“雙碳”目標下人工智能賦能綠色低碳科技發展

  綠色低碳科技創新是實現“雙碳”目標的關鍵驅動力。以人工智能賦能綠色低碳科技，是助力我國實現 “雙碳” 目標的關鍵路徑，能有效提升能源利用率、優化產業結構，為國家經濟社會全面綠色轉型注入新動能，推動區域可持續發展。

 

  搭建協同創新平臺，促進政產學研深度融合發展。人工智能通過數據驅動和智能協同打破信息壁壘，是解決綠色低碳科技發展面臨的技術分散和資源錯配問題的關鍵。因此，打造智能協同創新平臺系統，開發集項目對接、技術攻關、成果轉化于一體的人工智能平臺，有效調動人工智能與大數據領域科研資源，深度對接企業綠色低碳科技需求。積極搭建人工智能數據中臺，構建統一的數據標準與接口，將政府監管的碳排放監測數據、科研機構的實驗參數、企業生產環節的能耗數據等多源信息進行系統性整合，建立動態共享通道，推動政產學研各主體間數據實時流通和交互應用。此外，加強數據共享與安全保障，建立嚴格的數據安全保障機制，為人工智能技術在綠色低碳科技中的應用提供可靠的數據支撐。

 

  突破關鍵技術瓶頸，提升低碳科技自主創新水平。綠色低碳科技發展涉及到工業、能源、生態等眾多領域的技術難題，人工智能憑借強大的數據處理與智能分析能力，通過精準識別技術瓶頸、優化研發路徑和加速模型迭代，成為推動綠色低碳科技跨越發展的核心引擎。在鋼鐵、水泥、制糖等產業領域，充分發揮人工智能技術優勢，系統推進工業流程低碳化改造。通過人工智能模擬技術對行業生產全流程進行精準建模，挖掘節能降碳潛力，優化關鍵生產參數，有效減少資源浪費與能源消耗。針對清潔能源消納能力不足、傳統能源依賴度較高等問題，可借助人工智能技術分析氣象、地形等數據，科學規劃風電、光伏等可再生能源項目的布局；運用強化學習算法優化電網調度，增強對清潔能源間歇性、波動性的適應能力，降低對傳統能源的依賴。聚焦碳捕集與封存（CCS）關鍵技術瓶頸，運用人工智能算法優化工藝參數、預測設備運行狀態，推動碳捕集效率提升與成本降低，助力構建智能化碳封存體系。

 

  強化政策市場聯動，激發低碳科技發展內生動力。人工智能憑借強大的數據處理與分析能力，能夠精準洞察市場需求與政策執行效果，為綠色低碳科技發展提供靶向指引。一方面，提高政策科學性。運用人工智能技術實施政策評估，整合經濟、能源、環境等多源數據，通過機器學習算法模擬不同低碳政策在工業、交通、能源等領域的實施效果，預測政策對市場主體的激勵作用，為政策制定提供數據支撐，確保政策精準性與實效性。另一方面，增強市場響應效率。積極搭建綠色低碳科技人工智能應用場景平臺，向社會廣泛征集如工業能耗優化、能源智能調度、廢棄物循環利用等場景，鼓勵企業、科研機構與高校積極參與場景開發，通過場景實踐實現技術創新與市場需求的精準對接，加速科技成果向現實生產力的轉變。舉辦國家級創新創業大賽、人工智能賦能千行百業大賽等活動，鼓勵開發新型綠色低碳科技人工智能算法、模型與應用產品，推動科技創新和產業創新深度融合。

 

  完善成果轉化體系，推動低碳技術高效應用落地。利用人工智能，優化成果轉化鏈條，加速技術從實驗室到市場的進程，為綠色低碳科技發展注入活力。在需求挖掘環節，搭建低碳技術需求智能感知平臺，運用自然語言處理技術解析糖業、鋁業等產業的節能減排痛點，形成動態需求清單，定向推送至相關科研機構，提升成果轉化精準度。在技術孵化環節，依托技術轉移中心，圍繞關鍵材料、關鍵金屬、化工新材料等領域，因地制宜、分類施策建立“AI+低碳”中試基地。在對接加速環節，引入區塊鏈技術構建低碳技術交易平臺，運用機器學習算法為技術供需雙方自動匹配，并通過智能合約實現交易流程自動化。在應用反饋環節，建立低碳技術應用數字孿生系統，通過動態監測與智能優化，推動低碳技術高效落地。

 

  （作者：張鐿議，廣西大學人工智能學院/雙碳科學與技術研究院教授，博導，自治區優秀專家，八桂學者；劉嫻，廣西社會科學院法學研究所副研究員;廖欣，廣西社會科學院法學研究所所長，研究員）