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我國首次明確提出碳達峰和碳中和是在2020年9月份的第七十五屆聯合國大會一般性辯論上。

我國國家主席習近平同志向全世界表示我國將采取更加有力的政策和措施，并且承諾力爭于2030年前達到峰值，2030年單位國內生產總值二氧化碳排放將比2005年下降60%~65%，2060年前實現碳中和的宏遠目標。

在此背景之下，前瞻產業研究院《碳達峰、碳中和帶來的機遇和挑戰研究報告》，對碳中和碳達峰背景下的傳統產業和新興產業進行深度解析。

當前，5G、云計算、人工智能等新一代信息技術快速發展，信息技術與傳統產業加速融合，數字經濟蓬勃發展。數據中心作為各個行業信息系統運行的物理載體，已成為經濟社會運行不可或缺的關鍵基礎設施，在數字經濟發展中扮演至關重要的角色。近年來，我國數據中心產業快速發展，保持平均每年 30% 左右的增速，預計未來仍將保持快速增長勢頭。與此同時，數據中心產業能源消耗、綠色和低碳發展進程正在不斷引發社會關注。

2020 年 9 月 22 日總書記在 75 屆聯合國大會上首次作出我國“二氧化碳排放力爭于 2030 年前達到峰值，努力爭取 2060 年前實現碳中和”的莊嚴承諾，具有重大戰略意義，彰顯出我國應對氣候變化的決心和雄心。2020 年的中央經濟工作會議把“做好碳達峰、碳中和工作”作為八大重點任務之一，明確大力發展新能源。在《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四五個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》中，明確提出到 2035 年，“生產生活方式綠色轉型成效顯著，能源資源配置更加合理、利用效率大幅提高，單位國內生產總值能源消耗和二氧化碳排放分別降低 13.5%、18%”，“非化石能源占能源消費總量比重提高到20%”。數據中心亟需順應這一發展趨勢，降低碳排放，逐步實現數據中心“碳中和”目標。

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日前，由深圳市人工智能行業協會編寫的《2021人工智能發展白皮書》（以下簡稱：白皮書）在第二屆深圳國際人工智能展重磅發布。

白皮書是深圳市人工智能行業協會在數據收集、學術研究、市場調研的基礎上，就人工智能制度、行業、技術、應用等方面進行了深入研究，秉持科學客觀的態度制作而成。白皮書由六大部分組成，分別為概念篇，制度篇，行業篇、技術篇、趨勢篇。

白皮書指出，人工智能是引領未來的戰略性技術，正在對經濟發展、社會進步和人類生活產生深遠影響。各個國家均在戰略層面上予以高度關注，科研機構大量涌現，科技巨頭大力布局，新興企業迅速崛起，人工智能技術開始廣泛應用于各行各業，展現出可觀的商業價值和巨大的發展潛力。

根據白皮書顯示，2020年，中國人工智能核心產業規模達到3251億元，同比增長16.7%；人工智能領域融資金額為896.2億元，融資數量有467筆，人工智能領域單筆融資額達到1.9億元，同比增長56.3%。截至2020年底，中國人工智能相關企業數量達到6425家；其中，22.3%的企業分布在人工智能產業鏈基礎層，18.6%的企業分布在技術層，59.1%的企業分布在應用層。

2020年9月，習近平主席在聯合國大會上宣布，中國將努力爭取2060年前實現碳中和。這是一項關于中國的長期宏愿和優先事項的重磅聲明，并且開始落實到具體的政策之中，使得低碳轉型將成為中國規劃與發展戰略的核心特征。

投資者不僅日益支持凈零政策行動，也愿意投入資金，并與政策制定者合作設計和實施促進大規模低碳資本流動的政策。基于Vivid Economics在PRI“必然的政策回應”（IPR）項目中所作的研究，PRI發布了這份中國氣候政策簡報，希望為中國的政策討論提供一些思路。這份政策簡報對中國總體氣候雄心和關鍵脫碳行業（包括電力、道路運輸、建筑和工業）提供了建議，同時也分析了投資者在這一轉型過程中可能發揮的作用。

