柴麒敏 李墨宇

一、引 論

2021年是聯(lián)合國應對氣候變化《巴黎協(xié)定》正式進入實施階段的第一年，這一年也被稱為“碳中和元年”。截至2021年，已有131個國家、116個地區(qū)、235個城市和704家企業(yè)承諾要實現(xiàn)碳中和，占全球GDP的90%(PPP)、人口的85%、溫室氣體排放量的88%。(1)ECIU, DDL, NCI&ONZ, “Zero tracker database”，http://www.zerotracker.net.人類社會實現(xiàn)碳中和將是一場廣泛而深刻的經(jīng)濟社會系統(tǒng)性變革，需要付出較大的經(jīng)濟代價。因此，在有關碳中和實施路徑的熱議中，人們對技術創(chuàng)新寄予厚望，稱之為“銀色子彈”(Silver Bullet)。發(fā)展生產(chǎn)力、建立新的生產(chǎn)關系是在不犧牲經(jīng)濟增長及生活消費品質的前提下高質量實現(xiàn)碳中和的唯一方式。在當前廣泛探討的風電光伏、綠氫/綠氨冶金化工、綠色建材、新能源汽車、新型儲能、碳移除和資源利用、先進核能(核聚變)等突破性技術之外，數(shù)字信息智能技術與低碳零碳負碳技術的系統(tǒng)化耦合和規(guī)?；瘧檬艿教貏e關注。碳中和將成為全世界最大的數(shù)字化轉型應用場景之一，數(shù)智技術的應用有可能成為貫穿整個碳中和進程的重要底層邏輯，綠色化和數(shù)智化正在成為全球新一輪科技、能源和產(chǎn)業(yè)革命的“雙翼”，這類新型“指數(shù)級技術”(Exponential Technology)是未來產(chǎn)業(yè)競爭的新賽道。

二、數(shù)智技術在氣候領域的應用實踐與研究綜述

(一)智能降碳技術的應用場景

按照《巴黎協(xié)定》的長期目標，到21世紀下半葉，全球要實現(xiàn)溫室氣體凈零排放。從最新發(fā)布的聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)第六次評估報告第三工作組(AR6 WGIII)的C1a/C1b/C2/C3a/C3b/C4的情景分析，綜合考量自然系統(tǒng)碳匯與工程碳移除技術部署的限制，全球溫室氣體排放量將從2019年的(590±66)億噸二氧化碳當量降低至21世紀末的100億噸以下。(2)IPCC AR6 WGIII, Climate Change 2022: Mitigation of Climate Change，Geneva: World Meteorological Organization, 2022.這個目標將主要依靠能源和產(chǎn)業(yè)的技術革命來實現(xiàn)，核心是提高終端能源利用的電氣化率并實現(xiàn)電力系統(tǒng)的深度脫碳。這就要求高比例地使用間歇性的可再生能源，比如風電、光伏、水電、海洋能等，對現(xiàn)有的“集中式發(fā)電+大電網(wǎng)輸配”的架構提出了技術挑戰(zhàn)。雙向復雜化的供需新特性造成了系統(tǒng)電力電量的平衡問題。在供給側，新能源出力取決于不確定的氣象條件，比如無風或臺風、陰天、枯水期等，2017年2月在澳大利亞、2020年8月在美國加州、2021年9月在我國東北都出現(xiàn)過部分因為新能源出力不足而導致的緊急停電現(xiàn)象。未來，新能源在整個電力系統(tǒng)中的裝機量占比和發(fā)電量占比都有可能超過90%，旋轉備用容量緊張、頻率和電壓波動性調節(jié)難度加大等問題將更為突出。在需求側，電動汽車(含V2G)、光儲直柔建筑(如BIPV)、工業(yè)4.0(如離散制造)等靈活用電的體量和隨機性加大，上億級點位的交互受電充電對負荷響應彈性的要求大幅上升。這是一個跨時空和多維度耦合的系統(tǒng)平衡問題，(3)郭劍波：《新型電力系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)以及有關機制思考》，《中國電力企業(yè)管理》，2021年第25期。對電力系統(tǒng)信息化、智能化水平提出了更高階的要求。如果不能達成實時性、高精度的匹配，那么就需要海量的備用資源進行靈活調節(jié)，經(jīng)濟代價巨大。(4)周孝信、趙強、張玉瓊：《“雙碳”目標下我國能源電力系統(tǒng)發(fā)展前景和關鍵技術》，《中國電力企業(yè)管理》，2021年第31期。

