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清華大學環境學院黨委書記、教授王燦:工業碳中和攻堅或需50%以上的技術創新AI如何破局?

21世紀經濟報道    2025-05-26

  “破解工業碳中和還需要50%以上的技術創新。”清華大學環境學院黨委書記、教授王燦在5月22日于北京舉辦的2025中國紙業可持續發展論壇上表示。

  論壇由中國造紙協會、中國造紙學會指導,全球漿紙巨頭金光集團APP(中國)攜手南方財經全媒體集團主辦、21世紀經濟報道承辦,以“智領紙業,向善未來”為主題,嘉賓圍繞低碳技術創新、產業鏈協同、ESG實踐等議題展開探討,共商綠色轉型路徑。

  工業作為國民經濟支柱,是我國實現碳中和目標的核心陣地。然而,工業碳中和呈現“先易后難”的推進節奏。從長期來看,實現近零排放面臨高難度工藝革新與高成本約束。

  未來如何推進工業碳中和?技術創新面臨哪些現實挑戰?人工智能將怎么賦能工業領域的碳中和?又有哪些潛在困境?

  在這場論壇上,王燦為我們帶來思考與解答。

  四方面技術支撐

  工業是我國實現碳中和目標的核心陣地,碳排放量占全國總量的40%,其中鋼鐵、水泥等高耗能行業又占工業排放的80%。

  從行業特征看,工業碳中和呈現“先易后難”的推進節奏:短期隨人口增長放緩、城市化進程趨穩及技術革新,高耗能產品需求逐步進入下行周期,達峰進程可能早于建筑、交通等領域。但長期來看,面臨高難度工藝革新與高成本約束,碳中和攻堅期更為艱巨。

  針對工業碳中和路徑,王燦提出四方面技術支撐思路:

  一是全方位推進節能,通過降低能源強度與需求形成減排合力;二是加快用能結構低碳轉型,以電氣化、生物燃料等替代化石能源;三是推動工藝流程創新,針對鋼鐵、水泥等行業推廣生物質工藝與清潔改造等顛覆性技術應用;四是依托負排放技術兜底,若工業領域到2050-2060年代仍有殘留排放需削減,負排放技術可作為最終解決方案。

  然而,實現這些技術支撐仍面臨現實挑戰。王燦強調三大難題:

  挑戰一:技術創新的復雜性

  “工業技術應用場景差異大(如綠氫成熟度低),且碳中和依賴高關聯性基礎設施與產業鏈協同。”王燦指出,破解工業碳中和還需要50%以上的技術創新。

  他認為,傳統“單點突破”模式(依賴科研單位、高校)難以應對復雜場景,亟需轉向全產業鏈協同創新:一方面通過設立重大科技項目、搭建產學研平臺的融合平臺;另一方面加強國際合作,可降低研發成本、提升技術研發成功率,呼應全球氣候治理需求。

  挑戰二:區域協同不足

  碳中和催生的新興產業若缺乏協調,易引發地方同質化甚至內卷化競爭。

  王燦建議,需強化央地協同與區域協調。基于各地產業基礎、資源稟賦和環境承載力,推動形成集群化、差異化的綠色低碳轉型格局。例如東北地區依托煤炭資源優勢,可通過頂層設計推動煤化工產業的綠色低碳轉型。

  此外,他還表示,在處理“重點建設”與“協同互補”關系時,需避免各地盲目跟風,充分發揮地方特色優勢。

  挑戰三:全鏈條碳監管缺失

  “當前全產業鏈碳排放監管聚焦生產端,監管體系尚不完善。”王燦表示,需從全周期視角,對產品研發、原材料供應、產業鏈規劃直至廢舊設備回收階段進行碳排放跟蹤與核查,以此推動全產業鏈低碳化構建。

  此外,王燦特別強調政策與市場的構建,以及雙輪互動的重要性。

  人工智能仍有兩大挑戰

  在碳中和轉型中,工業領域(尤其是高耗能行業低碳轉型)是核心,但高耗能產業常因被視為“淘汰對象”陷入融資困境。王燦提出,需創新政策工具,從“關注綠色”轉向“關注轉型”。

  近期火熱的人工智能能否賦能工業領域的碳中和?王燦指出,人工智能可以推動低碳技術要素的升級變革,豐富和強化數據要素的關鍵作用,促進各類要素組合優化與協同配置,以及提升人力資本的質量。

  然而,人工智能在工業領域的應用仍面臨兩大挑戰。

  其一,技術落地復雜。一方面,低成本減排機會未充分應用,另一方面,高成本新技術難以落地。王燦認為,人工智能未來需在兩方面發力:前者需挖掘通用應用場景,后者需針對性解決創新問題

  其二,公平性問題。諾貝爾獎得主指出,人工智能應用可能將權力集中于精英階層,加劇馬太效應。

  “工業領域具有資本與勞動密集型特征,其快速智能化可能沖擊就業、擠壓中小企業生存空間、加劇區域經濟失衡及全球技術分工不平等,對發展中國家影響尤甚。”因此,王燦建議,在推動AI賦能工業發展的同時,通過轉移支付、反壟斷監管、技能培訓及參與國際規則制定等機制保障轉型公平性。

  談及實踐探索,王燦介紹了清華環境學院的工作:團隊依托清華碳中和院平臺,聯合40余家高校科研機構、近200名科研人員,打造“天工計劃”碳排放數據庫。

  據了解,該平臺實現知識產權自主可控,具備開源共享、便捷易用特性,通過AI技術對接國際標準,支撐生態環境部數據庫建設并接入聯合國環境署平臺;借助大語言模型簡化操作門檻,工業領域用戶無需專業背景即可使用,數據聚焦中國產業實際,已在北京經開區等園區落地應用。

(文章來源:21世紀經濟報道)

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