人工智能助力碳中和目标实现的基本途径与内在机理_刘昌新.pdf

观察42人工智能与低碳经济是当今世界的两大热点话题。中国在第75届联合国大会一般性辩论上提出，“力争2030年前二氧化碳排放达到峰值，2060年前实现碳中和”1。中国作为世界第二大经济体，碳中和目标的提出不仅意味着自身经济增长方式的重大转变和能源系统的深刻调整，对全球经济社会转型也具有同等重大的意义。在数字经济高速发展的浪潮下，人工智能成为推动经济社会高质量发展的重要驱动力量。人工智能在助力“双碳”目标实现的过程中，尤其是在具体领域的节能减碳中将会发挥合作作用，值得深入探讨和研究。支撑碳中和目标的核心技术及类型节能减碳的核心技术并不天然是人工智能技术，而是涉及电力、交通、建筑、冶金、化工、石化等部门的节能技术，以及可再生能源及新能源、煤的清洁高效利用、油气资源和煤层气的勘探开发、二氧化碳捕集与封存等的新技术。总体上看，可分为“无碳技术”“减碳技术”和“去碳技术”三类。人工智能助力碳中和目标实现的基本途径与内在机理文/刘昌新 秦小乔 朱永彬The Road and Mechanism of Artificial Intelligence Technology for Achieving the Carbon Neutrality摘 要 人工智能与低碳经济是当今世界的两大热点话题，两者具有密切的关系。本文分析了人工智能技术在主要领域的节能减碳作用，提出了工业制造领域节能减碳模式为“绿色制造技术电气化智能化”，交通运输领域模式为“新能源汽车智能交通系统”，建筑楼宇领域的模式为“隔热材料智能能耗监控”，农业领域的模式为精准农业技术和数字化管理。同时，分析了人工智能能耗问题、技术成本问题以及对就业造成的冲击问题，为未来碳中和实现路径提供新的分析思路。关键词 碳中和；人工智能；工业领域；节能减碳无碳技术主要包括以下几个方面。一是清洁能源，如新型太阳能、风能、地热能、海洋能、生物质能、核能等零碳电力技术；二是储能技术，如机械能、热化学、电化学等储能技术；三是智能电网技术，如可再生能源并网、特高压输电、新型直流配电、分布式储能技术等先进能源互联网技术等；四是其他非电能源无碳化技术，如可再生能源/资源制氢、储氢、运氢和用氢技术以及低品位余热利用等零碳非电能源技术，生物质利用、氨能利用、废弃物循环利用、非含氟气体利用、能量回收利用等零碳原料及燃料替代技术，以及钢铁、化工、建材、石化、有色等重点行业的零碳工业流程再造技术2。减碳技术主要包括减少能源生产、能源消费等环节碳排放的相关技术。我国仅在交通、建筑、信息三大领域的电能替代所需的电量就相当于再造一个新电力系统生产的电量，该措施可以有减少代油气进口，保障能源安全3。其中，我国高耗能、高排放行业总体可划分为如下几大领域。一是电力行业领域。将主要依靠开发煤清洁转化高效利用技术和提高燃煤发电效率来实现。目前具有发展前途的高效、洁净的煤发电技术，主要涉及整体煤气化联合循环（IGCC）、循环流化床燃烧（CFBC）等技术。二是材料和制造领域。在金属冶炼领域，将高炉炼钢工艺改为电炉工艺，可减少约50%的碳排放量；在高分子材料领域，通过应用生物基材料技术及生物降解塑料技术，能够实现以可再生资源替代石化资源。同时也应加快发展高效的回收利用新技术。三是建筑领域。如在建造环节，可利用屋顶光伏发电技术，实现自然光和灯光照明有效整合，可通过建造无动力屋顶通风设备，调节风流、风速并带动风机发电；在使用环节，通过种植屋顶花草建造“绿色屋顶”，不仅可达到降温效果，节省空调电力，还能吸收大气污染物；在拆除环节，可通过有效回收利用建筑废弃物，防止发生二次污染。四是在交通领域。通过新能源替代、混合动力汽车等相关技术，可以显著降低碳排放；基于大数据与智能计算的智能交通系统建设也是提高交通领域能源效率的重要手段。DOI:10.14026/ki.0253-9705.2023.06.00943ENVIRONMENTAL PROTECTION Vol.51 No.06 2023去碳技术主要指能够降低大气中二氧化碳浓度的相关技术，如二氧化碳捕集、利用与封存技术（CCUS），这些技术可以促进碳中和目标的实现。