經(jīng)過近十年的探索和實踐，能源領域的數(shù)智碳中和技術應用場景正在發(fā)生演化。從早期的智能電網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)(Enternet或“互聯(lián)網(wǎng)+智慧能源”)、泛在電力物聯(lián)網(wǎng)(UEIOT)到新型電力系統(tǒng)(NPS)，從理念框架到技術路徑，能源領域的數(shù)智技術應用已經(jīng)實現(xiàn)了多維拓展和軟硬件的深度結合，包容性也更強，如表1所示。

表1 能源領域數(shù)智技術應用的演化

數(shù)智技術依靠獨有的計算和學習特性可以在精細尺度的風光功率、終端負荷預測和風險預警、新型儲能、調峰及其他輔助服務資源調度等方面保障高比例新能源的可靠接入，持續(xù)提升能源利用效率。(5)陳曉紅、胡東濱、曹文治等：《數(shù)字技術助推我國能源行業(yè)碳中和目標實現(xiàn)的路徑探析》，《中國科學院院刊》，2021年第9期。例如，云計算技術可以運用在風電、光伏電站的運營中；(6)肖光華：《云計算助力綠色經(jīng)濟發(fā)展淺析》，《數(shù)字通信世界》，2018年第1期。區(qū)塊鏈技術可以用于綠色電力的來源追溯和認證；(7)楊煜：《基于區(qū)塊鏈賦能的生態(tài)環(huán)境治理網(wǎng)絡研究》，《電子政務》，2021年第4期。在區(qū)域、園區(qū)、金融機構、大型企業(yè)等的綜合能源管理中，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術可以應對、學習、優(yōu)化有關經(jīng)濟、安全和環(huán)境合規(guī)等多目標的復雜決策問題。(8)石李妍、唐川：《信息技術助推碳中和：基于國際國內論文的研究態(tài)勢及對比分析》，《科學觀察》，2022年第3期。

