隨著(zhu)新興數(shu)(shu)字(zi)(zi)技術的(de)(de)(de)大(da)(da)規模(mo)應用與深度滲透，人(ren)們對數(shu)(shu)字(zi)(zi)化(hua)體驗的(de)(de)(de)期待(dai)越(yue)(yue)來越(yue)(yue)高(gao)，城市治理對數(shu)(shu)字(zi)(zi)化(hua)能(neng)力的(de)(de)(de)要求越(yue)(yue)來越(yue)(yue)高(gao)，云計算、大(da)(da)數(shu)(shu)據、人(ren)工智能(neng)、物聯網(wang)、區塊鏈(lian)等對大(da)(da)規模(mo)數(shu)(shu)據處理的(de)(de)(de)能(neng)耗要求也越(yue)(yue)來越(yue)(yue)高(gao)。由此(ci)，“綠色數(shu)(shu)字(zi)(zi)化(hua)”逐漸成(cheng)為“雙碳”時代的(de)(de)(de)熱點話題，推動數(shu)(shu)字(zi)(zi)基(ji)礎設施與數(shu)(shu)字(zi)(zi)體驗的(de)(de)(de)綠色化(hua)，成(cheng)為城市數(shu)(shu)字(zi)(zi)治理發展的(de)(de)(de)基(ji)準與底線。

城市數字治理的減碳方向：“數字+低碳”

隨著新(xin)興數(shu)(shu)字(zi)技術(shu)的大(da)(da)規(gui)模應用(yong)與(yu)深(shen)度滲(shen)透(tou)，人們對(dui)數(shu)(shu)字(zi)化(hua)體驗(yan)的期(qi)待(dai)越來(lai)越高，城市治理對(dui)數(shu)(shu)字(zi)化(hua)能力(li)的要求(qiu)(qiu)越來(lai)越高，云計算(suan)、大(da)(da)數(shu)(shu)據、人工(gong)智能、物聯網、區(qu)塊鏈等對(dui)大(da)(da)規(gui)模數(shu)(shu)據處理的能耗要求(qiu)(qiu)也越來(lai)越高。由此，“綠(lv)色數(shu)(shu)字(zi)化(hua)”逐(zhu)漸成為“雙(shuang)碳”時代的熱點話題，推動數(shu)(shu)字(zi)基礎設施(shi)與(yu)數(shu)(shu)字(zi)體驗(yan)的綠(lv)色化(hua)，成為城市數(shu)(shu)字(zi)治理發展的基準與(yu)底線。

WeCity低碳城市研究組

數(shu)字(zi)(zi)化，似(si)乎從誕生(sheng)的(de)那一刻起就在(zai)(zai)研究界與(yu)媒體界與(yu)“無紙(zhi)化”、“綠色化”、“低(di)碳(tan)化”等名詞劃(hua)等號，互聯(lian)網領域的(de)邊際(ji)成(cheng)本效應遞減(jian)原理，在(zai)(zai)數(shu)字(zi)(zi)化的(de)能(neng)耗(hao)方(fang)面(mian)似(si)乎也完(wan)全適用。

但是，隨(sui)著新興數字技(ji)術的(de)大規(gui)模應用(yong)與(yu)深(shen)度滲透，人們對(dui)(dui)數字化(hua)體驗的(de)期待越來(lai)越高(gao)，城(cheng)市治(zhi)(zhi)理(li)對(dui)(dui)數字化(hua)能力的(de)要求越來(lai)越高(gao)，云(yun)計(ji)算(suan)、大數據、人工智能、物(wu)聯網、區塊鏈等對(dui)(dui)大規(gui)模數據處理(li)的(de)能耗要求也越來(lai)越高(gao)。由此，“綠(lv)(lv)色(se)數字化(hua)”逐漸成(cheng)為“雙碳”時代(dai)的(de)熱點話題，推動(dong)數字基礎設施與(yu)數字體驗的(de)綠(lv)(lv)色(se)化(hua)，成(cheng)為城(cheng)市數字治(zhi)(zhi)理(li)發展的(de)基準(zhun)與(yu)底線。

數字(zi)技(ji)(ji)術在(zai)向各(ge)個產(chan)業(ye)場(chang)景深度滲透的(de)(de)(de)同時，也在(zai)構建起全球城(cheng)市“雙碳”發展的(de)(de)(de)智能(neng)化底座。在(zai)這個過程中，一方面數字(zi)技(ji)(ji)術促進能(neng)源(yuan)資(zi)(zi)源(yuan)和(he)礦產(chan)資(zi)(zi)源(yuan)安全綠色開采和(he)清(qing)潔低碳使用(yong)，實現能(neng)源(yuan)消費(fei)供需(xu)(xu)平衡，為城(cheng)市帶(dai)來(lai)可(ke)觀(guan)的(de)(de)(de)效率收(shou)益;另(ling)一方面數字(zi)技(ji)(ji)術本身也可(ke)能(neng)引致(zhi)更多能(neng)源(yuan)消耗，存儲、移動(dong)、處(chu)理和(he)分析數據都(dou)需(xu)(xu)要能(neng)源(yuan)，特別是(shi)對電力的(de)(de)(de)需(xu)(xu)求增加。

