“十五五”規(guī)劃建議提出“全面實(shí)施‘人工智能+’行動(dòng)”，要求“加強(qiáng)人工智能同產(chǎn)業(yè)發(fā)展、文化建設(shè)、民生保障、社會(huì)治理相結(jié)合”“全方位賦能千行百業(yè)”。從“加快經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面
綠色轉(zhuǎn)型，建設(shè)美麗中國”的視角來看，目前已有諸多實(shí)踐表明，“人工智能+”能夠通過精準(zhǔn)感知、智能決策、系統(tǒng)重構(gòu)、價(jià)值循環(huán)的鏈?zhǔn)椒磻?yīng)，將降碳路徑從傳統(tǒng)的“設(shè)備更新”轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;體系進(jìn)化”，顯著提升現(xiàn)有的降碳效率。
比如，“人工智能+”實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
碳足跡透明化，人工智能+物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與傳感器網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)全流程
碳排放秒級(jí)監(jiān)測，破解傳統(tǒng)人工核算滯后性。“人工智能+”突破工藝減排瓶頸。機(jī)器學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整高耗能設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，能夠達(dá)成人工無法實(shí)現(xiàn)的深度脫碳。人工智能在
平臺(tái)化整合跨企業(yè)資源方面優(yōu)勢凸顯，助力高效實(shí)現(xiàn)物流、倉儲(chǔ)、生產(chǎn)的全局低碳調(diào)度。企業(yè)通過AI賦能數(shù)字孿生模型技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的全生命周期管控，推動(dòng)運(yùn)維模式由“人工巡檢”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。“人工智能+”區(qū)塊鏈破解
碳資產(chǎn)開發(fā)壁壘。人工智能驅(qū)動(dòng)的智能合約與分布式賬本可以實(shí)現(xiàn)
碳減排量秒級(jí)確權(quán)，激活綠色融資。“人工智能+”云計(jì)算可以聚合區(qū)域產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，釋放園區(qū)級(jí)資源優(yōu)化規(guī)模效應(yīng)。
“人工智能+”深度降碳的效能，為我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)提供可量化可持續(xù)的核心驅(qū)動(dòng)力。進(jìn)一步釋放“人工智能+”對(duì)企業(yè)深度降碳的乘數(shù)效應(yīng)，應(yīng)當(dāng)多措并舉，持續(xù)加力。
一是構(gòu)建實(shí)時(shí)碳數(shù)據(jù)感知體系。部署高密度物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)與智能計(jì)量設(shè)備，對(duì)企業(yè)用能單元、生產(chǎn)設(shè)備、運(yùn)輸工具等碳排放源進(jìn)行毫秒級(jí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測。這一體系能夠突破傳統(tǒng)人工抄表與周期審計(jì)的滯后性，為精準(zhǔn)
碳管理提供原子級(jí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，消除碳流可視化的盲區(qū)。
二是打通全價(jià)值鏈碳數(shù)據(jù)孤島。推動(dòng)企業(yè)資源計(jì)劃、制造執(zhí)行系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品生命周期管理等核心業(yè)務(wù)的系統(tǒng)深度集成。構(gòu)建統(tǒng)一碳排放數(shù)據(jù)中臺(tái)，定義標(biāo)準(zhǔn)化碳數(shù)據(jù)模型與接口規(guī)范。消除部門墻導(dǎo)致的數(shù)據(jù)割裂，實(shí)現(xiàn)碳成本的精準(zhǔn)歸因與分?jǐn)偂?/div>