中國是目前世界上最大的二氧化碳排放國。為達成到2060年前實現碳中和的新目標，中國需要針對主要經濟部門擴大氣候政策和減排的范圍，并提高相應目標。報告所提出的建議代表了短期的必要行動，以幫助中國以經濟和技術可行、且最終有助于實現可持續發展的方式在2060年前實現碳中和。

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高質量發展是中國當前和今后一個時期內發展的主題，能源高質量發展是國家高質量發展的必然要求。為應對全球氣候變化、彰顯大國擔當和責任，中國向世界莊嚴宣布了碳中和的雄心目標，為實現這一目標，對中國 能源高質量發展提出了新的、更高的要求，迫切需要探索碳中和背景下中國能源高質量發展的路徑。從中國實際 國情和碳減排目標出發，通過與其他國家相比較，得出中國在碳中和目標背景下能源高質量發展面臨著能源需求 總量和 CO2 排放量將繼續增加、能源結構轉型更加困難等挑戰；但面臨挑戰的同時，也會倒逼能源高質量發展， 搶占技術制高點，樹立良好的國際形象。從碳中和的定義和目標出發，發現實現碳中和目標意味著要降低能源消 費總量、化石能源占比和單位化石能源碳排放量，增加森林碳匯和發展 CCS（含 CCUS）。在此基礎上，提出 碳中和背景下中國能源高質量發展三大顯性途徑，即節能提效、優化能源結構和技術創新；以及一大隱性途徑， 即思想觀念創新。對于全球來講，應對氣候變化是全球共同面臨的挑戰，需要各國共同努力去應對，必須加強 國際間的合作。同時，針對性地提出，應加強頂層設計，出臺面向 2030 年和 2060 年兩大節點的《中國應對氣候 變化中長期國家行動方案》；圍繞技術鏈和產業鏈，識別出關鍵核心技術納入國家科技計劃，并加強示范工程建 設與推廣應用；針對同種類別廢物治理的弊端已經越來越明顯，未來碳減排與“三廢”協同治理將是大勢所趨， 建議深入探索協同治理機制。

日前，賽迪智庫發布《6G全球進展與發展展望白皮書》（以下簡稱“白皮書”）。白皮書從全球各國 6G 戰略布局、行業龍頭企業研究、潛在關鍵技術、應用場景的最新進展以及面臨的形勢及挑戰等方面展開論述，并提出加快推進我國 6G 研發的相關建議。

白皮書提到，隨著全球 5G 網絡規模化商用步入快車道，針對 6G 研發的戰略性布局已全面拉開帷幕。目前，全球多個國家和地區、國際組織以及學術界、產業界均開展了6G 研究。業界雖然還尚未對 6G 的愿景、關鍵技術、標準等形成統一的共識，但對于 6G 商用演進時間節點看法較為一致，目前一般預期將在 2030 年左右開始商用。

白皮書指出，全球范圍內 6G 的研究總體來說仍處于起步階段，整體技術路線尚不明確，目前主要在 6G 愿景目標、應用場景、基本指標、潛在關鍵技術等方面的研究取得了一定進展。從目前的研究來看，6G 總體愿景是基于 5G 愿景的進一步擴展和升級。針對 5G 在信息交互方面存在的空間范圍受限和性能指標難以滿足某些垂直行業應用的不足，6G 將具有更加泛在的連接、更大的傳輸帶寬、更低的端到端時延、更高的可靠性和確定性以及更智能化的網絡特性。

第四屆世界智能大會在津召開期間，中國新一代人工智能發展戰略研究院發布了《中國新一代人工智能科技產業發展報告?2020》和《中國新一代人工智能科技產業區域競爭力指數?2020》。報告指出，中國人工智能科技產業發展已經步入融合產業部門主導的新階段。人工智能和實體經濟的深度融合正在成為驅動中國經濟轉型升級和可持續發展的動力源泉。