英國公開大學(xue)教授John Naughton表示，數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)中心(xin)約占(zhan)數(shu)(shu)(shu)字生態系統消(xiao)耗所有能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)50%，個人設備使(shi)用占(zhan)34%，負責制造這些設備的(de)(de)(de)(de)產業占(zhan)16%。根據(ju)(ju)中國數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)中心(xin)能(neng)(neng)耗與(yu)可(ke)再生能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)使(shi)用潛力研究，2018年(nian)(nian)中國數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)中心(xin)總耗電約1600億千(qian)瓦時，相當于三峽水電站全年(nian)(nian)發電量。此外，自2008年(nian)(nian)比(bi)(bi)特幣(bi)誕生后(hou)，虛(xu)擬貨幣(bi)“挖礦”帶來的(de)(de)(de)(de)高(gao)能(neng)(neng)耗對能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)發展也構(gou)成了(le)極大威脅。根據(ju)(ju)國際能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)局(ju)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)，全球(qiu)比(bi)(bi)特幣(bi)開采消(xiao)耗的(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)比(bi)(bi)奧地(di)利和哥倫比(bi)(bi)亞(ya)等國家(jia)消(xiao)耗的(de)(de)(de)(de)能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)還(huan)多(duo)。因此，數(shu)(shu)(shu)字技術雖然(ran)是(shi)全球(qiu)低碳(tan)運動的(de)(de)(de)(de)重要(yao)推動力，而當算(suan)力成為一(yi)種現(xian)代城(cheng)(cheng)市(shi)(shi)運行(xing)的(de)(de)(de)(de)重要(yao)能(neng)(neng)源(yuan)(yuan)與(yu)資(zi)源(yuan)(yuan)，那么(me)，對數(shu)(shu)(shu)字碳(tan)足(zu)跡的(de)(de)(de)(de)治理(li)則(ze)是(shi)實現(xian)城(cheng)(cheng)市(shi)(shi)可(ke)持續(xu)發展需(xu)要(yao)面對的(de)(de)(de)(de)重要(yao)課題。

數字技術的碳排放及其影響

隨著(zhu)數(shu)(shu)字(zi)(zi)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)和(he)(he)數(shu)(shu)字(zi)(zi)基(ji)礎設施日益增多，人類對計(ji)(ji)算的(de)(de)(de)(de)需(xu)求(qiu)也(ye)隨之增加，構(gou)建(jian)和(he)(he)運行計(ji)(ji)算系統基(ji)礎設施的(de)(de)(de)(de)能源需(xu)求(qiu)和(he)(he)排放量，也(ye)逐(zhu)漸得(de)到重視(shi)。這(zhe)兩年，不(bu)少(shao)研(yan)究(jiu)(jiu)機構(gou)和(he)(he)人員嘗試對互聯網、數(shu)(shu)據中心(xin)、人工智能等數(shu)(shu)字(zi)(zi)交(jiao)互產(chan)(chan)生的(de)(de)(de)(de)碳足(zu)跡(ji)進(jin)行計(ji)(ji)算，基(ji)本上都只能做到粗略估(gu)算，而無法獲(huo)得(de)精(jing)準數(shu)(shu)值。由于難以估(gu)算數(shu)(shu)字(zi)(zi)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)碳足(zu)跡(ji)，研(yan)究(jiu)(jiu)領域針對不(bu)同的(de)(de)(de)(de)邊(bian)界條件(jian)和(he)(he)不(bu)同的(de)(de)(de)(de)計(ji)(ji)算方(fang)(fang)式展開研(yan)究(jiu)(jiu)。碳足(zu)跡(ji)是否應該涵蓋數(shu)(shu)字(zi)(zi)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)型經(jing)濟活(huo)動產(chan)(chan)生的(de)(de)(de)(de)排放量，以及其在其他領域節(jie)省的(de)(de)(de)(de)排放量，是一直以來的(de)(de)(de)(de)爭議(yi)論題，研(yan)究(jiu)(jiu)領域更趨向于通(tong)過研(yan)究(jiu)(jiu)數(shu)(shu)字(zi)(zi)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)能源需(xu)求(qiu)問(wen)題來估(gu)算數(shu)(shu)字(zi)(zi)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)的(de)(de)(de)(de)碳足(zu)跡(ji)。而目(mu)前達(da)成共識(shi)的(de)(de)(de)(de)數(shu)(shu)字(zi)(zi)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)碳足(zu)跡(ji)主要集中在三個方(fang)(fang)面：