去碳技术主要集中在以下几个领域。一是工业和能源领域。通过运用CCUS技术，可以捕获和存储这些领域产生的相当部分的二氧化碳4。二是农林业领域。通过植树造林、改进农田管理、湿地和沼泽生态系统保护等手段，可以创造更多的碳汇，实现二氧化碳存储，缓解气候变化。三是负排放技术领域。生物能源与碳捕获与封存（BECCS）和直接空气捕获（DAC）为气候变化缓解提供了新途径。BECCS技术通过结合生物质能源生产和二氧化碳捕获技术，实现二氧化碳负排放5。DAC技术灵活性较高，可在任何地点部署，这一技术可以直接从大气中捕获二氧化碳，便于二氧化碳的有效应用和封存，为实现碳中和目标提供了更有影响力的途径6。人工智能助力碳中和目标实现的内在机理实现碳中和目标主要通过减少碳排放和增加碳汇两种基本途径实现，其中减少碳排放可以从能源的供应和需求两方面考虑，增加碳汇可以通过生态碳汇和人工固碳两方面分析。人工智能技术通过与节能减碳技术结合，可在碳监测、碳核算以及智能分析辅助等方面实现节能减碳作用。能源需求侧：“电气化智能节能”算法能源需求变革对于碳中和目标的实现具有重要意义。通过在能源需求侧的电气化变革和行业智能技术推广，可在工业制造、交通运输、建筑楼宇、农业生产等领域实现节能减碳效果。“绿色制造技术电气化智能化”是工业制造领域节能减碳的核心逻辑。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）发布的第六次报告指出，工业制造是全球能源消耗和碳排放的重要来源。全球能源消耗中工业占比最大，达到了54%。全球近1/3的二氧化碳排放量来自工业生产，其中中国和印度等新兴经济体是主要贡献者，钢铁、水泥和化学品等高能耗、高排放的行业是工业碳排放的主要来源7。节能与电气化变革，可以减少工业生产中的能源消耗和碳排放，为推动碳达峰和碳中和目标作出重要贡献。其中，绿色制造技术是实现工业制造领域节能减排的重要途径之一，采用高效节能的设备和技术，控制工业生产中的能源消耗和废弃物排放，推广资源高效利用等手段，都有望减少能源消耗和碳排放8。电气化和智能化也是降低碳排放的重要手段，如采用智能化制造、物联网、机器学习等先进技术和方法实现工业自动化、智能化控制，可以提高能源利用效率、减少能源浪费和碳排放。“新能源汽车智能交通系统”是交通运输领域节能减碳的关键。联合国环境规划署的数据显示，交通运输是全球第二大碳排放来源，约占全球碳排放总量的14%。其中道路交通排放最高，占整个交通运输领域的80%以上9。随着城市化的加速和人口增长，交通运输需求呈现快速增长的趋势。提高车辆燃油效率和采用新能源汽车是降低交通运输领域碳排放的重要手段，可以明显降低碳排放；采用智能交通系统、车联网、无人驾驶等技术也是降低交通运输领域碳排放的有效途径，这些技术可以优化交通流量、提高运输效率和安全性，减少车辆拥堵和等待时间，降低燃料消耗和碳排放。此外，鼓励公共交通、非机动交通、共享交通等绿色出行方式，也是降低交通运输领域碳排放的重要举措。“隔热材料智能能耗监控”是建筑楼宇领域的节能减碳重要手段。建筑楼宇是能源消耗和碳排放较为集中的领域。根据国际能源署的数据，建筑楼宇领域是全球最大的电力消费领域，其电力消耗占建筑总能耗的40%以上11。其中，建筑的能耗主要来自供暖、空调、照明等方面。采用高效建筑设计和高效节能设备是降低建筑楼宇领域碳排放的重要手段之一12。例如，利用太阳能、地热能、风能等可再生能源进行供暖和制冷，采用节能照明系统和建筑隔热材料等，都可以降低建筑楼宇领域的能耗和碳排放10。此外，可以通过建筑智能化技术实现楼宇能耗监测和控制，有效降低建筑楼宇领域的能耗和碳排放。“精准农业技术数字化管理”是降低农业生产碳排放的有效方式。农业生产领域是能源消耗和碳排放较为集中的领域之一。根据联合国粮食及农业组织的数据，全球农业在温室气体排放中的贡献约为10%。其中，动物的排泄和肥料的施用是农业的两个主要排放来源13。