編者按：2021年7月8日，以“碳中和與未來能源”為主題的“第三屆未來能源大會”在北京召開，本次大會由中國能源研究會與中國能源網聯合主辦。會上，百度智能云智慧能源行業解決方案總監張宇發表了“AI助力‘零碳成長’科技賦能綠色轉型”的主旨演講。

以下內容根據論壇演講實錄進行整理。

張宇：大家好，我是來自百度的張宇。

這些大的背景和環境今天大家都說得很多了，我就不再重復占用大家時間了，唯一想說的是，我們從國際國內兩個層面都已經把“雙碳”目標實現提到前所未有的高度。在國際層面，我們已經對外公布很多具體路徑，其中有很多是跟我們的能源行業息息相關的，是直接相關的。在國內層面，我們不光是把它放到了戰略高度，同時我們也有了相應的規劃和具體實踐路線。“雙碳”目標不僅僅表達了我們國家對能源保護和能源轉型的總體考量，更多是為了我們國家應對全球競爭以及能源革命帶來的廣泛影響的提前布局。無論如何，我們面臨的挑戰和壓力是非常大的。世界上主要的經濟體，每一個經濟體“碳達峰碳中和”時間表不一樣，但是我們國家自從加入WTO以后，我們國家二氧化碳排放量是以一個很高的速率在上升，而且總量也很高，我們到2060年達峰其實壓力是很大的。

我們再稍微往下沉一下，這里有很多老師已經介紹過了，我在這不多占用時間。一個結論，我們還是要對能源、交通、工業這幾個方向，如果我們要實現“碳達峰碳中和”，一個最有效的路徑就是從這三個方向來解決問題。

為了達到這個目標，我們整個能源結構，包括產業和消費，和區域結構，可能都會發生重要調整，這里面的一些細節我不再贅述了。但是我想說一下，從我們整體能源結構來看，化石能源占比下降非常顯著，清潔能源占比提升也會很明顯。所以我覺得我們后面很長一段時間工作重點應該會放在這兩個領域。

現在背景有了，我們面臨的挑戰也很清楚了，下面一個問題是，我們能做什么？百度作為一家中國的互聯網公司，我們能在這里面做出我們自己的貢獻嗎？我們在今年公布了2030年需要實現集團運營層面碳中和目標，剛才我給大家匯報的標題是AI助力零碳成長。剛才主持人說得很有意思，百度實際上是一家做搜索開始的公司，我們現在更多地把自己的努力方向放在了人工智能領域，所以我們一般會認為自己是一家有比較強的技術基因的公司。我們一直認為科學技術是第一生產力，我們也相信科技是推動“碳達峰碳中和”實現“雙碳”目標的最重要的推動力。所以，在這個過程中，我們希望借助全棧式豐富的人工智能能力，還有我們的產業實踐，不僅讓我們自己能夠達成碳中和目標，也希望我們的技術能夠在各行各業有更多地應用和落地，幫助我們全社會能夠實現這個目標。

具體我們也有一些實現路徑，我簡單和大家說一下。

因為我們是一家互聯網公司，所以數據中心是我們非常重要的一個生產工具，建立綠色數據中心就很重要。這里面有幾個數據我簡單匯報一下。

我們國家的數據中心，它的PUE，能源使用效率，這個一般情況下是在1.8-2左右，一些中小型數據中心值可能會更高一些，這個值越低越好，一般中小型數據中心是在2-2.5之間。百度去年經過努力，其實我們在2020年PUE平均值是1.14，這個數字背后有很多比如冷鏈調度，有很多人工智能相應算法，也有很多比如光、熱的處理，我們后續會在這個方向進一步努力，進一步降低這個值，同時提升我們的能效，這是一個方面。

第二個，構建智慧辦公樓宇。我們從自己的領域開始嘗試，我覺得我們跟騰訊的同事們非常類似，我們從自己地辦公領域開始嘗試，我們希望把我們的一些經驗和技術能夠分享給大家，讓大家在自己的領域里面也可以復用我們的經驗。

第三個，智能交通領域的全鏈條減碳技術賦能。我們現在主要工作方向基本上集中在人工智能，有一種說法，說是自動駕駛是人治觀念領域皇冠上的那顆明珠，百度在這個方向投入了非常大的研發以及工作的整個力量，我們希望通過百度的智能交通、交運，包括我們的無人駕駛技術，讓智能交通的全鏈條都能得到減碳技術的賦能。

第四個，百度智能云節能減排技術。百度智能云是百度目前面向企業，把我們技術輸出出去的出口，我們希望借助百度智能云，結合各行各業的應用場景，把智能云應用到場景里面。包括碳抵消、綠色供應鏈，這些都是我們實實在在的實現路徑。

說到“雙碳”建設，我們一直在考慮一個問題，“雙碳”建設里面科技到底怎么用，今天我特別有收獲，我聽了太多老師說有很多直接手段作用在碳減排這件事上，一些非直接手段也一樣可以在碳減排過程中發揮很大的作用與價值。比如提高資源利用效率，比如我們通過非直接技術手段追蹤市場主體的碳足跡，比如通過非直接技術手段鼓勵用戶及客戶減排行為，其實這些都會產生很明顯的效率。從百度來講，我們一個整體思路是這樣的，我們借助目前比較先進的物聯網感知技術，實際上物聯網現在越來越普遍，我們正在做覆蓋全國的5G，我們會有大連接，我們會有更好的網絡條件，而且物聯網設備也越來越成熟，借助我們成熟的物聯網平臺，我們需要更快速更高效的甘旨整個物理世界的信息。

