智能技术与可持续发展深度融合 推动“双碳”目标有序进行
(资料图)
7月6日,国际欧亚科学院院士仇保兴在2023世界人工智能大会“智助双碳有迹可循”智能趋势论坛上表示,理想碳中和应该具备安全韧性、成本趋降性、技术可靠性、灰绿系统兼容性、进口替代性这五大特征。
事实上,随着我国稳步推进节能降碳、统筹能源安全稳定供应和绿色低碳发展、科学有序推进碳达峰、碳中和的有序进行,依靠能源变革、经济转型、科技创新驱动目标实现的路径也愈加明晰。
在能源变革方面,近年来,我国以风力发电和光伏发电为主的可再生能源发电装机量持续上涨,愈发成为能源变革过程中的有力抓手。据国家能源局最新数据统计显示,截至5月底,年内全国累计发电装机容量约亿千瓦,同比增长%。其中,太阳能发电装机容量约亿千瓦,同比增长%;风电装机容量约亿千瓦,同比增长%。
红杉中国投资合伙人、红杉碳中和研究院院长李俊峰总结道,近年来,风电发展可谓“一马当先”,同时也无法忽视“后来居上”的太阳能发电。
谈及未来我国能源技术创新的支撑时,李俊峰表示,未来能源技术创新的两大支撑应是能量与算力。其中,能量质量的不断提高和成本的不断降低,为技术工艺从不可能成为可能;另外,随着算力水平不断提高和成本的不断下降,人工智能将被广泛应用,加速能源变革技术创新的进程。
在经济转型与科技创新方面,企业作为重要主体,在助推“双碳”目标实现过程中自然扮演着不可或缺的作用。随着5G、大数据与云计算等技术的应用与落地,企业在践行“减碳-零碳-负碳”的路线中,可积极运用人工智能、物联网、数字孪生等创新技术,为碳中和与企业ESG提供智能化、可持续化的解决方案,推动智能技术与可持续发展的深度融合。
例如,围绕企业应对绿色新政,推动科学闭环碳管理,西门子(中国)有限公司副总裁兼首席网络与信息安全官胡建钧表示,首先,应充分发挥物联网、边缘计算、区块链、数字孪生等数字化创新技术,科学高效掌握碳足迹信息,并提升数据可信度、准确度、透明性,为绿色低碳提供数据基础。其次,设定科学碳中和目标,确定基准年,并建模测算能耗及碳排数据基线;基于业务规则和生产计划建模预测未来碳排增长曲线;结合科学计量与模型测算,设定碳中和目标。此外,明确产品碳排放源头、布局绿色产品设计策略,优化产品设计;发展绿色低碳技术,基于减碳模拟,投入减碳措施,低成本高效率实现碳汇抵消及减排。最后,持续优化与改进,以优先级确定短中长期减碳技术方案;总和技术方案,形成完成的减碳路线图,基于自身财务和自身业务情况,进行适时调整。
浙江中控技术股份有限公司高级副总裁俞海斌在会上表示,在工业领域,必须保证100%的安全,AI的应用要和工业机理、工业经验等深度结合,通过AI优化越来越复杂的工业问题,依靠大数据驱动,朝“本质低碳”的方向努力。
围绕降低减碳的投入成本,俞海斌则认为,首先,可以通过技术创新和升级来实现减碳。例如,通过工艺改进和高能效设备升级,减少能源和材料的消耗,提高产品质量和效率,从而降低减碳成本。其次,可以通过新产品和服务的创新来降低减碳投入成本。同时,要加强包括政府、企业、行业等各界的合作,探索新的合作模式和商业模式,以促进减碳投入成本的降低。例如,通过建立产业联盟或区域性绿色经济体系,实现企业间资源共享和协同创新;或者推行“绿色供应链管理”,通过供应链的整合和优化,提高物流效率和节能减排水平。
(文章来源:证券日报)
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