同时，农业土地的开垦和耕作也会释放温室气体。因此，采用高效节能的农业生产设备和技术是降低碳排放的重要手段。例如，利用太阳能等可再生能源为农业生产供电，采用高效喷灌、滴灌等灌溉技术，使用高效养殖设备和管理技术等都可以降低农业生产领域的碳排放14。此外，推广精准农业技术和数字化管理，也是降低农业生产领域碳排放的有效途径。精准农业技术和观察44数字化管理可以通过实时监测、预测和优化农业生产过程，实现农业生产资源的高效利用，最大限度地减少能源消耗和碳排放。促进绿色农业和可持续农业的发展，也是实现农业生产领域碳达峰的关键。绿色农业和可持续农业采用生态友好型农业技术和方法，最大限度地减少对环境的负面影响，实现农业生产的可持续发展15。能源供给侧：能源替代能源供给侧减碳也是实现碳中和目标的重要方向之一。能源替代是指将传统的高碳能源替换为低碳或零碳能源，在能源生产、传输与消费方面降低碳排放16。人工智能技术可在清洁能源生产与能源传输两个方面发挥作用。清洁能源生产是实现碳中和目标的重要手段之一。人工智能技术可以优化能源生产和使用，减少能源浪费和碳排放。例如，人工智能技术可以通过智能化控制系统，优化风力、太阳能等可再生能源的生产和储存，提高能源的利用效率。此外，人工智能技术还可以通过预测天气、负荷等方式，帮助能源企业制定更加精准的生产计划，降低生产成本，提高生产效率17。传输是清洁能源应用过程中不可忽视的环节18。能源传输是将清洁能源从生产地传输到使用地的过程。在能源传输方面，电力系统和智能电网建设可以优化能源储存和调节设施，提高能源传输的效率和可靠性19。同时，在能源传输系统中可建立多样化的传输模式，如超高压输电、管道运输等模式，可适应不同清洁能源的传输需求20。在这个过程中，人工智能技术可以通过智能化控制系统，优化能源传输和配电网络，提高能源传输的安全性和效率。例如，人工智能技术可以通过监测和预测网络故障，及时排除故障，保障电力稳定供应。此外，人工智能技术还可以通过优化能源供应和需求的匹配，降低供需失衡的风险，提高能源利用效率。碳吸收碳吸收是指通过生态碳汇和人工固碳等手段，将二氧化碳从大气中吸收并存储起来，以实现减缓气候变化的目标。在实现碳中和目标方面，碳吸收具有重要意义。具体来说，可以从生态碳汇和人工固碳两方面进行分析。（1）生态碳汇生态碳汇是指通过森林、湿地等生态系统，促进自然的二氧化碳吸收和存储的过程。例如，森林是天然的二氧化碳吸收器，树木在生长过程中将二氧化碳转化为有机物，并将其存储在树干、根系、叶子等部位。因此，植树造林、森林管理等手段，可以增加森林的面积和密度，从而实现生态碳汇的目的21。在这一过程中，人工智能可以用于监测、分析和预测森林和海洋生态系统的演化，提高生态系统管理的精度和效率。例如，人工智能可以通过分析卫星图像来监测植被覆盖率、土壤水分含量和二氧化碳吸收量等指标，预测生态系统的生长趋势和变化。此外，人工智能可以通过模拟和优化生态系统的生态过程，提高森林、草原、湿地等生态系统的生态服务功能，从而增加生态系统的碳吸收能力。（2）人工固碳人工固碳的常见方法包括碳捕集和存储技术、碳矿化等。其中，碳捕集和封存技术是指将二氧化碳从排放源中捕集出来，并将其封存在地下或海底存储设施中。碳矿化是指将二氧化碳与矿物质反应，生成稳定的碳酸盐等物质，并将其储存起来。在这个过程中，人工智能可以用于开发更高效、更经济、更可持续的碳捕集和存储技术。例如，人工智能可以通过深度学习和机器学习算法来优化新型材料的设计和合成，提高碳捕捉材料的选择性、吸附容量和循环稳定性。此外，人工智能可以用于模拟和优化碳储存方案，提高储存效率和安全性，例如，利用人工智能模型分析和预测地下储层的渗透性和稳定性，以确保长期的碳储存安全。人工智能支撑碳中和目标的主要问题尽管人工智能在节能减碳方面得以大量成功应用，但人工智能本身还存在一些问题，有待进一步完善。除了人工智能技术在公平性、数据隐私保护等方面可能带来负面影响外，人工智能在支撑碳中和目标的过程，主要面临自身能耗较高、技术成本偏高，并可能对就业造成一定冲击等问题，需要引起注意。