基于這些信息，我們借助先進的人治觀念能力，可以比較快速的搭建人工智能在環保，或者是節能減排領域的智能模型。當然，這個模型可能包含感知層面的，包含認知層面的，包含預測的，甚至包含數據智能，包括強化學習智能調度領域。所有人工智能加上數字模型，加上企業應用場景，可以把它應用到應用管理的各個環節，我們就可以把一些無意義和紛亂的數據變成有價值和有序的一個數字世界，這樣完成一個實時感知到智能分析，最后到節能提效的整體閉環。

舉一個例子，我們在做設計過程中，其實我們有兩個層面的考慮，一個是我們要提升耗能過程的運營效率，我們能夠直接做到節能減排，再是提升生產過程運營效率，間接節能減排。我們先看左邊，比如通過上云的方式，比如我剛才匯報的PUE數據，一朵規模比較大的云，它的PUE值會更理想化一些，我們可以降低傳統本地數據中心能耗，通過技術手段提升數據中心運維效率，我們降低處理能耗，這也是一種提升耗能過程云的效率，包括能源利用，比如建筑物和園區，根據它的用能歷史和生產特征，我們做擬合模型，我們完全可以提升加熱、制冷、照明等等能源利用效率，這些其實都是在耗能過程。反過來在生產過程，其實我們至少可以通過結合數字技術和工藝的提升，我們可以減少浪費，提升良品率，避免原材料和過程的重復投入。同時，我們提供AI技術，通過比如類似RPA技術，替代大量的重復勞動，比如智能質檢的領域也是這樣的。再是優化運維，這里面我們可以結合人工智能數據智能，包括圖譜技術，提升正常使用時間，降低投入，這個在生產過程中就可以做到間接節能減排，通過直接和間接的節能手段，可以起到非常好的效果。

舉一個例子，綜合能源利用平臺，我們面向比如企業，或者是一個園區，我們有很多種實際應用的場景，我們都可以把它揉在這樣一個平臺里面。比如我們有能效優化，或者說用能預測，配電運維等等。結合我們人工智能交互式手段，比如語音的，或者說視覺的，相關的技術，用多端多源的數據，我們能夠很大效率提升整體企業經營效益的。

結合人工智能，我們可以從比方說基礎能源的綜合管控，或者說智慧能源優化服務，包含生產的優化服務，設備運維和低碳環保整個服務等等幾方面，我們可以覆蓋整個企業全鏈條，搭建零碳目標的全場景。

這個是我們從智慧能源角度講整體架構圖，整個思路剛才的匯報里給大家簡單介紹過，我們的核心思路是說，我們要借助以人工智能，包括知識圖譜技術在內的人工智能核心能力，輔之以其他的相關技術平臺，在這些技術基礎上向下，我們要去感知物理世界，向上經過數據梳理、清洗、加工、建模之后，我們可以把智能化能力應用在生產、營銷、管理等等，企業的各個領域，從而完成一個，我們一般說對世界做全感知全智能全聯動的操作。

最后一部分我想給大家簡單介紹一下我們在綠色轉型里面我們一些實際做到的案例。今年5月，我們在陽泉的數據中心入選了碳中和的引領者5A級，這應該是國內首個最高等級低碳數據中心，我們大量用到人工智能相關的算法，通過用能的預測，通過各種各樣數據智能手段，完成了對整個能源的優化和調度，并且取得了非常好的成果。在電力系統方向，比方說在發電領域，我們通過多模態物聯網感知，獲得很多相應物理世界信息，我們叫它是透明電廠，進而把它延伸到透明電網。右邊這張圖，這是基于百度地圖的解決方案，大家都基于同一張圖的基礎上，我們后來發現，整體不同系統之間、不同部門之間的協同效率提升了很多，這是一個很大的改進。油氣有上中下游，比如上游領域有可能通過人工智能手段去解讀勘測的地震波，我們去讀鉆探施工圖，其實有很多應用領域。在中游煉化領域，基于知識圖譜和數據智能，我們可以做設備分析預警方案，我們做這些預測性維護，提升整體設備的正常使用率。在最后的下游有智慧加油站解決方案，更多面向C端，基于計算機視覺相關技術用得更多，整體全鏈條打通之后能夠完全提升企業的整體運營效率。

這是供熱方向，剛才也有老師說，我們不能只看到化石能源怎么樣，我們也要考慮到供熱，這是我們在供熱領域的實踐。我們依據多模數據源輸入，比如天氣信息，熱源負荷信息，換熱站負荷信息，甚至換熱站歷史特征曲線，我們把所有這些信息加入數據智能運算模型里面去，自動生成調度策略，在保證用戶滿意度不變，保證用戶感知的同時，我們能夠做到一個站的站點節能達到17%-20%，這是我們實際測出來的數字。

最后給大家介紹一下我們自己的辦公樓是怎么做的。百望山的百度科技園，每年用電量都特別大，經過分析以后，其實最大的是冷源系統用電，怎么做呢？我們用傳感器技術，把冷源系統相關信息全部收集起來，上傳到百度云平臺里面去，我們在百度云上面搭建了數據智能模型，根據我們的歷史能耗特征，學習歷史數據，根據一些天氣情況引入外界的數據，實際上我們直接就生成了節能策略指導，根據節能策略指導來調整制冷系統的運行，現在我們這個建筑電費每年能夠節約下來20%，目前我們是自己生成策略指導，由我們相應同事手工完成相應操作，我們下一個目標是通過模型出來的結論直接調控制冷設備，這樣的話我們就打通了智能化的全鏈條。

這就是我想給大家分享的我們想在這個領域的嘗試，后續希望跟在座各位老師一起更多合作，我們一起讓這個技術能夠在更多領域落地，為“雙碳”目標的達成貢獻我們自己的一份力量。謝謝大家！