中新经纬2月20日电 题:工业产业链强关联性驱动AI向“系统赋能”升级
作者 王灿 清华大学碳中和研究院减污降碳协同中心主任
近日,苏州市召开“人工智能+”大会,推动AI与制造业融合,打造“AI+工业”新生态。广州市培育31个人工智能产业重点载体,实现工业化融合发展。此前,工信部公布151项人工智能赋能新型工业化典型应用案例,旨在加快形成新质生产力。作为工业大国,我国超200种工业品产量全球领先,但工业脱碳压力大,AI大模型的引入与应用迫切重要。
我国AI技术和相关基础设施已经具备一定基础,工业数据要素的积累也初具规模,加之工业物联网的广泛覆盖,为AI赋能工业提供了无限可能。然而,工业数据产权、流动、标准等仍需完善,以促进AI技术的广泛应用,进而充分发挥数据要素的“乘数效应”。因此,完善工业数据管理体系,促进数据要素的自由流动和标准化,成为AI赋能工业脱碳的重要前提。
工业脱碳因其复杂性和多样性,要求AI必须实现“精准赋能”。工业部门的脱碳机制复杂多变,减排技术种类繁多。AI技术在摘取“低垂的果实”方面路径明确、效益显著、迁移性强,如通过强化学习提升能源调度效率,利用生成式AI减少非必要产品需求等。在突破“减排瓶颈”方面,尽管AI面临手段有限、路径不确定性高等挑战,但其推动低碳技术要素升级变革的作用不容忽视,如促进DAC(直接空气捕获)等技术创新。AI赋能工业脱碳必须精准识别优先顺序,精准适配应用场景和行业特点,以避免能耗反增、减排成效降低和资金无效配置等问题。
更进一步,工业产业链之间的强关联性对AI的“系统赋能”提出了更高要求。工业脱碳不是孤立存在的任务,而是需要各个环节、各个产业之间的紧密协作。AI赋能工业脱碳必须突破“单点赋能”模式,转向“全产业链系统赋能”。这要求我们将AI技术贯穿于基础研究、应用研究和产业应用的各个环节,促进数据、知识和技术要素的流通,放大其“乘数效应”。同时,AI还应贯穿于产业链从原料供应到末端治理的各个环节,支持全生命周期管理和终端产品碳排放认证,优化供应链和用能管理。此外,还需统筹考虑各区域产业优势,因地制宜部署AI产业,发挥各区域间的协同互补优势。例如,北京、广东等地在人工智能产业方面具有明显优势,可作为AI赋能工业脱碳的先行示范区。
据普华永道报告显示,到2030年,AI将为全球经济贡献高达15.7万亿美元。在企业与产业层面,AI赋能工业脱碳将推动这些行业实现效率提升和成本降低。例如,通过AI技术优化能源调度和生产流程,企业可以显著降低能耗和碳排放,同时提高生产效率。在区域经济层面,经济发达地区凭借资金、技术和基础设施优势,有望率先实现AI赋能工业脱碳的突破,但这也可能导致区域经济发展的不平衡。因此,需要通过政策引导和资源分配,促进欠发达地区的AI技术应用和产业升级。在全球产业格局层面,AI技术的广泛应用将重塑全球技术和产业分工格局,推动制造业向智能化、绿色化转型。这将为我国在全球产业链中提升竞争力提供宝贵机遇。(中新经纬APP)
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