实现碳达峰碳中和，是党中央统筹国内国际两个大局作出的重大战略决策。2020年，习近平总书记在联合国大会中提出了中国碳达峰、碳中和的时间表，即二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。碳中和是人类能源结构的又一次大的变革，这既是社会可持续发展的不二选择，也是产业结构调整和发展的重大历史机遇。在碳中和的背景下，企业面临着巨大的挑战和选择，面临着节能减排、提质增效、产业转型的当务之急。国家对“双碳”高度重视，政府密切出台了一系列重要的政策文件，多次强调了“加强绿色低碳技术创新应用的重要性”。

在“双碳”的背景下，人工智能+物联网，即“AI+IoT” (以下简称“AIoT”)能够扮演诸多重要角色，通过智能感知，可以融合多元多维的异构数据；利用人工智能，可以打造AI优先的引擎，对数据深度分析，从而实现数据驱动的智能决策。这种基于“AIoT”的感知、决策、优化可以实现循环迭代，赋能生产方式的绿色化转型，助力实现碳中和的战略目标。“其研究和应用场景包含以下几个方向：

第一个方向是能源融合，即清洁能源和传统能源的融合。从发电、输电、供电到用能和储能，都有很多问题需要解决。利用“AIoT”技术，可有效监控碳排放、优化智能机组的控制、感知和动态预测电网负载、进行智能调峰和调度均衡。第二个方向是ICT产业本身，通过“端、边、云、网、智”的进一步融合、面向通信网络和算力网络的AI算法优化、持续改进异构设备协同与计算架构持续优化，可逐步实现包括降低传统数据中心能耗水平、提升5G通信网络效能和优化新一代AI计算架构等目标，从而使ICT产业逐步实现“碳中和”。第三个方向是新兴的绿色产业，包括绿色城市、绿色园区/楼宇和绿色交通。目前全球楼宇和交通的GHT排放量分别是17%和16%左右，所以在这些领域，“AIoT”也大有可为。

目前，国内外的众多大学和企业都开展了一些相关的科研的工作，但有关“AIoT”的工作还比较初步，也面临着一些挑战。“AIoT”要优化的系统高度复杂，它不仅规模大、维度高、周期长，而且是相对发散的、高随机性的开放环境。AI的系统是大模型、大数据、大计算，排放本身就很高。并且，现在的工作多为单点的技术，针对单一场景，场景间优化的策略迁移比较困难，缺乏一个共性的技术平台。为了解决这些挑战，AIR开展了“AIoT”、“双碳”和绿色计算的相关研究工作。目前，AIR聚焦于两个方面的核心技术的研究。一个是打造高效能的AI计算系统，第二是AI的算法和模型。同时，AIR致力于研究端、边、云协同的底层的计算系统，支撑上层的数据驱动的决策算法，希望打造出一个相对共性的“AIoT”的计算平台。

张亚勤院长介绍了AIR在这方面做的三个代表性的工作：

第一，AIR联合亚信，基于5G的三维信道建模仿真，对多基站MIMO天线权值优化开展研究。通过对环境、状态和动作进行高效表征建模和多智能体优化算法的建模，实现了5G网络功耗降低15%左右、5G网络覆盖质量的提升5%的初步研究结果。目前，我们正在进行的多基站的组合优化工作也已经取得了实质进展。

第二，AIR助理研究员詹仙园博士前期开展的AI+加火力发电机组燃烧控制优化研究工作，每年可以为一台600MW机组节煤炭3000-4000吨。这是首个把离线强化学习用到火力发电这一复杂的这个工业/能源系统的研究。后续，我们将与万国数据开展合作，以数据中心极致能耗为科研方向，以降低暖通设备能耗和新一代数据中心储能系统优化为目标，进一步拓展强化学习和AIoT相关技术应用。

第三，AIR在打造高性能AI计算系统方面开展一系列的研究工作。比如对于面向异构硬件的模型生成，AIR提出的新预测方法可以快速搜索特定硬件上满足推理延迟的模型结构。针对 big.LITTLE CPU的模型推理进行深度优化，可以加速90%以上，降低能耗50%以上。对于移动的GPU，AIR提出新的高效算子代码，与现有的方法相比加速高达十四倍。更进一步，AIR对CPU加上GPU的并行模型推理进行了优化，加速三倍以上，降低能耗多达60%。AIR和百度在低碳交通智能网联与车路协同生态方面的开展了一系列的工作，包括联合发布的Apollo Air计划和车路协同数据集DAIR-V2X。Apollo目前是全球最大的无人驾驶和平台，这一研究工作对智能交通本身的整体效提升和降低碳排放都有积极的意义。

在最后，张亚勤总结到，“AI+IoT”对于绿色计算、对于“双碳”的研究都大有可为，但需要沉淀出具备一系列可跨领域落地的、可通用化的数据驱动算法应用，并基于此搭建一个AI控制优化的算法引擎。AIR希望能和同行一起，在“AI+IoT”领域开展更多相关研究工作，为实现我国2060碳中和的目标贡献力量。

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