图源：WAIC官方
近两年来，“碳达峰”“碳中和”的话题热度一直不减。2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和目标也成了我国近年来的发展目标。
我国“双碳”实践究竟进行到哪一步，新技术在实现“双碳”目标过程中扮演着怎样的角色，目前我国“双碳”还面临哪些难题？
在9月1日2022世界人工智能大会的“智能趋势论坛&多维融合‘碳’路未来”论坛上，或许我们能够找到一些启示。
技术消化碳中和成本
李俊峰：未来我国电价可能低于0.8元/度
对碳中和而言，技术究竟意味着什么？
从投资者和企业家的角度去看，红杉远景碳中和基金合伙人左林认为，碳中和的一个核心问题在于社会价值和经济价值的平衡，也就是碳中和创造社会价值所产生的成本，到底由谁来承担，怎么去分摊？从产业发展的角度来说，他认为最好的解决办法是由技术进步来消化碳中和的成本。
这样的例子早已有之，左林拿光伏发电举例。作为一项新技术，光伏发电只用了十几年时间，就将成本降低到原先的1/20，从一个需要补贴的社会价值创造者变成了比火电成本更低的电力技术，实现了经济价值。“通过几代人的努力，通过技术的进步，我们已经成功把整个碳中和需要付出的成本消化掉了。”
在左林看来，碳中和路径的下一步，就是找到更多像光伏一样，能够通过技术进步或者商业模式的改变消化掉社会成本的道路。
中国能源研究会常务理事李俊峰则认为，技术在碳中和问题中能做的更多。能源的清洁化、低碳化，实际是系统再电气化的过程。也就是说，用可再生能源代替不可再生能源的过程是一个装备制造迭代的过程。这就给智能化和数字化提供了空间。智慧制造和数字化技术的运用，能够使这一过程加速迭代，不仅改变能源的生产过程，甚而影响到消费端。
“算力的提高，能量的改善是未来创新最重要的两个方向。”李俊峰表示，计算能力的大幅提高，能源成本的大幅下降，为碳中和奠定了非常重要的基础。
不仅如此，能源的廉价化还将反作用于算力的突破，推动技术发展。“我们过去好多问题做不成就是因为能源太贵了，”他说，“当能量的成本，算力的成本都趋向于0，就给我们的融合发展带来了无限可能。”
李俊峰预测，未来我国每度电的单价可能低于8毛钱。可参考的是，中东现在已经做到1美分1度电，“不可能就是一个机遇，把不可能变成可能就是创新”。
全链路、软硬件结合的减碳之路
张宇：2030年，英特尔全球100%使用可再生电力
当双碳成为人类共同的愿景时，技术如何帮助企业实现低碳发展？
“其实大量的碳排放不是在我们企业四堵墙里产生的，而是在我们上游供应商的生产制造环节，以及下游消费者使用环节。”SAP大中华区首席数字官、可持续发展业务负责人彭俊松曾对此做过一个调查，他发现控制上游源头的做法所能减少的碳量占总碳量的55%。也就是说，在碳中和的过程中，企业不能仅对供给方这一个环节进行控制，还要优化需求方，精简社会需求，尽可能让每件产品都能得到复用。
“这就要求企业将全生命周期的碳排放加入到整个产品设计的流程中，对碳的计算和业务的整合扩散到供应链上下游，在业务网络之下形成有机的减碳整体。”彭俊松表示。
实现这一愿景的方法，就是让数字化手段参与到过程控制中，打造循环经济。他说：“只有减碳和业务流程高度绑定，碳中和的实现才有可能。”
作为一家技术供应商，英特尔给出的减碳方案是提升产品单位时间内的能效比，通过软硬件的技术创新，实现碳达峰的目标。
英特尔公司高级首席工程师张宇介绍说，在硬件层面，英特尔正尝试提升笔记本处理器的运算效率，通过大小核的设计等方式来满足用户高性能和低功耗的要求。而在软件层面，英特尔打造了oneAPI，为不同架构提供统一、开放的编程接口，降低开发门槛并减少重复性开发工作，帮助技术人员实现节能减排和降本增效。
针对架构选择的多样性，英特尔还提供了一些更加自动化的产品和技术来对硬件进行适配。张宇说：“因为软件不仅能发挥硬件的性能，同时软件还能够把分离的组件拼接起来，形成一个完整的端到端的系统，发挥最大效率。”
除了自身产品的低碳化，张宇还强调数据中心低碳化的重要性。他给出了一组数据，我国数据中心的能源消耗占社会总用电量的比重大约为1.5%~2%。未来5年，数据中心的用电量还会以15%~20%的幅度不断增长。对此，英特尔也做出了一些努力，通过定制CPU设计、先进液冷技术以及智能节能技术助力绿色数据中心的打造。
张宇表示，英特尔承诺到2030年，在全球运营过程中，100%使用可再生的电力，并于2040年实现全球运营温室气体净零排放的目标。
标准、数据、经济问题亟待解决
陈潇：很多企业认为，
需额外投入去赢一个遥远目标
目前来看，碳中和在现实中面临着不少难题。
在实践过程中，彭俊松发现，行业内部仍然欠缺相应的技术标准。不少企业在系统建设时遭遇到数据缺失、计算标准缺失、排放因子系数计算存在缺口的问题。
商汤集团碳中和发展研究中心主任简煜忞补充说，目前碳中和在数据层面仍面临三重问题：从政策上来说，国家对数据安全要求很高，企业没有足够的资源支撑。第二，数据的规范性不强，各个厂商协议的数据类型和数据整合形式都不相同，不利于在大数据框架上发展。第三，AI厂商面临的技术问题，即如何用技术把算力提升起来，用更少数据，更少样本去获得更好的结果。
除此以外，不少从业者也指出，国内企业运用数字系统来减碳的意愿并不强，很多企业仍处于观望状态。“目前社会上绝大多数人的认知是，双碳需要靠额外的净投入去赢得一个离我们很遥远目标。”阳光电源副总裁陈潇说道。
“如果大家认为双碳是我们未来非常重要的一个目标，那么能不能通过各种手段，把价值提前量化出来，”陈潇说，“进而形成某种市场化的交易机制，去帮助企业降低成本，甚至提前获得某些经济效益，对双碳的推进将是很好的助力”。
作者／ IT时报记者 范昕茹
编辑／ 挨踢妹
排版／ 季嘉颖
图片／ WAIC官方
来源／《IT时报》公众号vittimes