數字(zi)技(ji)(ji)術制造及(ji)生(sheng)命(ming)周期的(de)(de)排(pai)(pai)(pai)放量。據研究估計，數字(zi)技(ji)(ji)術的(de)(de)排(pai)(pai)(pai)放量大部分(fen)(fen)(約三分(fen)(fen)之二)來自其(qi)使用(yong)過程中所(suo)耗電(dian)力，較小但(dan)仍有很大一部分(fen)(fen)的(de)(de)排(pai)(pai)(pai)放量產(chan)生(sheng)于此類技(ji)(ji)術生(sheng)命(ming)周期中“具(ju)身(shen)性”排(pai)(pai)(pai)放，即自原材(cai)料提取到制造、分(fen)(fen)銷(xiao)，材(cai)料的(de)(de)最(zui)終(zhong)回收及(ji)處置所(suo)產(chan)生(sheng)的(de)(de)排(pai)(pai)(pai)放量。比如(ru)相對于互(hu)聯網和數據中心而言，用(yong)戶(hu)智(zhi)(zhi)能(neng)設(she)(she)備(筆(bi)記本電(dian)腦、智(zhi)(zhi)能(neng)手機等終(zhong)端)在其(qi)使用(yong)階段(duan)的(de)(de)耗電(dian)量十分(fen)(fen)渺小，但(dan)如(ru)果經常(chang)更新換代智(zhi)(zhi)能(neng)設(she)(she)備，從全球角度(du)來講(jiang)設(she)(she)備制造所(suo)產(chan)生(sheng)的(de)(de)碳排(pai)(pai)(pai)放量就(jiu)相當可(ke)觀(guan)了。

數(shu)(shu)字計(ji)(ji)算(suan)(suan)運行(xing)(xing)中(zhong)(zhong)的(de)(de)能(neng)(neng)源需求(qiu)。數(shu)(shu)字技(ji)術的(de)(de)應(ying)用(yong)有賴于(yu)綜合基礎(chu)設施，如電纜、光纖、計(ji)(ji)算(suan)(suan)機、數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)、路由(you)器(qi)、服務器(qi)、中(zhong)(zhong)繼器(qi)、衛星、天線桿及(ji)執行(xing)(xing)其功能(neng)(neng)所(suo)需的(de)(de)能(neng)(neng)源。尤其是云(yun)計(ji)(ji)算(suan)(suan)、人工智能(neng)(neng)(AI)、計(ji)(ji)算(suan)(suan)機視(shi)覺、區塊(kuai)鏈(lian)等(deng)數(shu)(shu)字技(ji)術的(de)(de)發展(zhan)和(he)(he)(he)運用(yong)依托于(yu)日益龐(pang)(pang)大(da)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)和(he)(he)(he)運算(suan)(suan)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)，需要海量的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)傳輸和(he)(he)(he)遠程處理，以及(ji)龐(pang)(pang)雜的(de)(de)重復計(ji)(ji)算(suan)(suan)和(he)(he)(he)反復推演，機器(qi)學習(xi)和(he)(he)(he)深度(du)學習(xi)任務的(de)(de)異構性質導致整(zheng)個過程存在(zai)廣泛的(de)(de)直(zhi)接排放和(he)(he)(he)潛在(zai)排放。這部分碳排放的(de)(de)計(ji)(ji)算(suan)(suan)主要取決于(yu)本地設備的(de)(de)功耗(hao)以及(ji)互聯網基礎(chu)設施(網絡及(ji)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin))的(de)(de)電力需求(qiu)。據(ju)估(gu)計(ji)(ji)，2019年(nian)全(quan)球數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)的(de)(de)電力需求(qiu)約為200TWh，約占全(quan)球電力需求(qiu)的(de)(de)0.8%。在(zai)過去十年(nian)中(zhong)(zhong)，數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)的(de)(de)能(neng)(neng)源需求(qiu)保持不(bu)變，而(er)隨著數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)的(de)(de)工作量日益增加及(ji)計(ji)(ji)算(suan)(suan)能(neng)(neng)力大(da)幅(fu)提(ti)升，全(quan)球互聯網流量的(de)(de)年(nian)均增長率達到30%。

數(shu)字設備回收(shou)所包含(han)的(de)(de)潛在(zai)電(dian)子(zi)垃(la)(la)圾。隨著數(shu)字技(ji)術的(de)(de)高(gao)速發展和(he)科(ke)技(ji)需求的(de)(de)不(bu)斷(duan)高(gao)漲，智(zhi)能設備的(de)(de)更新速度越來越快，在(zai)不(bu)斷(duan)迭代(dai)淘(tao)汰(tai)的(de)(de)過程中(zhong)產(chan)生了大量(liang)的(de)(de)廢棄(qi)設備和(he)電(dian)子(zi)垃(la)(la)圾。電(dian)子(zi)垃(la)(la)圾含(han)有多(duo)種(zhong)有毒添(tian)加劑或有害物(wu)質，而(er)目前全(quan)球(qiu)(qiu)尤(you)其是(shi)發展中(zhong)國家(jia)，對于電(dian)子(zi)垃(la)(la)圾的(de)(de)回收(shou)和(he)處理仍十分粗放，造成的(de)(de)環境(jing)污染問題(ti)十分嚴重(zhong)。根據(ju) 2020年全(quan)球(qiu)(qiu)電(dian)子(zi)廢物(wu)監測，全(quan)球(qiu)(qiu)已產(chan)生5360萬噸電(dian)子(zi)垃(la)(la)圾，并(bing)在(zai)持續增(zeng)長。