以云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)為基礎搭建的工業(yè)、建筑、交通、金融等領域綠色發(fā)展的綜合解決方案，是數(shù)智技術通過效率提升和模式變革驅動降碳、減污、擴綠和增長協(xié)同增效的典型案例。數(shù)智技術與降碳技術深度融入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的應用場景中，將孕育一批“智慧+”的新業(yè)態(tài)和新模式，在數(shù)字孿生城市、工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、物流智能調度、金融機構風險評級中得到很好的應用。(9)參見百度智能云和落基山研究所(RMI)于2022年3月聯(lián)合發(fā)布的報告《數(shù)智碳中和：以數(shù)智技術助力關鍵相關方實現(xiàn)碳達峰碳中和》。碳市場機制覆蓋的工業(yè)、建筑、交通(航空)、廢棄物、林業(yè)等行業(yè)的控排企業(yè)與產(chǎn)能等量或減量置換政策下的高耗能企業(yè)都在建立能耗和碳排放管理的SaaS系統(tǒng)，燃煤發(fā)電設施基本都安裝了排放連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)(CEMS)。工業(yè)園區(qū)、城市新區(qū)也在推動實時監(jiān)測的、算法優(yōu)化的綜合能源服務平臺建設。(10)參見百度和國際數(shù)據(jù)公司(IDC)聯(lián)合發(fā)布的《智能減碳激發(fā)綠色轉型動力：2021年中國人工智能助力“雙碳”目標達成白皮書》。貿(mào)易壁壘、新技術標準、全球分工等產(chǎn)生了對產(chǎn)品“碳足跡”的認證要求，大型企業(yè)在集中采購、供應鏈管理、零碳工廠建設中必須考慮采用智能化的管理手段。由歐盟資助的“支持氣候策略制定：下一代綜合評估模型研究”(NAVIGATE)項目已在聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)現(xiàn)有綜合評估模型(IAMs)的基礎上考慮引入數(shù)智技術對全球溫室氣體排放的影響分析，比如自動駕駛技術對出行偏好的影響、共享經(jīng)濟下交通碳排放軌跡變化等。國際能源署(IEA)的一項量化研究表明，全球工業(yè)、建筑和交通領域的智能需求響應方案可以提供1850億瓦左右的電力彈性，由此可以減少2700億美元的新增電力基礎設施投資，電動汽車智能充電還將額外減少1000億～2800億美元的投資。(11)IEA，“Digitalisation and energy”，http://www.iea.org/reports/digitalisation-and-energy.我國針對城市低碳發(fā)展的一項研究表明，人工智能技術可以通過深度學習算法提高數(shù)據(jù)中心的能效水平，借助開源平臺降低模型開發(fā)過程中的碳排放，同時運用智能攝像機、傳感器、衛(wèi)星遙感技術等全方位監(jiān)測溫室氣體排放，特別是賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)精細管控和節(jié)能降耗。(12)參見2021年國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心聯(lián)合百度智能云發(fā)布的《人工智能助力城市“雙碳”目標達成白皮書》。人工智能全球合作伙伴組織(GPAI)建議，要加強針對凈零碳排放目標的新型數(shù)字基礎設施建設和智能技術研發(fā)，為更低成本實現(xiàn)《巴黎協(xié)定》設定的目標創(chuàng)造無限可能。(13)GPAI，Climate Change & AI: Recommendations for Government Action，Paris: Global Partnership on AI, Climate Change AI and Centre for AI & Climate, 2021.

(二)氣候大數(shù)據(jù)和地球系統(tǒng)建模

氣候大數(shù)據(jù)技術主要服務于風速、風向、輻照度、云量等高精度數(shù)值預報，是氣象大數(shù)據(jù)技術的應用拓展。這些技術對于受全球氣候變化影響很大的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水資源管理、風電與光伏等可再生能源行業(yè)來說非常重要，預報時效性和精準度的提高將大大改善政府和企業(yè)的決策。例如2015年3月，德國在發(fā)生日全食的情況下光伏設備瞬間面臨出力危機。預報日食并不難，難在預報細節(jié)，地球的氣候系統(tǒng)異常復雜，一個微小的擾動就有可能改變一時一地的天氣。歐洲氣象公司、德國奧登堡大學能源氣象研究所(vIEM)受電網(wǎng)公司委托，通過大數(shù)據(jù)分析對日食發(fā)生的準確時刻、食分大小和見食地區(qū)進行了較為精準的預報，為預演和應對此次“黑暗”危機贏得了時間，最終德國電網(wǎng)承受住了此次短時沖擊。(14)柴麒敏：《氣候大數(shù)據(jù)》，《科技縱覽》，2015年第4期。美國加利福尼亞大學圣地亞哥分校斯克利普斯海洋研究所(SIO)的預測模型根據(jù)近百年的氣象歷史數(shù)據(jù)和千億次計算來識別氣候模式，將這些模式與當前的氣候條件進行比較，再運用預測性分析方法計算天氣概率。該模型擁有一個龐大的氣象觀測數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)來源主要包括地面觀測、氣象衛(wèi)星、天氣雷達等，并可以每日實時更新。

