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左林:人工智能是探索降碳效率的最优解

  2022年09月14日  

  从2021年的“概念元年”到2022年的“行动元年”,碳达峰、碳中和在诸多产业逐步落地的落地过程中,始终绕不开一个现实的问题——如何平衡节能降碳的社会价值与经济价值?

  9月1日,在2022世界人工智能大会(WAIC)期间举行的“多维融合,碳路未来”智能趋势论坛上,远景红杉碳中和基金合伙人左林以一线投资人的角色提供了一个看待“双碳”目标的新角度。

  以下内容来自于论坛演讲:

碳中和需要平衡社会价值与经济价值

  碳中和目标提出的两年以来,其实经历了两个阶段。前面一年是一个喧嚣或浮躁的环境,大家对于碳中和并没有概念。而今年,我们作为一线投资人已经明显感觉到碳中和在向着真正的实业落地,并且大家也一直在关注经济价值在碳中和路线上是不是能算得过来,技术落地是不是能真的走通。

  碳中和可以说是全社会的终极理想,而这一理想的达成肯定要付出非常多的成本,这些成本到底由谁来承担,应该怎么去分摊?从过去产业发展的角度来说,最好的解决办法是由技术进步来消化碳中和或者低碳发展所产生的成本。我认为实现社会价值和经济价值的平衡是碳中和未来发展方向的一个核心。

  一个典型的例子是光伏发电。从2005年至今的十几年,不断成熟的产业技术让光伏发电的成本下降了20倍,从一个需要补贴的社会价值创造者,真正变成了一个可以平价上网,甚至比火电更低成本的电力技术,光伏走上了一个能盈利,快速发展的产业道路。从投资人或者企业家的角度来看,在向碳中和迈进的道路上,需要找到更多像光伏技术这种,能够通过技术进步、商业模式升级,来消化掉成本的能源改革方式。

人工智能是消纳碳中和成本的关键

  人工智能是一项符合上述特性的技术,它是探索效率最优的方向。作为一项智能技术,人工智能承担非常大的成本容纳能力,并且在商业模式变化当中,具有强大的驱动力。

  迈向碳中和,第一步是推进单向技术的发展,比如用可再生能源替代传统能源,用一些绿色工艺替代传统工艺。另外一个大的方向,是整个系统也需要大的底层技术去支持,针对这一方面,人工智能技术也会发挥非常大的价值。

  以能源系统为典型的例子,第一步,是实现大比例可再生能源上网。因为可再生能源的波动性,上网之后要发展储能,而储能成本很高。但是实际上,储能成本即使下降一个很大幅度,也很难改变产业趋势,因为波动性能源全靠储能解决是不现实的。解决问题的核心是要智慧能源系统发挥作用。我们要把能源系统上所有独立板块都变为柔性可调、智能可控的单元,通过人工智能技术建立一个大的操作系统,以此实现整个系统的自由化。所以我们觉得,在整个能源系统里,人工智能的发展是找到碳中和经济平衡点的关键技术。

人工智能助力跨行业及跨产业链的智能协同

  能源系统之外,工控系统同样存在优化空间,也是发展的必由之路。再例如,将原来的化工工艺替换成新的绿色工艺的过程中,人工智能也会发挥重要作用。因为,生物合成的反应速度要比化学合成慢很多,找到具有特异性,高效的酶或者菌种是关键。在传统的工艺过程中,寻找酶的迭代过程非常慢,但是通过人工智能做酶结构的预测,做基因编辑的预测,以及菌种筛选已经成为一项通用技术。人工智能在各个行业已经广泛应用。

  按照我们的预测,碳中和进程前70%的减碳目标,可以依靠一些相对低成本的技术来完成。而后端30%的减碳目标,使用的技术成本是很高的。当碳中和进程走到最后一步的时候,必然需要一些跨行业或者跨产业链的智能协同,比如,未来电动汽车和绿色建筑协同,智慧能源和下游工业协同,而这些协同必然是由人工智能技术去落地。

  纵观碳中和产业图景,里面有很多机会。这些机会不能只依赖新能源这种单一技术的迭代来实现。碳中和是大家的共同理想,一个共同的发展过程,我们会在碳中和领域共同实践,实现更多的碳价值和经济价值。

(转载自智能网)

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