從能源、芯片到算法，數字技術的碳中和路徑

研(yan)究發(fa)現，不同(tong)(tong)數字技術(shu)及(ji)設(she)備產生的碳(tan)足跡差異性很大(da)，這主要(yao)(yao)取決于背后承(cheng)載(zai)的算(suan)法(fa)設(she)計、硬(ying)件設(she)備類型及(ji)能源/發(fa)電性質。針對大(da)型數字交互系統，影(ying)響其碳(tan)足跡的因素主要(yao)(yao)包(bao)括區位、芯片(pian)和算(suan)法(fa)，這同(tong)(tong)樣也是數字技術(shu)尋求碳(tan)中和的主要(yao)(yao)突破口。

優化(hua)(hua)數(shu)(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)區位(wei)布局。將(jiang)(jiang)用于支撐海量運(yun)(yun)(yun)算(suan)的(de)(de)(de)(de)(de)大(da)型(xing)數(shu)(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)從煤(mei)炭等密集型(xing)發(fa)電的(de)(de)(de)(de)(de)地(di)方更(geng)改(gai)為使(shi)用可(ke)再(zai)生能(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)(yuan)運(yun)(yun)(yun)行(xing)電網(wang)(wang)的(de)(de)(de)(de)(de)區域，能(neng)夠(gou)(gou)有(you)(you)效優化(hua)(hua)數(shu)(shu)(shu)字(zi)技術(shu)運(yun)(yun)(yun)行(xing)中(zhong)(zhong)(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)(yuan)需求;此(ci)外將(jiang)(jiang)大(da)型(xing)數(shu)(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)設置在(zai)平均溫(wen)度偏(pian)低(di)的(de)(de)(de)(de)(de)地(di)區，能(neng)夠(gou)(gou)有(you)(you)效降低(di)服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)機架的(de)(de)(de)(de)(de)冷卻成本(ben)。將(jiang)(jiang)能(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)(yuan)納(na)入數(shu)(shu)(shu)字(zi)技術(shu)碳中(zhong)(zhong)(zhong)性(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)首要考慮(lv)因素，具備(bei)充分的(de)(de)(de)(de)(de)可(ke)行(xing)性(xing)。將(jiang)(jiang)數(shu)(shu)(shu)據(ju)存儲和處理(li)從本(ben)地(di)服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)轉移到公共云(yun)(yun)服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)(即遠程數(shu)(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin))，能(neng)夠(gou)(gou)有(you)(you)效提升數(shu)(shu)(shu)據(ju)基礎設施的(de)(de)(de)(de)(de)能(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)(yuan)效率;通(tong)過(guo)云(yun)(yun)計算(suan)服(fu)務(wu)(wu)(wu)能(neng)夠(gou)(gou)優化(hua)(hua)服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)的(de)(de)(de)(de)(de)負載(zai)能(neng)力，進行(xing)更(geng)高效的(de)(de)(de)(de)(de)管理(li);通(tong)過(guo)服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)虛(xu)擬(ni)化(hua)(hua)技術(shu)，可(ke)將(jiang)(jiang)物理(li)服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)劃分為多個虛(xu)擬(ni)機，促進數(shu)(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)運(yun)(yun)(yun)營商使(shi)用更(geng)少的(de)(de)(de)(de)(de)服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)提供更(geng)大(da)的(de)(de)(de)(de)(de)輸出，但服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)虛(xu)擬(ni)化(hua)(hua)應結合監控和調節(jie)服(fu)務(wu)(wu)(wu)器(qi)(qi)負載(zai)的(de)(de)(de)(de)(de)有(you)(you)效方式，實現(xian)(xian)能(neng)源(yuan)(yuan)(yuan)(yuan)效率最大(da)化(hua)(hua)。就國內而言(yan)，以騰訊為代表的(de)(de)(de)(de)(de)互聯網(wang)(wang)企業將(jiang)(jiang)數(shu)(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)向云(yun)(yun)貴(gui)地(di)區部署(shu)，也體(ti)現(xian)(xian)了對(dui)通(tong)過(guo)優化(hua)(hua)數(shu)(shu)(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(xin)區位(wei)實現(xian)(xian)碳中(zhong)(zhong)(zhong)和的(de)(de)(de)(de)(de)重(zhong)視。

研(yan)發(fa)(fa)節(jie)能計(ji)(ji)算芯(xin)片。數(shu)字技(ji)術及(ji)設(she)備發(fa)(fa)展至今，已(yi)日漸具有節(jie)能性。隨著硬件設(she)計(ji)(ji)、研(yan)發(fa)(fa)與制造技(ji)術的(de)進步，以及(ji)新材料的(de)應用，電(dian)信及(ji)技(ji)術行(xing)業在(zai)不增(zeng)加功(gong)耗(hao)的(de)情況(kuang)下，成(cheng)倍地提(ti)升(sheng)芯(xin)片的(de)性能及(ji)速(su)度。經(jing)幾項研(yan)究確認(ren)，摩爾定律在(zai)過去十年中已(yi)經(jing)放緩(huan)。為(wei)繼(ji)續提(ti)升(sheng)硬件能效的(de)極限，研(yan)究新型(xing)低功(gong)耗(hao)處理器勢在(zai)必(bi)行(xing)。在(zai)近(jin)期研(yan)發(fa)(fa)中的(de)大(da)腦啟發(fa)(fa)型(xing)神經(jing)形(xing)態硬件和新的(de)人工智能加速(su)器芯(xin)片，其機器學習(xi)計(ji)(ji)算速(su)度要比之前快了(le)10倍。

