我國(guó)工業(yè)產(chǎn)能雄厚、產(chǎn)業(yè)門(mén)類齊全,工業(yè)數(shù)據(jù)要素豐富,使用AI賦能工業(yè)脫碳具有巨大潛力。在世界500種主要工業(yè)品中,我國(guó)有超過(guò)220種產(chǎn)品的產(chǎn)量位居世界第一。重點(diǎn)行業(yè)方面,2020年,我國(guó)粗鋼產(chǎn)量10.65億噸、水泥產(chǎn)量23.8億噸、石油煉化能力近9億噸,是世界上最大的鋼鐵生產(chǎn)國(guó)、水泥生產(chǎn)國(guó)和石化產(chǎn)品生產(chǎn)大國(guó)。然而,現(xiàn)階段我國(guó)工業(yè)脫碳面臨的壓力相對(duì)突出,亟須AI賦能。當(dāng)前,我國(guó)主要AI技術(shù)和相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展已初見(jiàn)成效,工業(yè)數(shù)據(jù)要素的積累也初具規(guī)模。在積極推進(jìn)新型工業(yè)化的背景下,我國(guó)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)已覆蓋超過(guò)85%的工業(yè)大類,連接設(shè)備超過(guò)8000萬(wàn)臺(tái)。但也需認(rèn)識(shí)到,當(dāng)前工業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)不清、流動(dòng)不暢、標(biāo)準(zhǔn)不一等問(wèn)題依然突出。這一方面會(huì)直接阻礙AI的廣泛應(yīng)用,另一方面也難以發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的“乘數(shù)效應(yīng)”。
工業(yè)脫碳場(chǎng)景和機(jī)制的復(fù)雜性需要AI“精準(zhǔn)賦能”。工業(yè)部門(mén)的脫碳機(jī)制復(fù)雜、減排技術(shù)多樣,這導(dǎo)致工業(yè)脫碳場(chǎng)景中“低垂的果實(shí)”和“減排瓶頸”相互交織。其中,“低垂的果實(shí)”往往集中于邊際減排成本曲線的最左端,代表場(chǎng)景包括工業(yè)能效提升、需求響應(yīng)等,具有減排成效顯著、減排成本較低且效益較高等特點(diǎn)。“減排瓶頸”則集中于邊際減排成本曲線的最右端,代表場(chǎng)景包括工藝
綠色替代、使用DA
CCS抵消殘余排放等,實(shí)現(xiàn)單位減排的成本相對(duì)高昂。在AI賦能工業(yè)脫碳的過(guò)程中,AI在不同場(chǎng)景中的應(yīng)用潛力也不盡相同。總體而言,使用AI摘取“低垂的果實(shí)”具有路徑較為明確、應(yīng)用效益較高、跨產(chǎn)業(yè)遷移性強(qiáng)等特點(diǎn),例如,通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和時(shí)間序列分析等技術(shù)提升能源調(diào)度和工藝過(guò)程效率、結(jié)合生成式AI減少運(yùn)營(yíng)管理過(guò)程中的非必要產(chǎn)品需求等。相比之下,使用AI突破“減排瓶頸”則具有手段相對(duì)有限、跨產(chǎn)業(yè)遷移性弱、路徑不確定性高等特點(diǎn),其作用機(jī)制通常是推動(dòng)低碳技術(shù)要素的升級(jí)變革,例如,促進(jìn)DAC等技術(shù)創(chuàng)新和二氧化碳加綠氫制甲醇等工藝創(chuàng)新。在使用AI賦能工業(yè)脫碳的過(guò)程中,必須重視“精準(zhǔn)賦能”,具體而言需做到精準(zhǔn)識(shí)別優(yōu)先順序、精準(zhǔn)適配應(yīng)用場(chǎng)景、精準(zhǔn)適配行業(yè)特點(diǎn)三個(gè)方面。無(wú)法實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)適配將可能引起能耗不降反增、減排成效降低、資金無(wú)效配置等一系列問(wèn)題,從而阻礙AI技術(shù)對(duì)各類要素優(yōu)化組合與協(xié)同配置作用的發(fā)揮。
工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性對(duì)AI的“系統(tǒng)賦能”提出了更高要求。在推進(jìn)工業(yè)脫碳的過(guò)程中,各項(xiàng)低碳技術(shù)和產(chǎn)業(yè)都不是孤立存在的。工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性體現(xiàn)在,相關(guān)技術(shù)的研究與產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈上下游以及各區(qū)域產(chǎn)業(yè)之間均存在緊密聯(lián)系。使用AI賦能工業(yè)脫碳需要突破“單點(diǎn)賦能”模式,轉(zhuǎn)向“全產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)賦能”模式,其內(nèi)在要求包括三個(gè)層面。第一,需要將AI貫穿于“基礎(chǔ)研究-應(yīng)用研究-產(chǎn)業(yè)應(yīng)用”的各個(gè)環(huán)節(jié),進(jìn)一步促進(jìn)數(shù)據(jù)要素、知識(shí)要素和低碳技術(shù)要素的流通,并通過(guò)放大數(shù)據(jù)要素和知識(shí)要素的“乘數(shù)效應(yīng)”實(shí)現(xiàn)正向循環(huán)、機(jī)制強(qiáng)化。在此過(guò)程中,尤其需要關(guān)注行業(yè)AI復(fù)合型人才的培養(yǎng)。AI技術(shù)本身是中性的,人機(jī)交互過(guò)程是決定AI應(yīng)用質(zhì)量的核心環(huán)節(jié)。只有培養(yǎng)復(fù)合型人才,才能科學(xué)、有效地發(fā)揮AI的技術(shù)效能。第二,需要將AI貫穿于產(chǎn)業(yè)鏈原料供應(yīng)到末端治理的各個(gè)環(huán)節(jié)。一方面是高效支持全生命周期(LCA)管理和終端產(chǎn)品
