在推动“双碳”目标实现的进程中，绿色低碳技术在驱动产业变革与创新，实现低碳可持续发展方面，正在扮演日益重要的作用。11月17日，来自北京大学、香港中文大学（深圳）等高校与诺奖数字双碳研究中心、威立雅等企业界的专家齐聚2022中国高新技术论坛，共同“碳”寻发展之路。
材料创新助力“双碳”
中国科学院院士、北京大学教授、松山湖材料实验室理事长王恩哥认为，“双碳”目标是一项系统工程，涵盖学科领域广，需要统筹考虑经济社会发展、能源消费总量、能源结构、产业结构、区域发展、生态系统建设的阶段目标，基础研究驱动科技攻关是关键。
他指出，材料创新在实现“双碳”目标过程中发挥着引领和支撑作用，当前迫切需要通过跨学科、综合交叉和前沿研究探索，在新能源、新材料等领域催生变革，解决一些最根本的科学问题，弄清楚其中的过程机理与调控机制，为技术变革提供坚实理论基础，从而推动绿色发展，实现“双碳”目标。
节能减排离不开AI
人工智能能够在实现“双碳”目标中做些什么？香港中文大学（深圳）协理副校长、深圳市人工智能与机器人研究院副院长黄建伟在演讲中回答了这个问题。
黄建伟所在的深圳市人工智能与机器人研究院主要通过赋能大规模的分布式计算系统，加速碳中和的进程。针对能源、交通等排碳量大的行业，其研究团队重点从三个方面使用人工智能技术降低碳排放：一是通过人工智能助力低碳经济，构建碳交易的生态；二是通过人工智能构建全新的能源产业；三是通过人工智能助力交通产业实现碳排放减少。
具体到技术路线上，搭建智能低碳系统，需要对群智感知、能源众包、机器学习、优化控制等一系列基础理论有所突破。在此基础上，能够集成碳交易、能源系统、交通系统发展中一系列关键技术。
他举例说，面向低碳智慧交通信息共享场景，针对交通信息时效性和分散性等关键性挑战，可以构建实时交通信息交易市场框架。此举有利于合理地规划交通，减少交通拥堵，提高交通流转效率，减少能源消耗，使人享其行，物畅其流。
不久前，黄建伟所在的团队提出了世界首个基于碳卫星估算碳排放的人工智能模型。研究人员分析了碳卫星数据形式，收集了由碳卫星数据、碳排放数据、环境数据等组成的多模态数据，设计了针对此多模态数据特性的数据处理算法，提出了符合此多模态数据结构的人工智能模型，最终建立了从碳卫星数据到碳排放数据之间的映射。这项研究可以用于基于碳卫星的区域和企业碳排放准实时监测，并有效核验IPCC国家温室气体清单数据。
构建“双碳”全链条生态
诺奖数字双碳研究中心首席执行官杨震寰指出，实现“双碳”目标，需要大量的制度创新、技术创新、市场创新，构建全民参与的碳中和360度全链条生态。其中，政府方面需要通过法规和适应性指南来指导碳中和，金融实体需要进行正确的碳中和投资，电网公司也需要适应新的基础设施和技术，个人需要增强碳中和意识。他认为，个人的低碳行为会改变工业模式，促使更多的厂商进行低碳改变，进而推动“双碳”产业生态链构建。
威立雅中国区高级副总裁、董事总经理黄晓军表示，纵观整个工业流程，降碳覆盖源头、过程、末端。其中，“源头”要替代减量，使用新的低碳材料、低碳燃料和能源来减少碳排放；“过程”是控制，利用大数据技术提高能源和材料的使用、管理效率，减少资源的消耗；“末端”是达标和再利用，通过新兴技术和模式创新，走循环经济的道路。
黄晓军认为，循环经济和资源再利用是实现“双碳”目标的重要途径。他指出，实现“双碳”目标需要两手抓。“一手”抓加快发展新能源，优化能源结构；“另一手”加强智慧管理，检视自身生产过程、能源使用，以及对应的碳排放，通过改进工艺和更新技术等途径，实现节能减排。
碳性能评价呼唤科学指标
中国电研威凯检测技术有限公司副总经理、技术研究院院长刘国荣指出，目前使用碳排放总量（CFP）评价装备低碳性能的做法存在信息披露不充分、价值导向错误、信息误导、适用性差等缺陷。他建议，结合碳足迹，要重视使用碳效比这个技术参数来评价重点装备的碳性能。碳效比是实现某一功能单位所排放的二氧化碳当量，即评价边界内，碳排放总量与功能单位总和之商。
刘国荣表示，使用碳效比可以综合考虑碳足迹和功能单位，给消费者传递的更为准确科学的信息。从价值导向性上看，寿命越长的产品的碳效比越小，它也更适用于功效可以量化的用能装备。
来源：深圳商报
