王燦：工業(yè)產業(yè)鏈強關聯(lián)性驅動AI向“系統(tǒng)賦能”升級

近日，蘇州市召開“人工智能+”大會，推動AI與制造業(yè)融合，打造“AI+工業(yè)”新生態(tài)。廣州市培育31個人工智能產業(yè)重點載體，實現(xiàn)工業(yè)化融合發(fā)展。此前，工信部公布151項人工智能賦能新型工業(yè)化典型應用案例，旨在加快形成新質生產力。作為工業(yè)大國，我國超200種工業(yè)品產量全球領先，但工業(yè)脫碳壓力大，AI大模型的引入與應用迫切重要。

 

我國AI技術和相關基礎設施已經具備一定基礎，工業(yè)數(shù)據(jù)要素的積累也初具規(guī)模，加之工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的廣泛覆蓋，為AI賦能工業(yè)提供了無限可能。然而，工業(yè)數(shù)據(jù)產權、流動、標準等仍需完善，以促進AI技術的廣泛應用，進而充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素的“乘數(shù)效應”。因此，完善工業(yè)數(shù)據(jù)管理體系，促進數(shù)據(jù)要素的自由流動和標準化，成為AI賦能工業(yè)脫碳的重要前提。

 

工業(yè)脫碳因其復雜性和多樣性，要求AI必須實現(xiàn)“精準賦能”。工業(yè)部門的脫碳機制復雜多變，減排技術種類繁多。AI技術在摘取“低垂的果實”方面路徑明確、效益顯著、遷移性強，如通過強化學習提升能源調度效率，利用生成式AI減少非必要產品需求等。在突破“減排瓶頸”方面，盡管AI面臨手段有限、路徑不確定性高等挑戰(zhàn)，但其推動低碳技術要素升級變革的作用不容忽視，如促進DAC(直接空氣捕獲)等技術創(chuàng)新。AI賦能工業(yè)脫碳必須精準識別優(yōu)先順序，精準適配應用場景和行業(yè)特點，以避免能耗反增、減排成效降低和資金無效配置等問題。

 

更進一步，工業(yè)產業(yè)鏈之間的強關聯(lián)性對AI的“系統(tǒng)賦能”提出了更高要求。工業(yè)脫碳不是孤立存在的任務，而是需要各個環(huán)節(jié)、各個產業(yè)之間的緊密協(xié)作。AI賦能工業(yè)脫碳必須突破“單點賦能”模式，轉向“全產業(yè)鏈系統(tǒng)賦能”。這要求我們將AI技術貫穿于基礎研究、應用研究和產業(yè)應用的各個環(huán)節(jié)，促進數(shù)據(jù)、知識和技術要素的流通，放大其“乘數(shù)效應”。同時，AI還應貫穿于產業(yè)鏈從原料供應到末端治理的各個環(huán)節(jié)，支持全生命周期管理和終端產品碳排放認證，優(yōu)化供應鏈和用能管理。此外，還需統(tǒng)籌考慮各區(qū)域產業(yè)優(yōu)勢，因地制宜部署AI產業(yè)，發(fā)揮各區(qū)域間的協(xié)同互補優(yōu)勢。例如，北京、廣東等地在人工智能產業(yè)方面具有明顯優(yōu)勢，可作為AI賦能工業(yè)脫碳的先行示范區(qū)。

 

據(jù)普華永道報告顯示，到2030年，AI將為全球經濟貢獻高達15.7萬億美元。在企業(yè)與產業(yè)層面，AI賦能工業(yè)脫碳將推動這些行業(yè)實現(xiàn)效率提升和成本降低。例如，通過AI技術優(yōu)化能源調度和生產流程，企業(yè)可以顯著降低能耗和碳排放，同時提高生產效率。在區(qū)域經濟層面，經濟發(fā)達地區(qū)憑借資金、技術和基礎設施優(yōu)勢，有望率先實現(xiàn)AI賦能工業(yè)脫碳的突破，但這也可能導致區(qū)域經濟發(fā)展的不平衡。因此，需要通過政策引導和資源分配，促進欠發(fā)達地區(qū)的AI技術應用和產業(yè)升級。在全球產業(yè)格局層面，AI技術的廣泛應用將重塑全球技術和產業(yè)分工格局，推動制造業(yè)向智能化、綠色化轉型。這將為我國在全球產業(yè)鏈中提升競爭力提供寶貴機遇。

 

（作者 王燦 清華大學碳中和研究院減污降碳協(xié)同中心主任）