使用稀(xi)(xi)疏(shu)矩(ju)陣算(suan)法(fa)(fa)。現有(you)的(de)(de)一些(xie)智能算(suan)法(fa)(fa)耗(hao)電相對過(guo)大(da)，通(tong)過(guo)精簡(jian)代碼(ma)，升(sheng)級(ji)算(suan)法(fa)(fa)，使用更(geng)加低(di)耗(hao)高效(xiao)的(de)(de)算(suan)法(fa)(fa)，能夠(gou)有(you)效(xiao)節(jie)約(yue)成本(ben)，降低(di)碳排(pai)放(fang)量。而稀(xi)(xi)疏(shu)矩(ju)陣算(suan)法(fa)(fa)的(de)(de)最大(da)特點是(shi)通(tong)過(guo)只存(cun)儲(chu)和處理(li)非零(ling)元(yuan)素(su)從而大(da)幅度(du)降低(di)存(cun)儲(chu)空間需求(qiu)以及計算(suan)復雜度(du)，代價則是(shi)必須使用專門的(de)(de)稀(xi)(xi)疏(shu)矩(ju)陣壓縮存(cun)儲(chu)數據結構。

全球數字科技企業的脫碳實踐

盡管與能源、交(jiao)通等(deng)行業(ye)相比，數(shu)(shu)字技(ji)術在(zai)應用過程中產生(sheng)的碳足跡不(bu)值一(yi)提，但依然(ran)需要承認并重視其存在(zai)，并積極嘗(chang)試減碳創(chuang)新(xin)與實踐(jian)。近幾年不(bu)少互聯網(wang)企業(ye)、初創(chuang)公司(si)及研究團隊已經開始了數(shu)(shu)字技(ji)術的脫碳實踐(jian)。

利用(yong)(yong)人工智能(neng)為數(shu)(shu)據(ju)(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)降溫。在數(shu)(shu)據(ju)(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)內(nei)保持服務器的(de)(de)冷卻(que)是(shi)需要大(da)量電(dian)力(li)的(de)(de)，特別(bie)是(shi)像谷歌(google)等(deng)技(ji)術(shu)(shu)巨頭(tou)運營的(de)(de)大(da)型設施。在過(guo)去(qu)十年(nian)中(zhong)(zhong)(zhong)，谷歌研究人員針對數(shu)(shu)據(ju)(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)的(de)(de)冷卻(que)及節能(neng)方面做出了一些(xie)改進(jin)。2016年(nian)，谷歌DeepMind AI部門(men)使(shi)用(yong)(yong)數(shu)(shu)據(ju)(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)的(de)(de)歷(li)史數(shu)(shu)據(ju)(ju)(如(ru)溫度(du)、功率、泵速等(deng))來訓練(lian)深度(du)神(shen)經網絡技(ji)術(shu)(shu)的(de)(de)集成，通過(guo)使(shi)用(yong)(yong)機器學習(xi)(xi)和(he)人工智能(neng)系(xi)(xi)統來管理谷歌數(shu)(shu)據(ju)(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)的(de)(de)冷卻(que)情況(kuang)，實現了階段性(xing)(xing)飛躍，節省了冷卻(que)所需能(neng)源(yuan)的(de)(de)40%。基于(yu)此，研究人員對神(shen)經網絡進(jin)一步訓練(lian)，以(yi)優(you)化總建筑(zhu)能(neng)耗(hao)與(yu)IT能(neng)耗(hao)的(de)(de)比率(又稱(cheng)用(yong)(yong)電(dian)效率，或(huo)PUE)，成功實現AI冷卻(que)控制系(xi)(xi)統，將優(you)化邊界限制在有限操作(zuo)范圍內(nei)，從而優(you)先考(kao)慮安全(quan)(quan)性(xing)(xing)及可靠(kao)性(xing)(xing)。該系(xi)(xi)統實現了自主性(xing)(xing)，可以(yi)在最低監督條(tiao)件下運行，以(yi)調節其(qi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)的(de)(de)加熱和(he)冷卻(que)效果。此外，日本神(shen)戶理研計算科學中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)(RIKEN Center for Computational Science)于(yu)2021年(nian)開始全(quan)(quan)面運行，應用(yong)(yong)于(yu)天氣和(he)氣候預測在內(nei)的(de)(de)廣泛領域，能(neng)源(yuan)創建、存儲(chu)和(he)使(shi)用(yong)(yong)，清潔(jie)能(neng)源(yuan)發(fa)展和(he)新(xin)材料開發(fa)等(deng)，其(qi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)心(xin)(xin)冷卻(que)技(ji)術(shu)(shu)采(cai)用(yong)(yong)全(quan)(quan)新(xin)熱交(jiao)換機制，通過(guo)機器學習(xi)(xi)及AI系(xi)(xi)統加快處理速度(du)，實現規模效益。

