随着中国“双碳”目标的提出，中国将在短时间内实现全球最高的碳排放强度降幅，任务之艰巨前所未有。另一方面，人工智能（AI）与信息通信技术融合并服务于越来越多的行业，并与各个行业减碳技术和应用相结合，向社会各行业赋能，形成泛在的“人工智能+”的产业生态，已成为产业工业领域中引领变革、节能减碳的重要引擎，对缓解气候变化产生了巨大贡献。然而我们看到，随着人工智能技术的发展、模型训练规模加大，向社会全行业全领域赋能、提升生产效率同时，势必也会在相关的硬件生产与数据计算能耗等环节造成环境可持续性和温室气体排放的影响。如何有效兼顾上述两方面需求，人工智能在赋能产业节能减碳的过程中，如何平衡节能与耗能的矛盾？

在这样的背景下，CCF YOCSEF杭州于2023年4月9日上午举办主题为“人工智能如何助力实现“双碳”目标?“的观点论坛。论坛由CCF YOCSEF杭州分论坛AC委员孙铭阳和史秀纺共同担任现场活动执行主席，论坛邀请多位人工智能与能源领域的嘉宾，围绕人工智能与双碳的热门话题从研究与实践方面展开讨论。

引导发言

引导发言1：人工智能在低碳电力系统决策中的新角色

李然，上海交通大学副教授

李然首先介绍了人工智能在电力、石油天然气、气象、环境等多行业多场景的应用，进一步指出这是一种多阶段顺序过程：监测与可视化→预测→优化→决策→碳减排，并通过石油天然、电力系、气象+电力等案例具体地展示了这一多阶段顺序过程。随后，李然探讨了人工智能在低碳电力系统决策中的新角色，指出将预测误差与决策成本联系起来，并利用成本导向方法使顺序进行的多个任务环节形成闭环，可以获得更好的决策效益。

引导发言2：人工智能赋能智能配电网的低碳经济运行

葛磊蛟，天津大学副教授

葛磊蛟首先介绍了人工智能赋能配电网的层次架构与特征表现、面向低碳经济的配电网特色体系和智能配电网面临的挑战，随后重点分享了可再生能源与负荷预测、源网荷储协调运行、能源管理系统优化、配电网能量交易技术、不确定性条件下配电网调控技术等赋能的关键技术，最后从人工智能助力电力降碳与训练碳排平衡、场景应用、可行性分析、国家需求等方面介绍了人工智能助力电力降碳决策。

引导发言3：探索双决策引擎在电力调度中应用

辛焱，阿里巴巴达摩院 电力调度产品专家

辛焱首先介绍了所在团队在各个领域构建的智能决策以及提出的决策类解决方案，随后简要介绍了“双碳“目标下的新型电力系统与挑战，通过多个案例的分享，探索双决策引擎在电力调度中的应用。

引导发言4：能源变革与数字经济：以范式创新引领可持续发展的未来

姚金鑫，希姆计算副总裁

姚金鑫分别从技术、经济和科技史的角度分析双碳目标和AI的议题本质上是能量与信息的互动关系，提到能量和信息在某种意义上是可以相互转化的。当前仍然以不可再生的化石能源为主的能量供给体系结构下，双碳目标十分艰巨。然而，我国地理条件的多样性，使得光能、风能等清洁能源潜力巨大，并通过数据测算验证之。进而得到本次分享的主要观点：1）通过算法、芯片和实际场景的研究，让基础设施的能耗降下来；2）通过AI等信息技术，使得清洁能源可并网并实现规模化发展；3）最终通过能源和信息的优化配置，实现算力能耗比有量级的突破。算力作为生产要素的一种，其本质就是能量，结合上述观点，通过回顾中国开发区的发展史的经验，可以一窥究竟的是，扩大并优化智算中心的建设，可以为AI时代下的国际分工打下另一个基础设施的基石。

思辨讨论

议题1：能源系统开发并利用先进的人工智能技术进行智能优化决策，以实现节能与降碳的目标。如何平衡人工智能决策模型的降碳效力与其模型训练所导致的碳排增加？

◆葛磊蛟

电力能源是刚性的，运行方式是有限的，如何去缩小场景，减少训练的成本，是很重要的。在降低功耗的同时，算力也要提高。人工智能的算法深挖与样本的快速计算能力也是很重要的研究方向。

◆李 然

不同时间空间的碳排放是不同的，训练负荷在时间和空间上是灵活的，可以寻找合适的时间和空间进行训练，这个成本是比较低的，难点在于：1、使用人工智能能减少多少碳排放；2、碳排放提高的效应在横向上的比较，以及人工智能每个阶段碳排放造成的影响。