三是植入動(dòng)態(tài)控制系統(tǒng)。在能源站房、工藝生產(chǎn)線、暖通空調(diào)等高耗能環(huán)節(jié)部署先進(jìn)AI控制算法。應(yīng)用模型預(yù)測控制、深度學(xué)習(xí)優(yōu)化器等技術(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，使能源供給與生產(chǎn)需求達(dá)成毫秒級(jí)動(dòng)態(tài)平衡。
四是驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈協(xié)同降碳網(wǎng)絡(luò)。構(gòu)建區(qū)塊鏈賦能的供應(yīng)鏈碳管理云平臺(tái)，建立上下游企業(yè)間碳排放數(shù)據(jù)的可信共享機(jī)制。通過大數(shù)據(jù)分析識(shí)別高碳排瓶頸環(huán)節(jié)，驅(qū)動(dòng)聯(lián)合技術(shù)改進(jìn)與綠色采購策略調(diào)整，實(shí)現(xiàn)跨企業(yè)資源調(diào)配與物流協(xié)同降碳。
五是賦能產(chǎn)品全生命周期低碳設(shè)計(jì)。集成工具與數(shù)字孿生技術(shù)，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段構(gòu)建AI驅(qū)動(dòng)下的虛擬仿真環(huán)境。通過材料數(shù)據(jù)庫比對(duì)不同方案的隱含碳排放，模擬生產(chǎn)工藝的能源強(qiáng)度，預(yù)測使用階段的能耗模式及報(bào)廢回收潛力，在滿足功能需求前提下最小化產(chǎn)品全生命周期的碳足跡。
六是打造能效管理中樞。建立企業(yè)級(jí)能源管理系統(tǒng)，集成大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)與機(jī)器學(xué)習(xí)引擎。實(shí)時(shí)采集電、氣、熱、冷等多能源數(shù)據(jù)，預(yù)測能耗負(fù)荷曲線，形成能效持續(xù)改進(jìn)的智能閉環(huán)。
七是構(gòu)建數(shù)字化循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式。為關(guān)鍵產(chǎn)品配置數(shù)字護(hù)照，記錄材料成分、拆解指南及回收價(jià)值。建立基于區(qū)塊鏈的廢棄物溯源平臺(tái)，跟蹤廢舊物資流向。通過人工智能匹配回收商處理能力與再生料需求，優(yōu)化逆向物流路徑。在再制造環(huán)節(jié)應(yīng)用機(jī)器視覺進(jìn)行零部件損傷評(píng)估，指導(dǎo)自動(dòng)化修復(fù)工藝，最大化資源閉環(huán)利用率。
八是創(chuàng)新碳資產(chǎn)數(shù)字化運(yùn)營。開發(fā)
碳資產(chǎn)管理系統(tǒng)，對(duì)接全國
碳市場與綠證交易平臺(tái)。通過智能合約自動(dòng)執(zhí)行
碳配額買賣、國家核證自愿減排量注銷等操作。結(jié)合人工智能預(yù)測政策變動(dòng)趨勢，實(shí)現(xiàn)碳資產(chǎn)組合的動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置。
九是建立碳流知識(shí)圖譜體系。構(gòu)建動(dòng)態(tài)更新的知識(shí)圖譜，識(shí)別隱藏的降碳關(guān)聯(lián)規(guī)則。例如，將某種工序的能源異常波動(dòng)與上游原料特性變化建立因果鏈，為工藝改造提供跨領(lǐng)域決策依據(jù)。這類體系使分散的降碳經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可推理的數(shù)字資產(chǎn)，可以突破個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)局限。
十是部署自適應(yīng)碳管理數(shù)字孿生體。采用強(qiáng)化AI學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練孿生體自主探索降碳策略，可以在虛擬環(huán)境中模擬數(shù)千種方案，評(píng)估其對(duì)綜合碳效的影響。通過在線學(xué)習(xí)機(jī)制，持續(xù)吸收實(shí)際運(yùn)行反饋，動(dòng)態(tài)修正模型參數(shù)，使碳管理從靜態(tài)規(guī)劃升級(jí)為持續(xù)進(jìn)化的智能體，實(shí)現(xiàn)自我迭代優(yōu)化。
（作者分別為復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院教授、中國浦東干部學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)教研分部副教授）
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