器測數(shù)據(jù)是20世紀以來才相對可靠的，一般數(shù)據(jù)量往往都在PB級以上且非常復雜，此類大數(shù)據(jù)的科學采集與深度挖掘使得自然系統(tǒng)碳匯資源的精細化評估成為可能。比如美國國家航空航天局(NASA)提供的各大城市熱成像繪圖，冰芯、花粉、樹木年輪、洋流鹽度、地表植被等觀測資料?！暗厍蛞妗?GEE)平臺正在將全球衛(wèi)星圖像進行匯總，其中還包括40年來數(shù)萬億的觀測數(shù)據(jù)?！犊茖W》在該引擎的幫助下，發(fā)布了首張高分辨率全球森林變化圖，該圖利用70萬張美國陸地資源衛(wèi)星的圖像，加起來大約有20萬億個像素點，計算時間超過100萬小時。聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署(UNEP)、世界資源研究所(WRI)等在此基礎上推出了森林在線監(jiān)測和預警系統(tǒng)，該技術已經(jīng)在亞馬孫河流域減少毀林的行動中發(fā)揮了實際作用。由非營利組織開發(fā)的一款“上升的海平面”(Surging Seas)互動式地圖工具，詳細描繪了海平面上升和極端氣候事件給美國沿海三千多個城鎮(zhèn)造成的威脅，這種數(shù)據(jù)處理方式在幾年前還是不可能實現(xiàn)的。

地球系統(tǒng)是在人工智能和計算能力提升基礎上向自然學習的復雜系統(tǒng)。地球系統(tǒng)建模使得經(jīng)濟社會系統(tǒng)與自然系統(tǒng)交互的模擬更為“細顆粒度”。利用遙感衛(wèi)星和地面?zhèn)鞲衅?，將全球的溫度、降水、露點溫度、氣壓、風速、光照強度、碳循環(huán)等信息補充進這個越來越龐大的數(shù)據(jù)庫，還包括許多關聯(lián)變量，例如大氣中的二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、氧化亞氮(N2O)、氫氟碳化物(HFCs)、全氟化碳(PFCs)、六氟化硫(SF6)和三氟化氮(NF3)等溫室氣體的濃度變化，人類利用化石能源、工業(yè)生產(chǎn)過程、農(nóng)業(yè)活動、林業(yè)和土地利用變化、廢棄物處理等行為與溫室氣體排放的相關性。氣候數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量和多樣性將指數(shù)式地持續(xù)增加，因此對基礎設施、數(shù)據(jù)管理和存儲提出了新需求，也為公共機構和私營機構的專業(yè)化服務提供了新機遇。氣候大數(shù)據(jù)等新產(chǎn)品與地球系統(tǒng)建模等新技術將會在不遠的未來逐步走入我們的日常生活，人與自然的關系隨之會發(fā)生更為深刻的改變。

