面臨更嚴峻的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。人工智能和綠色能源技術(shù)所需的關(guān)鍵礦物高度重疊，其供應(yīng)鏈的穩(wěn)定性易受地緣政治等因素影響。

 

 

 

多維度協(xié)同發(fā)力，助力人工智能賦能產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型

 

 

 

面對上述挑戰(zhàn)，筆者認為，需要從制度建設(shè)、技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)和政策保障等多維度協(xié)同發(fā)力。

 

 

 

完善頂層設(shè)計與制度體系，引導智能低碳融合發(fā)展。制定清晰的產(chǎn)業(yè)發(fā)展路線圖，并加快建立人工智能碳效評估、數(shù)據(jù)安全共享、系統(tǒng)互聯(lián)互通等方面的標準規(guī)范體系。綜合運用綠色信貸、專項補貼、稅收優(yōu)惠等政策工具，降低企業(yè)尤其是中小企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)進行低碳改造的成本和風險。探索建立基于人工智能的綠色電力消費溯源和綠色證書交易體系，激勵人工智能產(chǎn)業(yè)自身更多使用綠電。制定針對人工智能賦能關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全準則和應(yīng)急預案，提升系統(tǒng)應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)攻擊和外部沖擊的韌性。

 

 

 

夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與突破技術(shù)瓶頸，強化賦能核心能力。培育統(tǒng)一規(guī)范的能源和碳排放數(shù)據(jù)要素市場。建立行業(yè)級數(shù)據(jù)共享平臺，制定數(shù)據(jù)采集、確權(quán)、流通和交易規(guī)則，促進高質(zhì)量工業(yè)低碳數(shù)據(jù)的匯聚與有序利用。設(shè)立“人工智能賦能產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型”科技專項，重點支持面向高耗能行業(yè)的專用人工智能模型研發(fā)，著力推動人工智能技術(shù)與行業(yè)機理模型深度融合。同時，鼓勵開發(fā)更高效的算法和計算架構(gòu)，發(fā)展“綠色人工智能”，降低技術(shù)自身能耗。

 

 

 

深化場景賦能與示范推廣，推動技術(shù)落地應(yīng)用。在鋼鐵、建材、化工等高耗能行業(yè)和數(shù)據(jù)中心等能源消耗重點領(lǐng)域，率先打造一批“人工智能+”低碳轉(zhuǎn)型標桿項目。通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn)全流程的能耗和碳排放在線監(jiān)測、實時優(yōu)化與智能調(diào)度。鼓勵相關(guān)地區(qū)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，構(gòu)建區(qū)域智慧能源系統(tǒng)。利用人工智能強化多能協(xié)同和負荷側(cè)智能響應(yīng)，提升可再生能源的消納能力。

 

 

 

注重構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)與提升認知水平，營造協(xié)同發(fā)展環(huán)境。支持組建由龍頭企業(yè)、高?？蒲袡C構(gòu)、能源企業(yè)、人工智能技術(shù)公司等共同參與的創(chuàng)新聯(lián)合體，共同開展技術(shù)攻關(guān)和解決方案開發(fā)。通過舉辦應(yīng)用創(chuàng)新大賽、建設(shè)示范展示中心、開展專業(yè)培訓等方式，提升各行各業(yè)對人工智能賦能低碳轉(zhuǎn)型的認知和理解。