能源消耗问题人工智能技术的能耗问题是人工智能在实际应用中需要面对的一个重要挑战。人工智能算法和模型需要进行大规模的计算和存储，因此需要使用大量的计算资源和能源来支撑。Strubell等人指出，深度学习算法在训练过程中需要大量的计算资源，因此会消耗大量的能源。他们建议采用更加有能效的算法和硬件，以减少人工智能对能源的需求22。Koomey和Berard对美国大数据中心的用电情况进行了研究。他们发现，数据中心的用电量在20052010年增长了63%，这是由于人工智能技术和其他计算密集型任务的需求增加所导致。他们建议采取更加节能的数据中心设计和操45ENVIRONMENTAL PROTECTION Vol.51 No.06 2023作方法，减少能源消耗23。Andrae和Edler研究了通信技术对全球能源消耗的影响。他们指出，人工智能技术的需求增加可能会导致通信技术的能源消耗增加。他们建议采用更加有能效的通信技术和设备，以减少能源消耗24。这些研究表明，人工智能技术对能源消耗产生了重要的影响，人工智能技术节能减碳效果的核算需要剔除自身的能源消耗。技术成本问题人工智能在节能减碳方面的应用可以显著降低能源消耗，但同时也存在着一定的成本问题。具体来说，人工智能在节能减碳方面的应用成本主要包括以下几个方面。一是前期投入成本。使用人工智能技术进行节能改造需要进行相应的硬件设备安装和软件系统开发，这些都需要较高的前期投入成本。二是数据采集和处理成本。人工智能技术需要大量的数据支持和处理，因此需要进行相应的数据采集和处理，这也需要一定的成本支出。三是人才成本。人工智能技术的应用需要相关的技术人才进行开发和维护，这也需要一定的成本支出。四是维护和更新成本。人工智能技术的应用需要进行维护和更新，以保证其稳定性和效率，这也需要一定的成本支出。针对上述成本问题，一些研究者提出了相应的解决方案。例如，可以采用云计算等技术降低前期投入成本；可以采用分布式传感器和物联网等技术降低数据采集和处理成本；可以通过开展培训和人才引进等措施解决人才成本问题。此外，需要注意的是，人工智能在节能减碳方面的应用成本与效益之间存在一定的平衡关系。因此，在应用人工智能技术进行节能减碳时，需要进行成本效益分析和综合考虑，以达到经济和环境效益的最大化。就业影响人工智能对就业带来了较大的挑战。Frey和Osborne在他们的研究中发现，许多职业将被自动化替代，特别是那些重复性工作和需要低层次智能的工作。这些工作包括餐饮服务、零售、制造业、客服和行政支持等职业25。Ford进一步强调了人工智能技术对中低端工作的影响，指出这些工作将被自动化替代，同时高端工作将受到更大的保护26。Acemoglu和Restrepo的研究表明，机器人在美国制造业中的广泛应用对工作岗位数量和薪资水平产生了显著的负面影响。这些负面情况主要影响相对低技能的工人和低收入的地区27。总的来说，这些研究表明人工智能技术对就业产生了重要的影响，自动化技术将替代许多重复性工作和低层次的智能工作，尤其是在制造业和服务业等领域。总结与讨论本研究通过梳理人工智能在工业、交通、建筑以及能源领域中发挥的节能减碳作用，总结了主要高碳领域的节能减碳途径和可行方式。笔者认为，“绿色制造技术电气化智能化”是工业制造领域节能减碳的核心逻辑；“新能源汽车智能交通系统”是交通运输领域节能减碳的关键；“隔热材料智能能耗监控”是建筑楼宇领域的节能减碳重要手段。“精准农业技术数字化管理”是降低农业生产碳排放的有效方式。此外，本研究也总结了人工智能技术在助力碳中和目标过程中存在的一些重要问题，主要有人工智能能耗问题、技术成本问题以及对就业造成的冲击问题等。综上所述，本研究在考虑新技术创新影响的基础上，为碳中和路径分析提供了一种新的分析框架。未来，可结合具体领域的人工智能技术的实施效果数据开展更加精准的量化评估工作，有效助力碳中和目标的实现。参 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