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节能减排是当务之急 AI赋能绿色计算和双碳大有可为

时间：2021-12-14 11:35:58 来源：搜狐科技 发布者：DN032

12月4日-5日，由清华大学人工智能国际治理研究院主办的2021人工智能合作与治理国际论坛在清华大学举行。中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院(AIR)院长张亚勤在演讲中认为，AI赋能绿色计算和双碳大有可为，包括新算法、新架构以及新应用，都会在未来的五年到十年内慢慢改变这个产业。

张亚勤提到，最近有很多关于能源结构方面的讨论，为了应对气候变化，应对环境变化，以及能源本身的新结构。目前，碳中和已经成为全球主要国家的共识，美国、欧盟制订了碳中和目标，中国也提了自己的双碳目标，2030年实现碳达峰，2060年实现碳中和。

“这是人类能源结构的又一次大变革，从煤炭时代到油气时代，到碳中和时代，是可持续发展的必然选择，也是产业转型升级的巨大机遇。”张亚勤表示，在碳中和的背景下，企业会面临很多选择，也有一些挑战，高能耗、高排放的模式，很难再持续，不仅成本高昂，而且也影响企业本身的公众形象。

因此，企业本身迫切需要进行节能减排，提质增效，产业转型升级已是当务之急。“人工智能已经在改变我们的所有行业，在赋能和助力社会发展，推动社会进步。对于绿色计算、双碳来说，人工智能也扮演了这个角色。”张亚勤说。

他介绍到，物理数据数字化本身的方式就是物联网(IOT)，通过智能感知把真实世界和数字世界连接起来，融合多源多维异构等不同的数据。人工智能算法则可以打造优化引擎，用各种各样的数据进行深度结构化分析，实现数据驱动智能决策，最后达到数据+知识的决策，基于这些决策，可以全面优化产业链资源分配。

智慧物联(AIOT)就是张亚勤领导的清华大学智能产业研究院关注的方向。具体来看，清洁能源和传统能源的融合是关注领域之一，火电、核电、光、风、水电，包括氢能怎么稳定融合，从发电、供电到利用储能等方面都有很多问题需要解决，而且现在很多电都没有办法融入到主电网里去。

“利用IOT技术，优化智能机组控制，感知和预测电网负载，进行智能调峰，调度均衡，包括监测预警，对电力系统进行优化。”张亚勤表示。

其次，IT和CT产业本身也是巨大的排放源。智能计算中心的巨大数据，需要很多计算，本身就会有很多排放;5G通信系统由于更多基站、更多天线，功耗也比较大。根据预计，2030年全国数据中心耗电量超过4500亿度，5G基站耗电量超过2400亿度。

此外，绿色城市、绿色园区等新兴领域也值得关注，楼宇和交通的排放量也很惊人，排放占比在17%左右(2016年数据)。“这些领域AI都大有可为，有很多的机会，把排放降到最低。”张亚勤说。

他还具体分享了AI赋能双碳的实现路径——通过在云服务器上进行大规模模型训练，打造AIOT赋能的绿色计算平台，利用端边云协同高效的系统支撑上层数据驱动，利用不同的算法强化学习，形成协同和高效资源管理，最后帮助决策。

以5G通信系统为例，5G大规模的多输入多输出(MIMO)的天线，是5G提高网络覆盖、系统容量的关键技术，但是能耗也很高。AIR和亚信联合研发的基于5G三维通信信道建模仿真的多基站对MIMO天线波束赋形权值优化模型，利用不同算法的组合对环境状态和参数进行高效分析，初步结果显示功耗可以降低15%以上，覆盖率增加5%左右。

对于排放量很大的火力发电，张亚勤表示，可以通过强化学习算法去做数据分析、决策和控制。初步结果显示，可以提高火力发电机组的锅炉燃烧效率，如600兆瓦的机组，每年结余可节煤3-4千吨。如果把更多推广的这样算法，发电机组就会有更多的节省。

不过，人工智能赋能绿色计算，也面临一些挑战。大数据、大模型和大算力是AI目前的大趋势，本身会产生排放。“首先要把自己的排放减少，同时应用到各行各业，减少行业排放。”对此，张亚勤也给出了解决办法。

“对于大数据、大模型，可以考虑做小模型，通过新的算法模型量化、压缩，面向异构硬件进行模型生成，边缘端可以达到80%、90%的性能，同时算力减少几十上百倍。”张亚勤表示，由于算力减少，模型小了，排放也就会减少。

数据隐私也会是一大挑战。张亚勤介绍，95%以上的数据都是在边缘端，计算也是95%以上在边缘端，包括推理、决策也是这样。“不把数据传到云里，尽量放在本地，或者用户产生的地方，马上就计算决策，不仅高效，而且可以做到更多的隐私保护。”

标签： 节能减排 AI赋能 绿色计算 绿色双碳 5G网络覆盖

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