重(zhong)構神經(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)，實現碳減排。麻省理(li)工(gong)學院(yuan)的(de)研究團(tuan)隊(dui)開(kai)發了(le)(le)一種(zhong)“AutoML”系統，該(gai)系統基(ji)于一個(ge)大(da)(da)型“一次性”(OFA)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(作為“母(mu)”網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo))，嵌套了(le)(le)大(da)(da)量從母(mu)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)稀疏(shu)激活的(de)子(zi)網(wang)(wang)(wang)(wang)。OFA 與所有(you)(you)子(zi)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)共享其所有(you)(you)學習權(quan)重(zhong)，這意味著它(ta)們基(ji)本(ben)上(shang)是(shi)經(jing)過(guo)預(yu)訓(xun)練(lian)(lian)(lian)(lian)的(de)。因此，每個(ge)子(zi)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)可(ke)以(yi)在(zai)推理(li)時獨立運行(xing)，無需重(zhong)新訓(xun)練(lian)(lian)(lian)(lian)。該(gai)團(tuan)隊(dui)還(huan)設計了(le)(le)一個(ge)具(ju)有(you)(you)多(duo)種(zhong)架構配(pei)置的(de)OFA卷積神經(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(CNN)，用于處(chu)理(li)不同(tong)(tong)數量的(de)層(ceng)和“神經(jing)元”、不同(tong)(tong)的(de)濾波器大(da)(da)小(xiao)和不同(tong)(tong)的(de)輸入圖像(xiang)(xiang)分(fen)辨率的(de)圖像(xiang)(xiang)處(chu)理(li)任務。OFA將模型訓(xun)練(lian)(lian)(lian)(lian)和架構搜索(suo)解(jie)耦，將一次性訓(xun)練(lian)(lian)(lian)(lian)成(cheng)(cheng)本(ben)分(fen)散到(dao)多(duo)個(ge)推理(li)硬件平臺(tai)和資源(yuan)限制(zhi)中。這種(zhong)“漸進(jin)式收縮”算法(fa)有(you)(you)效地訓(xun)練(lian)(lian)(lian)(lian)OFA網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)并同(tong)(tong)時支持所有(you)(you)子(zi)網(wang)(wang)(wang)(wang)。它(ta)首先(xian)以(yi)最大(da)(da)尺寸訓(xun)練(lian)(lian)(lian)(lian)整(zheng)個(ge)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)，然后逐漸縮小(xiao)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)的(de)尺寸以(yi)包含更小(xiao)的(de)子(zi)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)。較小(xiao)的(de)子(zi)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)在(zai)大(da)(da)型子(zi)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)的(de)幫助下進(jin)行(xing)訓(xun)練(lian)(lian)(lian)(lian)，共同(tong)(tong)成(cheng)(cheng)長。最后，支持所有(you)(you)不同(tong)(tong)大(da)(da)小(xiao)的(de)子(zi)網(wang)(wang)(wang)(wang)，允許根據平臺(tai)的(de)功率和速(su)度(du)限制(zhi)進(jin)行(xing)快(kuai)速(su)專業化。通過(guo)對神經(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)模型訓(xun)練(lian)(lian)(lian)(lian)模式的(de)重(zhong)構，最終可(ke)以(yi)最大(da)(da)限度(du)地降(jiang)低能耗實現碳減排。