◆辛 焱

人工智能在电力调度的运用方面，预测、优化需要的资源都比较少，主要是强化学习的训练场景需要较多资源。相比于带来的费用降低、成本下降、新能源消纳提高，这些训练电量花费几乎可以忽略不记。

◆傅凌焜

大胆去使用光伏发电，数据中心集群解决消纳和外送的问题，地方政府是很欢迎去解决这个问题的。

◆姚金鑫

清洁能源并网最大的问题是不稳定，而数据中心的能耗相对稳定，所以还是希望能够多运用数据中心进行模型训练的。希望运用数据中心能够降低能耗，并利用西部充足的发电余量进行模型训练。

议题2：人工智能自主决策在能源系统低碳转型中是否是不可或缺的技术？若必要，人工智能决策在未来哪些低碳业务中可发挥更加重要的作用？

◆葛磊蛟

人工智能自主决策越来越重要，要低碳：1、提高新能源，降低风、光发电的不确定性，人工智能大有可为；2、提质增效，节能技术，人工智能也同样大有可为。微观来说，先说规划：1、做预测，在负荷预测与能源预测方面，人工智能相对于老方法是一个很大的助力；2、优化，在节能方面是最有争议的，如果能提升算法的泛化性，这样人工智能自主决策的优势就能够体现出来；3、人工智能能够把人、事、物结合在一起，提高效率。

◆李然

不论有没有低碳，人工智能在能源领域都不可或缺，而低碳的到来会让这个作用更加明显。新能源的不确定性，人工智能也能很好的解决。决策上，低碳使得多个领域的联系更强，人工智能可以用以辅助，因为人类对于多领域的经验是不足的。

◆辛焱

以现阶段来看，电网运行是比较稳定的且有大量充足备用，虽然引入人工智能技术可以降低运行成本、提高运行效率，属于锦上添花。随着新能源快速装机，电网运行方式日益复杂到人工经验失效，人工智能如何超越人脑实现机器智能，更好的驾驭电网将会是新型电力系统的重要方向，这个时候就是雪中送碳。

◆傅凌焜

每一个电网都很复杂，不确定性很高，人工智能的特征捕获之类的工作已经开展，新能源的比重不断增加，需要在硬件上不断发展，特别是储能上。新能源风、光发电的波动，电力市场的交易改革，市场交易这一块异常之复杂，人工智能对于市场交易的应用也具有重大的潜力。

◆姚金鑫

如果聚焦在人工智能，即便从电的角度上，大家有一个共识，要把清洁能源提上来。要提高清洁能源转换效率，这个是可以用人工智能的。例如在某个蛋白质提取领域，每提高1%的转换效率，可以降低10%的成本，如果可以用到新能源上，这个作用是巨大的。在开发新能源过程中，无法抛弃老能源，那么就需要提高老能源的利用效率，比如对产生热量的利用。

议题3：在低碳场景下，人工智能决策是否可完全替代人工决策？如何从理论、技术、政策等方面实现智能决策实际落地应用？

◆葛磊蛟

持保留态度。场景无法去枚举，完全预测。人工智能无法在原理上保证自适应性，这点在人工智能的领域是一个难关。在决策落地上，人工智能在配电网中是有运用空间的，配电网是特征是多元多模态多工况的，而大电网的项目目前已经饱和了，希望大家能够在配电网方面有所突破。

◆李然

大胆假设，小心求证，现在看来较难的问题，在未来是有机会实现的，因为在未来理论、技术路线等等都是不可想象的。最关键的问题，其实应该是思考社会政策的变化，会如何去推动技术的变革。

◆辛焱：

相信人工智能可以发挥作用，从大模型的角度来看，对于一般的辅助功能场景比如归纳总结、邮件编写，人工智能已经够用了。对于电网这种要求安全性很高的场景，我们要通过探索AI+数学的结合范式来保证决策的高可靠性以及高鲁棒性。

◆傅凌焜：

中国的电网非常复杂，不与外网连接，但尽管如此，还是受到大量的攻击。在制度上受到障碍。AI在普通消费品、交通等的优化调度，在低碳的领域应用作用是非常巨大的，但是没有非常大的底层逻辑突破。由于地域、政策等原因，隐私保护非常重要。.人工智能有一些完全值得研究的地方。

◆姚金鑫

人工智能本质上是个概率，超过阈值的部分很危险，尤其是在电的角度，机器做预测，人做决策，谁承担后果，谁进行决策，这是安全的问题。但是在未来，机器去预测，人去决策是一个趋势。

总结与感谢

最后，由CCF YOCSEF杭州主席彭浩进行总结和感谢发言。彭浩感谢了参加本次观点论坛的嘉宾以及所有参与论坛的朋友们，希望大家一如既往地支持杭州分论坛的活动。