自2020年以来，“双碳”概念在国内深入人心。双碳即碳达峰与碳中和的简称。2020年9月中国明确提出2030年“碳达峰”与2060年“碳中和”目标。“双碳”战略倡导绿色、环保、低碳的生活方式，加快降低碳排放步伐，有利于引导绿色技术创新，提高产业和经济的全球竞争力。
随着全球气候变化的日益严峻，碳中和已成为国际社会关注的重大议题。在这一背景下，人工智能（AI）作为一项前沿技术，正逐渐成为推动碳中和进程的重要力量。然而，AI在这一过程中既扮演着“碳炸弹”的角色，也发挥着绿色革命催化剂的重要作用。
AI技术，尤其是深度学习，需要大量的计算资源，这些资源往往来自于数据中心，而数据中心消耗着巨大的电力，有时甚至依赖于化石燃料。根据研究，训练一个大型AI模型的碳足迹可能与数十万辆汽车相当。这种能源消耗确实令人担忧，因为它可能导致温室气体排放的增加，加剧全球变暖。
根据谷歌的环境报告，谷歌公司2023年的碳排放量达到了1430万吨，相较于五年前增加了近50%，这与其之前制定的2030年实现“净零排放”的目标存在较大差距。
中国工业能耗占总体能耗的60%以上，在双碳战略背景下，工业减排成为必然趋势。随着AI大模型落地千行百业，工业AI大模型应运而生。
AI大模型带来的人工智能技术基座迭代，使得处理复杂、非线性、长时序数据的能力方面有了快速的突破，能够在企业生产的能源管理、设备控制与质量控制等多个环节给出实时敏捷柔性的全局最优决策，帮助企业提升整体效能。
传统的工艺改进和设备更新往往投资大、周期长，而在企业实现一定自动化、信息化的基础之上，借助AI优化决策调度控制的方式，能够在不更换设备的前提下，实现设备运行效率的提升和能耗的降低。
随着全球碳中和目标的持续推进，工业领域对双碳转型的需求愈发紧迫。与此同时，工业大模型技术的快速发展，使得大规模、复杂系统的智能化管理和优化成为可触及的未来。将“工业双碳”与“工业大模型”结合，能够为企业提供在不改变现有硬件基础上的轻量化生产效能提升解决方案。这一市场需求不仅推动了工业生产领域的革新，也为企业在实现绿色生产的同时提升市场竞争力注入一剂强心针。
为贯彻落实《上海市制造业数字化转型实施方案》工作要求，推动场景开放切实转化为产业新动能，经专家评审，共有20个场景入选《首批上海市能源双碳领域数字化转型示范应用场景名单》。这些场景旨在推动“以零碳驱动为导向”的能源双碳领域数字化转型目标实现，配合“碳达峰”“碳中和”目标落地。其中，上海时链节能科技有限公司“基于智能运维的公共动力设备节能降耗与运行管理”技术入选首批上海市能源双碳领域数字化转型示范应用场景。时链科技“aiot工业零碳数智化解决方案”贯穿设备管理、能源管理、运维管理等场景，以三位一体的“软件+硬件+算法”为技术底座，以“空调节能+空压节能+能源数字化”为服务架构，利用aiot技术实现公共动力系统高效化、智慧化、无人化运行。该解决方案平均节能15%-40%，可节约20%-50%的人工成本。历经7年技术研发迭代、300多个项目场景验证，3500亿条实时运行数据积累，时链零碳数智化产品已在能源、电子、汽车、饮料、制药、地产等行业实践落地，成功服务众多头部工业企业，助力零碳数智化升级。博世中国则通过人工智能技术实现了工厂的能源优化管理。其在长沙的工厂利用AI对生产能源进行优化管理，提高了电能利用率，降低了碳排放，电能消耗下降了18%，生产碳排放降低了14%。博世中国还开发了在线能源管理平台，实现全厂24小时动态控制，节能10%以上。通过这些措施，博世中国不仅在自身运营中实现了碳中和，还为其他企业提供了碳中和咨询服务，推动了整个行业的绿色转型。
今年7月，国务院发布的《关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》明确提出，“推进产业数字化智能化同绿色化的深度融合”，形成节约资源和保护环境的空间格局、产业结构、生产方式及生活方式。
未来，AI在碳中和进程中的应用将更加广泛。一方面，AI将继续在能源管理、设备控制与质量控制等多个环节发挥重要作用，帮助企业提升整体效能。另一方面，AI技术的不断进步将使其在处理复杂、非线性、长时序数据的能力方面取得更大突破，从而在更多领域实现智能化管理和优化。
例如，AI在农业领域的应用可以帮助农民更精确地管理农田，减少化肥和水资源的浪费；在城市规划中的应用可以优化交通流量，减少交通拥堵和污染；在医疗领域的应用可以提高诊断准确率，减少不必要的医疗资源浪费。
总之，AI在碳中和进程中的角色是双重的。虽然其自身的发展可能会带来一定的能源消耗，但通过技术创新和优化，AI在推动绿色革命中的巨大潜力已经得到了广泛认可。未来，随着技术的进一步成熟和应用的不断拓展，AI将在实现碳中和目标的过程中发挥更加重要的作用。
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