三、數(shù)智技術的碳排放影響分析

(一)數(shù)智技術的減排效應評估

在技術創(chuàng)新視角下，數(shù)智技術的應用將帶來顯著的減排效應，已有的案例如表2所示。

表2 數(shù)智技術減排效應的案例分析

一是技術進步本身帶來的能效提升。研究表明，5G時代，單位數(shù)據(jù)傳輸能耗將有望降至4G時代的2%～10%，智能手機、物聯(lián)網(wǎng)和其他終端設備的電池消耗也會降低。2018年，全球數(shù)據(jù)中心總耗電量達到205億千瓦時，占該年度全球總用電量的1%，但是從實際來看，全球數(shù)據(jù)中心能耗強度自2010年以來每年下降20%，能源效率顯著提升。(15)Eric Masanet, Arman Shehabi, Nuoa Lei, et al.“Recalibrating global data center energy-use estimates”，Science, vol.367，no.6481(2020).深度神經(jīng)網(wǎng)絡通過學習可以使數(shù)據(jù)中心減少大量能源消耗，還有越來越多的云計算和大數(shù)據(jù)中心直接使用可再生能源電力。二是帶動上下游產(chǎn)業(yè)鏈的系統(tǒng)優(yōu)化。人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術對工業(yè)、能源、建筑、交通基礎設施和上下游體系的改造將大大促進產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同增效，使各行業(yè)垂直領域的連接更加緊密，反應更加智能，整體更加高效，從而大幅減少物耗和能耗。根據(jù)中國信息通信研究院對各行業(yè)碳排放結構及數(shù)字技術賦能減碳環(huán)節(jié)的量化分析，到2030年，數(shù)字技術對工業(yè)部門的減碳作用將達13%～22%，將使建筑部門減碳23%～40%，使交通部門減碳10%～33%；總體來看，信息與通信技術(ICT)推動經(jīng)濟部門深度減排的力度逐步加強，到2030年總體減排幅度可達12%～22%。(16)參見中國信息通信研究院于2021年底發(fā)布的《數(shù)字碳中和白皮書》。三是迭代更新原有的生產(chǎn)和消費方式。構建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)可以推動傳統(tǒng)化石能源的退出，智能電氣化鐵路和汽車將替代原有的燃油交通工具。一項針對全球800家企業(yè)的調研發(fā)現(xiàn)，過去兩年里，使用了人工智能技術的企業(yè)能源利用效率較未使用的企業(yè)提高了約11%，溫室氣體排放量則降低約13%。根據(jù)世界經(jīng)濟論壇(WEF)的數(shù)據(jù)，到2030年各行各業(yè)受益于信息與通信技術(ICT)而減少的碳排放量約121億噸，是該行業(yè)自身排放量的10倍左右。全球電子可持續(xù)發(fā)展倡議組織(GeSI)的報告表明，信息與通信技術(ICT)在未來十年內有潛力通過賦能其他行業(yè)的方式減少20%的全球碳排放量。(17)GeSI，ICT Solutions for21st Century Challenges，Global e-Sustainable Initiative, 2015.

(二)數(shù)智技術的增耗效應評估

在需求驅動視角下，數(shù)智技術的應用將帶來明顯的增耗效應，已有的案例如表3所示。

一是建設過程中的能耗和碳排放。包括在建設數(shù)據(jù)中心、5G基站等的過程中消耗的鋼鐵、銅線、水泥、陶瓷等原材料。二是運營過程中的能耗和碳排放。研究表明，2018年中國數(shù)據(jù)中心總用電量為1609億千瓦時，約占中國全社會用電量的2%，超過當年上海市的全社會用電量，排放量接近1億噸二氧化碳。(18)參見環(huán)境保護組織“綠色和平”與華北電力大學聯(lián)合發(fā)布的《點亮綠色云端：中國數(shù)據(jù)中心能耗與可再生能源使用潛力研究》。雖然5G單位數(shù)據(jù)傳輸能耗較低，但是由于5G站點數(shù)量是4G的2～3倍，同時擁有更大流量，單站功耗將是4G的2.5～3.5倍。按照規(guī)劃，2025年我國將實現(xiàn)5G基站覆蓋全國，屆時5G網(wǎng)絡的全年能耗將達到2430億千瓦時，產(chǎn)生二氧化碳排放1.49億噸。三是消費新需求增加的能耗和碳排放。更高的數(shù)據(jù)傳輸效率和更好的用戶體驗增加了對多樣化信息服務的需求。到2035年，中國數(shù)據(jù)中心和5G基站總用電量為2020年的2.5～3.0倍，將達6951億～7820億千瓦時，預計將占中國全社會用電量的5%～7%。預計我國到2035年非化石能源發(fā)電量占比將超過50%，以此為參考，到2035年中國數(shù)據(jù)中心和5G基站的二氧化碳排放總量將達2.3億～3.1億噸，約占中國二氧化碳排放量的2%～4%，其中，數(shù)據(jù)中心的碳排放將比2020年最高增長103%，5G基站的碳排放將最高增長321%。(19)參見環(huán)境保護組織“綠色和平”與工業(yè)和信息化部電子第五研究所計量檢測中心聯(lián)合發(fā)布的《中國數(shù)字基建的脫碳之路: 數(shù)據(jù)中心與5G減碳潛力與挑戰(zhàn)(2020—2035)》。

