當(dāng)AI遇到“雙碳”，產(chǎn)業(yè)重塑如何實(shí)現(xiàn)？

《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十五個(gè)五年規(guī)劃的建議》明確提出，全面實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)，加強(qiáng)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(diǎn)，全方位賦能千行百業(yè)。當(dāng)前，產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型已成為推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的必然要求，通過(guò)人工智能賦能產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型，將有效推動(dòng)產(chǎn)業(yè)向綠色、智能、高效方向邁進(jìn)。

 

 

 

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(dòng)系統(tǒng)性變革的核心能力來(lái)理解。

 

 

 

首先，數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)價(jià)值創(chuàng)造。人工智能通過(guò)釋放數(shù)據(jù)這一新型生產(chǎn)要素的價(jià)值，為產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型奠定基石。產(chǎn)業(yè)運(yùn)行中產(chǎn)生的海量原始數(shù)據(jù)，通過(guò)“數(shù)據(jù)+算力+算法”的技術(shù)范式，被轉(zhuǎn)化為具有決策價(jià)值的信息與知識(shí)。例如，在鋼鐵等高耗能行業(yè)，人工智能結(jié)合機(jī)器視覺(jué)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)高爐內(nèi)高溫工況等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)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(guò)強(qiáng)大的動(dòng)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(shí)現(xiàn)對(duì)能源、資本、勞動(dòng)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(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(shí)時(shí)工藝數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，實(shí)現(xiàn)“按需供能”和“精準(zhǔn)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(jìn)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(fēng)電場(chǎng)利用智能運(yùn)維機(jī)器人，將故障定位時(shí)間縮短90%，探測(cè)精度提升10倍，顯著提升運(yùn)營(yíng)效率。

 

 

 

第三，系統(tǒng)融合催生新型范式。人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，正從對(duì)單一技術(shù)或環(huán)節(jié)的優(yōu)化，邁向推動(dòng)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(tái)，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(lì)企業(yè)通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)、延長(zhǎng)壽命、提升能效來(lái)實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)利用效率最大化，從系統(tǒng)性層面減少重復(fù)建設(shè)和資源閑置。例如，施耐德電氣無(wú)錫工廠引入AI能源管理系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)2000余臺(tái)設(shè)備，兩年內(nèi)將直接碳排放和外購(gòu)能源等間接碳排放減少90%。

 

 

 

面臨的現(xiàn)實(shí)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)模化應(yīng)用仍面臨一系列嚴(yán)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(gòu)置、算法模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練、現(xiàn)有生產(chǎn)線數(shù)字化改造等。這對(duì)于利潤(rùn)微薄的中小企業(yè)而言，是難以逾越的門(mén)檻。一套幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)能耗優(yōu)化的人工智能預(yù)測(cè)性維護(hù)系統(tǒng)，其部署成本動(dòng)輒數(shù)百萬(wàn)元，后期維護(hù)與更新費(fèi)用同樣不菲。這種“用不起”的困境，導(dǎo)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(zhǔn)決策。人工智能驅(qū)動(dòng)低碳轉(zhuǎn)型的“核心燃料”是高質(zhì)量數(shù)據(jù)，但當(dāng)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(wèn)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(shí)現(xiàn)。另一方面，關(guān)鍵工藝流程的碳排放數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)基礎(chǔ)薄弱，目前仍大量依賴排放因子法進(jìn)行估算，而非基于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)計(jì)量。這導(dǎo)致訓(xùn)練出的人工智能模型給出的優(yōu)化建議可能與實(shí)際工況偏差較大。

 

 

 

能源約束問(wèn)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(huì)顯著增加能源需求。我國(guó)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(lái)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(shí)，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(shí)現(xiàn)。

 

 

 

系統(tǒng)安全與韌性不足，融合應(yīng)用存在潛在風(fēng)險(xiǎn)。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(lái)了新的安全風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的相對(duì)獨(dú)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(shí)現(xiàn)更廣泛互聯(lián)后，面臨更嚴(yán)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(duì)上述挑戰(zhàn)，筆者認(rèn)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(jì)與制度體系，引導(dǎo)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(píng)估、數(shù)據(jù)安全共享、系統(tǒng)互聯(lián)互通等方面的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系。綜合運(yùn)用綠色信貸、專項(xiàng)補(bǔ)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(jìn)行低碳改造的成本和風(fēng)險(xiǎn)。探索建立基于人工智能的綠色電力消費(fèi)溯源和綠色證書(shū)交易體系，激勵(lì)人工智能產(chǎn)業(yè)自身更多使用綠電。制定針對(duì)人工智能賦能關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全準(zhǔn)則和應(yīng)急預(yù)案，提升系統(tǒng)應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊和外部沖擊的韌性。

 

 

 

夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與突破技術(shù)瓶頸，強(qiáng)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(chǎng)。建立行業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，制定數(shù)據(jù)采集、確權(quán)、流通和交易規(guī)則，促進(jìn)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(xiàng)，重點(diǎn)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(dòng)人工智能技術(shù)與行業(yè)機(jī)理模型深度融合。同時(shí)，鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)更高效的算法和計(jì)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(chǎng)景賦能與示范推廣，推動(dòng)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(diǎn)領(lǐng)域，率先打造一批“人工智能+”低碳轉(zhuǎn)型標(biāo)桿項(xiàng)目。通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)全流程的能耗和碳排放在線監(jiān)測(cè)、實(shí)時(shí)優(yōu)化與智能調(diào)度。鼓勵(lì)相關(guān)地區(qū)基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，構(gòu)建區(qū)域智慧能源系統(tǒng)。利用人工智能強(qiáng)化多能協(xié)同和負(fù)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(rèn)知水平，營(yíng)造協(xié)同發(fā)展環(huán)境。支持組建由龍頭企業(yè)、高?？蒲袡C(jī)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(kāi)展技術(shù)攻關(guān)和解決方案開(kāi)發(fā)。通過(guò)舉辦應(yīng)用創(chuàng)新大賽、建設(shè)示范展示中心、開(kāi)展專業(yè)培訓(xùn)等方式，提升各行各業(yè)對(duì)人工智能賦能低碳轉(zhuǎn)型的認(rèn)知和理解。