引(yin)入碳(tan)(tan)透明(ming)(ming)標(biao)簽，標(biao)明(ming)(ming)ICT產(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)碳(tan)(tan)排放(fang)(fang)量。現有的(de)(de)(de)(de)碳(tan)(tan)足跡計算(suan)(suan)方法很難適配于(yu)數字技(ji)(ji)術(shu)及智能設備，而(er)隨著(zhu)越來(lai)越多(duo)的(de)(de)(de)(de)數字產(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)和(he)服務的(de)(de)(de)(de)興起，如何提高(gao)用(yong)戶(hu)(hu)(hu)對(dui)其產(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)碳(tan)(tan)排放(fang)(fang)的(de)(de)(de)(de)認識并提升透明(ming)(ming)度(du)，成為科技(ji)(ji)公司(si)面對(dui)碳(tan)(tan)中(zhong)和(he)目標(biao)的(de)(de)(de)(de)重大挑戰。國際外(wai)圍設備和(he)軟件制(zhi)造(zao)商羅技(ji)(ji)(Logitech)為了提高(gao)其產(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)碳(tan)(tan)排放(fang)(fang)的(de)(de)(de)(de)透明(ming)(ming)度(du)，引(yin)入了碳(tan)(tan)透明(ming)(ming)度(du)標(biao)簽，表示產(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)在其整個生命周期內(nei)造(zao)成的(de)(de)(de)(de)碳(tan)(tan)排放(fang)(fang)量，以及這些(xie)排放(fang)(fang)量是否(fou)已被抵消，從(cong)而(er)將產(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)標(biao)記為碳(tan)(tan)中(zhong)性。羅技(ji)(ji)不(bu)僅(jin)計算(suan)(suan)原(yuan)材料(liao)使用(yong)、制(zhi)造(zao)和(he)分(fen)銷產(chan)(chan)(chan)生的(de)(de)(de)(de)排放(fang)(fang)量，還(huan)計算(suan)(suan)最終用(yong)戶(hu)(hu)(hu)使用(yong)其產(chan)(chan)(chan)生的(de)(de)(de)(de)排放(fang)(fang)量，然后全部抵消，通過對(dui)從(cong)生產(chan)(chan)(chan)端到(dao)用(yong)戶(hu)(hu)(hu)端的(de)(de)(de)(de)碳(tan)(tan)抵消計算(suan)(suan)來(lai)打造(zao)碳(tan)(tan)中(zhong)和(he)產(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)。隨著(zhu)用(yong)戶(hu)(hu)(hu)對(dui)“雙碳(tan)(tan)”認知越來(lai)越深，對(dui)于(yu)未來(lai)普及化的(de)(de)(de)(de)標(biao)準(zhun)化電子產(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)，用(yong)戶(hu)(hu)(hu)甚至可能愿(yuan)意為碳(tan)(tan)中(zhong)和(he)產(chan)(chan)(chan)品(pin)(pin)(pin)支付溢價，而(er)這也是引(yin)導公眾共同參與推進低碳(tan)(tan)城(cheng)市的(de)(de)(de)(de)可持續路徑。

使(shi)(shi)用可(ke)再(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)，提(ti)高使(shi)(shi)用率。可(ke)再(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)的(de)(de)(de)使(shi)(shi)用可(ke)以(yi)有效降(jiang)低(di)數(shu)字(zi)技術(shu)使(shi)(shi)用的(de)(de)(de)排(pai)放量。2019年可(ke)再(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)的(de)(de)(de)四大企業承購(gou)商均為數(shu)字(zi)技術(shu)公司(si)(si)。谷(gu)歌、微(wei)軟、Facebook和亞(ya)馬遜等大型互聯(lian)網公司(si)(si)聲(sheng)明(ming)，其(qi)(qi)(qi)數(shu)據(ju)中心涉及領域均使(shi)(shi)用可(ke)再(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)，或(huo)(huo)在其(qi)(qi)(qi)他地方購(gou)買可(ke)再(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)。2018年，谷(gu)歌和蘋果采購(gou)或(huo)(huo)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)了充足可(ke)再(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)電力，來(lai)(lai)滿(man)足其(qi)(qi)(qi)數(shu)據(ju)中心的(de)(de)(de)能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)。亞(ya)馬遜和微(wei)軟大約(yue)一半的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)中心電力均來(lai)(lai)自可(ke)再(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)。此(ci)外，還可(ke)以(yi)通過智能(neng)(neng)(neng)(neng)調度的(de)(de)(de)方式(shi)來(lai)(lai)提(ti)升可(ke)再(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)的(de)(de)(de)使(shi)(shi)用率，即對(dui)計(ji)算時(shi)間(jian)安排(pai)進(jin)行間(jian)歇性管理(li)，在總體需求較低(di)或(huo)(huo)可(ke)再(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)供應較多的(de)(de)(de)情況下完成時(shi)間(jian)寬限內工作。對(dui)于谷(gu)歌、微(wei)軟、Facebook、亞(ya)馬遜等科技巨頭而(er)言，其(qi)(qi)(qi)物業投資、數(shu)據(ju)中心選(xuan)址以(yi)及新(xin)項目的(de)(de)(de)落(luo)戶都可(ke)能(neng)(neng)(neng)(neng)對(dui)一座城(cheng)市的(de)(de)(de)發展(zhan)產(chan)生(sheng)(sheng)(sheng)至關重要的(de)(de)(de)影響(xiang)，因此(ci)其(qi)(qi)(qi)產(chan)生(sheng)(sheng)(sheng)的(de)(de)(de)碳(tan)足跡以(yi)及對(dui)可(ke)再(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)(yuan)的(de)(de)(de)利用也將(jiang)影響(xiang)一座城(cheng)市的(de)(de)(de)低(di)碳(tan)實現之路。

城市數字治理的減碳思考

對于城市數(shu)字治理而言，關注建設、應用、管理、體驗、安全等環節(jie)的碳足跡，從設計(ji)、治理、監(jian)管等層面優化，是(shi)推進低碳城市建設的重要路(lu)徑(jing)。

