7月以来，全球平均气温已连续多日处于历史高位。高温、山火、飓风、洪水，作为破解频繁极端天气的“题眼”，双碳目标的重要性不言而喻。

(资料图片仅供参考)

在近期于上海举行的2023世界人工智能大会（WAIC）上，双碳与AI结合也成为热门话题之一：从AI全球治理到能源变革，AI技术与人类可持续未来如何紧密结合？

从生成式AI赋能能源系统变革到虚拟电厂大模型，学界、产业界在双碳领域不断探索；从能碳管家、到一站式AI精益能源管理平台， AI与能源的结合逐渐深化。

硅星闻整理了本次WAIC值得关注的AI+双碳话题，与君共赏：

大模型浪潮下，碳排放真能减少吗？

随着ChatGPT的爆红，AI大模型的碳排放引人担忧。

以OpenAI的ChatGPT及谷歌的PaLM-E为例，虽然二者都未公开计算成本，但第三方研究人员的分析显示，部分训练ChatGPT模型就消耗了大约1287兆瓦时的能源，导致超过550吨的二氧化碳排放，相当于一个人在纽约和旧金山之间往返550次的碳排放量。

不过，AI技术也可以助力降低碳排放，通过提升越来越复杂的能源系统的运行效率，包括针对源网荷储的数字化运行优化，来帮助全社会“对冲”AI大模型训练和应用过程中的碳排放。

在WAIC会场，云从科技副总裁、AI平台负责人张岭介绍道，通过提升各行各业的效率，在能源消耗、交通出行、资源利用、垃圾处理、建筑设计等方面，AI能够帮助减少碳排放。如能源消耗，AI能通过帮助企业优化生产流程、降低能源消耗，从而减少碳排放；垃圾处理方面，大模型能通过智能分类及回收系统，提升垃圾处理效率、减少废弃物数量，从而减少对环境的影响和碳排放。

在他看来，AI与碳排放的关系最终将会是正向的。

另一支撑这个观点的数据是，百度与咨询机构IDC（International Data Corporation）联合进行的研究显示：与AI相关的技术减碳贡献占比会逐年提升，到2060年将至少达到70％，减碳总量预计超过350亿吨。

AI+能源如何做到精益管理？

在过去的能源企业智能化转型中，解决方案的可靠性、可用性尤为重要。对于这类较为传统、缺乏数字化基础的企业来说，产品使用无法在价值上闭环是影响数字化智能解决方案在企业推进程度的核心问题。

而随着AI+双碳领域应用走向更广泛落地，能源管理领域也需要更好用、更完善的平台型产品。

在刚刚结束的世界人工智能大会智慧能源论坛上，这样的平台型产品甫一发布，便受到广泛关注：来自上海的极熵科技发布了“AI精益能源管理专家”。

据了解，该平台除了传统能源监测的能源拓扑配置、数据监测可视化等能力，还引入了众多新AI应用，适用于叠加精益制造理念的未来能源管理场景，包括：场景化能源建模、AI能源基线生成及自动化的能源绩效考核评定、精细化用能成本核算分析、节能改造收益的预测及实时追踪评估、AI能源分析结论精准推送等。

据CEO孙东来介绍，从数字上来看，在此平台上，客户单位产品耗能成本降低（最高可达10%）、度电成本降低（最高可达近30%）、能源运维成本降低（最高可达90%）。

从使用体验上来看，这个平台可以做到一键生成、主动干预、全方位辅助能源运营。

他以某头部塑料包装企业为例，介绍云端部署极熵科技AI精益能源管理平台后的降低能耗及降本增益效果：

反向智控设备最优运行，避免设备空转，年节省用电成本数十万元；负荷超限预警及自动光储遥调遥控，保障生产用能安全；通过精益能源负荷控制，保障高峰持续生产，增加工厂毛利数百万元。

对于其他能耗敏感的企业来说，这样一站式部署的AI平台还能带来安全水平提升、事故率下降、运维人力投入大大降低等多重增益。

值得一提的是，极熵科技还同时宣布将与亚洲通信巨头KDDI上海公司合作，将帮助中国和亚太地区的企业实现节能减碳百万吨，帮助至少500家制造企业实现零碳目标。

左起：极熵科技创始人及CEO孙东来、KDDI上海副总经理守岡纯治

未来的AI如何赋能能源系统变革？

除了大模型的影响、更好用的产品、更完整的AI能源平台等消息，本次大会的智慧能源高峰论坛上，来自腾讯、联合国以及其他业界知名能源企业的专家也通过圆桌对谈，分析了AI对于未来的能源系统的多重影响力，主要包括以下三方面：

首先是能源的合理使用。

这可能包括未来的清洁能源调用。“未来中国的电力占比将会越来越高，也将更多来自于光伏发电和风力发电。这两类能源都有很强的不确定性与间歇性，受天气影响较大，而人工智能恰恰能帮助我们更好地应对这种不确定性，在供电端和用户端做好平衡，让新能源成为主体能源的同时，通过AI让集中式的煤炭发电成为新能源的实时补充。”上海唐锋能源科技有限公司副总经理郦军表示。

区域性的用电不平衡也可能成为AI的价值点。

“未来，人工智能技术也许可以辅助新时代的‘西电东输’，针对东部的分布式能源网络，进行预测、调配、精确对接，提供灵活的区域性能源体系。”中关村创蓝清洁空气产业联盟主任、联合国WIPO GREEN中国城市加速项目协调规划官解洪兴表示。

WAIC 闵行分会场——智慧能源高峰论坛圆桌环节，左起：孙东来、郦军、曹俊、陈如龙、翟永平、解洪兴

其次是能源相关价值挖掘，如预测、故障诊断、系统优化等等。

比如在光伏领域，通过AI技术来代替人工检测，提升产品良率及效率等。除了这类“产业数字化”的进展，来自腾讯的专家也介绍了腾讯作为互联网科技企业，希望做到“数字产业化”的尝试：

“针对能源领域，腾讯云开发了两款数字化平台产品。一款是能源连接器，用于帮助企业实现快速业务支撑，连接业务、连接用户、连接数据、连接生态，提高运营效率；另一款是能源孪生器，用于节能降碳、生产优化、安全生产”，腾讯碳中和高级顾问、亚洲开发银行原能源部门负责人翟永平介绍道。

最后是能源系统与AI的深入结合，形成一个闭环生态。比如上文提到，由极熵科技开发的一站式AI能源精益管理平台，已经能够从能源系统数字化、精细运营、收益预测、安全预警等多个层面赋能能源企业，覆盖大量能源领域常见应用，再通过获取的数据不断优化能源系统，通过平台式的服务推动“AI+能源”系统的能力池不断拓展。

翟永平认为，能源系统的数字化可分为三个阶段，分别是生产过程透明化（“大屏”展示）、工艺操作自动化、数字技术驱动源网荷储新型能源系统。“未来的能源系统会走到4.0的阶段，以人工智能推动人类低碳生活和生产的根本转变。这就需要企业家不断的创新，今天我们看到极熵科技发布了‘AI精益能源管理专家’这样的产品，将有助于能源系统数字化从3.0到4.0的过程。”

Acute Market Insights预测，全球AI能源管理市场规模有望在2030年达到千亿美元，年复合增长率达21.2%，BCC Research报告也体现了相似的快速成长性。而亚太地区作为全球能源消耗量庞大的区域，更是迫切需要高效的能源管理解决方案来应对日益严峻的能源与环境挑战。

在这样一个庞大市场中，来自中国的AI+能源企业无疑拥有属于它们的独特机遇。

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