(三)“十四五”時期數(shù)智技術綜合影響分析

作為現(xiàn)代化基礎設施體系的重要組成部分，面對全球碳中和目標下的經(jīng)濟和科技革命，數(shù)智技術將在“十四五”時期引領新的投資熱潮。新一代超算、云計算、人工智能平臺、寬帶基礎網(wǎng)絡、分布式智能電網(wǎng)、智能電源、智能道路、智能公交等智慧基礎設施建設將得到適度超前部署，主要的建設和投資數(shù)據(jù)如表4所示。(20)參見賽迪智庫電子信息研究所發(fā)布的《“新基建”發(fā)展白皮書》。

表4 “十四五”時期數(shù)智基礎設施建設和投資規(guī)模

為了更好地深入分析數(shù)智技術應用對部門和行業(yè)碳排放達峰產(chǎn)生的短期和中長期影響，(21)柴麒敏：《美麗中國愿景下我國碳達峰、碳中和戰(zhàn)略的實施路徑研究》，《環(huán)境保護》, 2022年第6期。本研究自主構建了中國應對氣候變化戰(zhàn)略規(guī)劃評估模型(Strategy and Planning Assessment Model for Climate Change in China，SPAMC)，如圖1所示，綜合我國碳達峰碳中和實施路徑研究成果，可對“十四五”時期和中長期數(shù)智基礎設施投資進行量化評估。

圖1 中國應對氣候變化戰(zhàn)略規(guī)劃評估模型(SPAMC)框架圖

該模型對數(shù)智技術在能源電力、工業(yè)、建筑和交通等模塊的應用進行模擬，測算原材料使用、建設和運營的能源消耗、技術進步所引發(fā)的效率提升和能源替代等方面的直接增耗和減排效應。同時，考慮到供給側技術進步所帶來的需求拉動因素，測算間接的增耗效應。基于已有的案例和經(jīng)驗數(shù)據(jù)，對智能技術整體優(yōu)化改進原有生產(chǎn)生活方式而導致的間接減排效應也進行了初步的評估。但是，在這方面，數(shù)據(jù)基礎較為薄弱，總體不確定性還較大，僅作為參考。

從短期來看，“十四五”期間規(guī)模建設投產(chǎn)加速，但是能源結構調整幅度并不會快速提升，減排效應可能并不顯著且存在較大的不確定性，如圖2所示。基于SPAMC模型的初步評估顯示，綜合考慮增耗和減排的直接效應與間接效應，“十四五”期間如果不考慮減排效應，先進通信技術(5G)、大數(shù)據(jù)中心和人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)每年平均將增加1.9億噸二氧化碳排放。如果考慮減排效應，則每年平均減少二氧化碳排放0.5億噸。如果不納入人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)的作用，數(shù)智技術應用總體將增排1.3億噸。長期來看，數(shù)智技術和能源技術雙重革命的疊加效應會進一步顯現(xiàn)，數(shù)智基礎設施建設對行業(yè)智能化升級改造、綠色要素協(xié)同的減排效應將充分發(fā)揮。

圖2 “十四五”期間數(shù)智技術應用的累計排放影響評估

在工業(yè)領域，數(shù)智基礎設施建設的大量投入可能會將鋼鐵、水泥等高耗能行業(yè)的碳排放達峰時間延緩到2025年左右，但是“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”等技術的應用或將較大幅度提高工業(yè)領域的能源效率和減排潛力，推動物料減量循環(huán)、余熱余壓梯級利用、電氣化和綠電綠氫替代，整體上實現(xiàn)節(jié)能降本增效提質。在交通領域，5G、車聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛等技術將深刻改變交通消費模式，優(yōu)化出行結構，提升出行效率。隨著電力結構的綠色化和低碳化，電動汽車的充放電優(yōu)化、新能源汽車與可再生能源的協(xié)同減碳效應將得以實現(xiàn)。有研究表明，道路交通領域達到碳排放峰值有可能提早至2030年前。在建筑領域，智能終端的普及將一定程度促進能源需求的增長，但是“BIM+AI”等技術的應用將極大推動建筑的智能化建設、管理和運行，從新材料替代、被動節(jié)能設計到智慧能效管理等方面實現(xiàn)全生命周期碳減排。在能源領域，網(wǎng)絡化、信息化、智能化水平的提高將加快高比例、分布式可再生能源的消納，能源結構的調整幅度有可能超過規(guī)劃目標，或使我國提前達到碳排放峰值，峰值水平進一步降低。