從數(shu)字(zi)(zi)技術角度而(er)言，城(cheng)市(shi)數(shu)字(zi)(zi)治(zhi)理(li)的(de)減碳(tan)路線主要包括四個方(fang)面(mian)：首(shou)先(xian)是(shi)建設層(ceng)面(mian)，目(mu)前全國諸(zhu)多城(cheng)市(shi)在(zai)推進“一朵云(yun)(yun)”建設，通過對云(yun)(yun)計(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)資源的(de)集約(yue)化建設，以降(jiang)低城(cheng)市(shi)數(shu)字(zi)(zi)治(zhi)理(li)的(de)計(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)成(cheng)本(ben)，提升(sheng)算(suan)(suan)力的(de)效率(lv)。同時也有部(bu)分(fen)(fen)省份通過建設全省“一朵云(yun)(yun)”，并(bing)將部(bu)分(fen)(fen)云(yun)(yun)計(ji)(ji)(ji)算(suan)(suan)中(zhong)(zhong)心的(de)分(fen)(fen)節點部(bu)署到氣候適宜的(de)城(cheng)市(shi)，以實現(xian)對數(shu)據(ju)中(zhong)(zhong)心的(de)區位優(you)化。

其(qi)次是(shi)(shi)應用層(ceng)面，不論是(shi)(shi)“最多跑一次”抑(yi)或是(shi)(shi)“一網通辦”、“一網統管”，其(qi)背(bei)后的(de)(de)(de)核心(xin)都在于如何(he)實(shi)現高效的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據治理(li)，減少(shao)對信息和數(shu)(shu)據的(de)(de)(de)重新采(cai)集(ji)，利用人工(gong)智能、區塊鏈等(deng)數(shu)(shu)字技術，通過數(shu)(shu)據共享交換平臺、數(shu)(shu)據開(kai)放平臺以及電(dian)(dian)子(zi)證照庫的(de)(de)(de)建設，實(shi)現電(dian)(dian)子(zi)身份、電(dian)(dian)子(zi)材料、電(dian)(dian)子(zi)證照、電(dian)(dian)子(zi)印章等(deng)的(de)(de)(de)高效利用，減少(shao)數(shu)(shu)字空間的(de)(de)(de)碳足跡。

再次(ci)是體(ti)驗層(ceng)面，對于平臺(tai)和(he)系統的重復開(kai)(kai)發(fa)一直是資(zi)源浪(lang)費的重災區，隨(sui)著移動互聯網(wang)的發(fa)展，基(ji)于微信、釘釘以及低(di)代碼平臺(tai)出(chu)現的“共(gong)享文檔”、“遠(yuan)程會議”、數(shu)字應(ying)(ying)用超(chao)市等層(ceng)出(chu)不窮，不僅在城(cheng)(cheng)市應(ying)(ying)急場景中(zhong)催生出(chu)了諸多(duo)創新應(ying)(ying)用案例，同時(shi)也減少了機構和(he)個人從(cong)零(ling)開(kai)(kai)始開(kai)(kai)發(fa)數(shu)字工具或(huo)應(ying)(ying)用的麻煩，真正通過平臺(tai)數(shu)據資(zi)源與空(kong)間的共(gong)享和(he)高(gao)效利用，實(shi)現了對城(cheng)(cheng)市數(shu)字治(zhi)理過程中(zhong)的減碳。

最后(hou)(hou)是(shi)安(an)全(quan)(quan)層面，隨著生物(wu)識別、語(yu)音識別等成(cheng)為智能(neng)技(ji)術(shu)的(de)重(zhong)要應用(yong)(yong)，智能(neng)平臺(tai)對用(yong)(yong)戶的(de)麥克風、位(wei)置數(shu)(shu)據(ju)、人臉數(shu)(shu)據(ju)等的(de)調用(yong)(yong)，一直成(cheng)為用(yong)(yong)戶隱私安(an)全(quan)(quan)的(de)焦點(dian)話題，而逃避用(yong)(yong)戶視(shi)線在手機后(hou)(hou)臺(tai)未經用(yong)(yong)戶允許進(jin)行自動(dong)獲取數(shu)(shu)據(ju)與更(geng)新，更(geng)是(shi)引起監管部(bu)門的(de)注意，通過《數(shu)(shu)據(ju)安(an)全(quan)(quan)法(fa)》的(de)實(shi)施與常(chang)規(gui)性的(de)抽(chou)檢，規(gui)范和(he)降(jiang)低平臺(tai)對用(yong)(yong)戶數(shu)(shu)據(ju)與無關(guan)功能(neng)的(de)調用(yong)(yong)和(he)啟動(dong)，本(ben)質上(shang)就(jiu)是(shi)在減少數(shu)(shu)字空間釋放的(de)碳(tan)足跡。

因此，數字(zi)時(shi)代的(de)(de)(de)城市(shi)要(yao)推(tui)動低碳化發(fa)展，不僅需要(yao)在生態(tai)環保(bao)層面進行必要(yao)的(de)(de)(de)努力，比如(ru)打造區域化的(de)(de)(de)碳匯中心、碳交易體(ti)系等，同(tong)時(shi)可(ke)以充(chong)分利用(yong)逐(zhu)步(bu)完善的(de)(de)(de)城市(shi)數字(zi)基礎設施以及(ji)廣袤的(de)(de)(de)數字(zi)應(ying)用(yong)生態(tai)，從推(tui)動數據、算力、算法(fa)的(de)(de)(de)高(gao)效應(ying)用(yong)的(de)(de)(de)角度來(lai)助(zhu)力低碳化目標的(de)(de)(de)實(shi)現。