碳排放認(rèn)證,發(fā)揮AI豐富和強(qiáng)化數(shù)據(jù)要素的關(guān)鍵作用;另一方面是支持供應(yīng)鏈優(yōu)化和用能管理,減少非必要產(chǎn)品需求和能源消耗,強(qiáng)化AI在促進(jìn)各要素組合優(yōu)化和協(xié)同配置方面的作用。第三,需要統(tǒng)籌考慮各區(qū)域產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)。在使用AI賦能工業(yè)脫碳的過(guò)程中,AI和相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施(云計(jì)算、數(shù)據(jù)中心等)本身也是產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。不同區(qū)域的資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)基礎(chǔ)往往各具特色,因地制宜部署AI產(chǎn)業(yè)和各工業(yè)鏈、發(fā)揮各區(qū)域間的協(xié)同互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)亦是AI“系統(tǒng)賦能”工業(yè)脫碳的內(nèi)在要求。
平衡AI的“雙刃劍效應(yīng)”尤其需要關(guān)注公平性問(wèn)題。在使用AI技術(shù)助力工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)
碳中和目標(biāo)的過(guò)程中,由于應(yīng)用場(chǎng)景和數(shù)據(jù)來(lái)源通常與個(gè)人的直接關(guān)聯(lián)較少,相關(guān)應(yīng)用衍生的公平性問(wèn)題往往比數(shù)據(jù)隱私、倫理等問(wèn)題更加突出。2024年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主Daron Acemoglu和Simon Johnson在其著作Power and Progress中指出,科技的進(jìn)步往往被用于集中精英權(quán)力,加劇馬太效應(yīng)。多數(shù)工業(yè)部門(mén)具備資本密集、勞動(dòng)密集的特點(diǎn),AI賦能工業(yè)脫碳引發(fā)的公平性問(wèn)題往往外化為四種形式。一是沖擊就業(yè)市場(chǎng),例如,自動(dòng)化技術(shù)的普及將減少社會(huì)對(duì)勞動(dòng)密集型崗位的需求,生成式AI的廣泛應(yīng)用可能減少行業(yè)內(nèi)對(duì)傳統(tǒng)低碳工程師和咨詢師的需求,能效的提升也可能促使對(duì)傳統(tǒng)工藝調(diào)控崗位需求的減少等。二是壓縮中小型企業(yè)生存空間。中小型企業(yè)通常面臨資金和技術(shù)上的短板,大型企業(yè)在使用AI賦能工業(yè)脫碳的過(guò)程中往往更具優(yōu)勢(shì),這種差距可能會(huì)加劇相關(guān)行業(yè)的寡頭和壟斷現(xiàn)象。三是影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)具有相對(duì)優(yōu)越的資金優(yōu)勢(shì)、技術(shù)優(yōu)勢(shì)和AI基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢(shì),這可能會(huì)引發(fā)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的AI賦能困難、工業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移等問(wèn)題。四是影響全球技術(shù)和產(chǎn)業(yè)分工格局。近年來(lái),部分技術(shù)相對(duì)發(fā)達(dá)的國(guó)家以“安全需求”等借口頻繁實(shí)施技術(shù)出口管制和科技產(chǎn)業(yè)投資限制。在現(xiàn)有全球合作格局和綠色貿(mào)易規(guī)則的影響下,發(fā)展中國(guó)家和“全球南方”國(guó)家將更有可能在全球工業(yè)價(jià)值鏈中處于不利地位,面臨著更加嚴(yán)峻的工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)和低碳轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。
作者系清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院黨委書(shū)記、長(zhǎng)聘教授、博導(dǎo),清華大學(xué)碳中和研究院減污降碳協(xié)同中心主任
本文節(jié)選自《學(xué)術(shù)前沿》雜志2025年第2期《人工智能助力工業(yè)領(lǐng)域碳中和的機(jī)制與關(guān)鍵》一文。
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