四、推動數(shù)智技術在“雙碳”領域應用的若干建議

“十四五”時期，中國經(jīng)濟社會發(fā)展將面臨改革開放以來最為復雜和嚴峻的挑戰(zhàn)，國內深化改革過程中的結構性、體制性、周期性問題與疫情全球化、經(jīng)貿(mào)“脫鉤”等風險疊加，加大了對經(jīng)濟高質量發(fā)展和生態(tài)環(huán)境高水平保護協(xié)同推進的考驗。這一輪數(shù)智基礎設施建設應適度超前部署，“東數(shù)西算”等重大工程的推動應該秉承“創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享”的新發(fā)展理念，推動新一代信息技術和先進低碳技術深度融合，更好地支持綠色制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展和可持續(xù)消費升級，在補短板的同時為新引擎助力，實現(xiàn)發(fā)展和環(huán)境的共贏。

第一，加強頂層設計，強化數(shù)智基礎設施建設的綠色導向。要以技術創(chuàng)新和模式創(chuàng)新為驅動，推動以智能化、電氣化、低碳化為導向的新型基礎設施建設，高標準、高質量地進行總體規(guī)劃，避免走“舊增長”的彎路。要使通信業(yè)的能耗達到國際先進水平，新建大型、超大型數(shù)據(jù)中心的平均電能利用效率必須降到1.3以下，國家樞紐節(jié)點的電能利用效率應進一步降到1.25以下，綠色低碳等級達到4A級以上。新能源和可再生能源應用比例要大幅提升，充分發(fā)揮5G、人工智能技術的減排潛力，在建設過程中更多采用新型綠色材料，減少全生命周期的碳足跡。

第二，引導資本流向，發(fā)揮公共投資的引導、激勵和撬動作用。政府公共投資應有所為、有所不為，引導社會資本流向，避免短期行為，避免盲目重復的投資和建設。一方面，要增加綠色金融供給，持續(xù)保持碳減排貨幣政策工具的支持力度，在中央預算內投資和地方政府專項債券中提高綠色標簽比重，研究設立國家低碳轉型基金，并撬動更多社會資本用于綠色低碳項目建設運營。另一方面，應該設置環(huán)境和氣候友好的遴選門檻，考慮逐步形成綠色智能基礎設施建設的項目標準，建立綠色數(shù)智基礎設施產(chǎn)業(yè)目錄，警惕“綠天鵝”事件和高碳資產(chǎn)擱置的后遺癥，建立數(shù)智建設項目的綠色合規(guī)問責機制。

第三，出臺扶持政策，激勵零碳數(shù)智技術的開發(fā)和產(chǎn)業(yè)轉化。統(tǒng)籌發(fā)揮財稅補貼和市場機制的協(xié)同激勵作用，結構性地調整對可再生能源消納、新能源汽車推廣和信息通信業(yè)節(jié)能減排的政策支持力度，通過碳市場、綠電綠證交易等定價機制實現(xiàn)對環(huán)境外部性的矯正。我國應加大碳達峰碳中和進程中對“軟基建”的投入，鼓勵重點行業(yè)和地區(qū)出臺和實施“零碳數(shù)智未來技術開發(fā)激勵計劃”，以此引領和推動綠色“一帶一路”相關領域的國際合作，讓數(shù)智技術更好地發(fā)揮經(jīng)濟、社會和環(huán)境效益，實現(xiàn)高質量的綠色繁榮。