　　據中國新一代人工智能發展戰略研究院首席經濟學家、南開大學經濟研究所所長劉剛介紹，作為第四次工業革命的引擎，人工智能技術屬于典型的通用技術(General Purpose Technologies)。從前三次工業革命發生發展的歷程看，通用技術只有與經濟社會全球融合的條件下，才能成為帶動經濟長期發展的驅動力量。通用技術創新和產業化創造出前所未有的“關鍵生產要素”，例如，第一次工業革命的蒸汽機和第二次工業革命的電力。“關鍵生產要素”具有廣泛的應用領域、低成本和無限供給的特征。當“關鍵生產要素”被廣泛投入到現有產業，不斷提高企業和產業的生產力水平，才能帶來經濟和社會的長期發展。例如，作為第二次工業革命通用技術的電力，從照明到生產流程的改造再到以電力為能源的生活用品的普及，在與經濟社會融合的過程中，不僅帶來了社會生產力的大幅躍升，而且改變了人類的生產和生活方式。

　　第四工業革命的核心技術是包括互聯網、物聯網、大數據、云計算、區塊鏈、5G和人工智能在內的新一代信息技術。新一代信息技術的產業化使“數據和計算”成為第四次工業革命的“關鍵生產要素”。數據是網絡空間的所有存在物，是網絡空間對物理和社會空間映射的產物。網絡空間及其與物理和社會空間的互動和融合產生海量數據，大數據、云計算和區塊鏈技術解決了數據的采集、整理、存儲和分析。人工智能則實現了數據的精準匹配、仿真模擬和優化控制。作為新型基礎設施建設的重要內容，5G保證了網絡空間的發展和數據的瞬時傳輸。新一代信息技術的發展使“數據和計算”成為類似蒸汽機和電力一樣的廉價投入品，為賦能和改造現有產業創造條件。

　　作為通用技術，在人工智能科技產業的發展過程中，形成了兩個主要產業部門：核心產業部門和融合產業部門。核心產業部門是指包括人工智能在內的新一代信息技術產業化過程中創造的新興產業部門。核心產業部門產出“數據和計算”。而融合產業部門則是人工智能與實體經濟融合發展過程中創造的產業部門，例如，智能制造、智能交通、新零售、新媒體和數字內容產業。融合產業部門把“數據和計算”作為投入品，產出則是我們日常生產和生活中的智能化產品。

　　中國新一代人工智能發展戰略研究院對人工智能科技產業的動態追蹤研究表明，隨著核心產業部門的發展和核心技術的成熟，面對新冠疫情的沖擊和包括5G在內的新型基礎設施建設步伐的加快，中國的人工智能科技產業開始步入融合產業部門主導的新發展階段。

　　首先，從797家中國人工智能骨干企業中的581家應用層企業的應用領域分布看，人工智能技術已經廣泛分布在十八個應用領域。其中，企業技術集成與方案提供、智能機器人兩個應用領域的企業數占比最高，分別為15.43%和9.66%。關鍵技術研發和應用平臺、新媒體和數字內容、智能醫療、智能硬件、金融科技、智能商業和零售和智能制造領域企業數占比相對較高，分別為8.91%、8.91%、7.65%、7.03%、6.65%、6.52%、6.15%。智能農業的占比最低，僅為0.75%。企業技術集成與方案提供和關鍵技術研發及應用平臺占比排名第一和第三位，說明在人工智能與實體經濟的融合發展過程中，技術集成和應用方案提供發揮著至關重要的作用。而智能機器人企業數排名第二則說明制造業的智能化是人工智能發展的迫切需求。

　　在581家人工智能樣本企業中，可獲得577家企業截至2019年底的融資數據。通過577家企業所屬產業領域的融資額占比，可以看出哪些應用領域更受資本的青睞。從人工智能應用領域企業融資額的分布看，智慧零售、新媒體和數字內容、智慧金融類應用領域的融資額最高，占比分別為18.37%、15.96%和15.94%。除此以外，關鍵技術研發和應用平臺、智慧交通、智能硬件融資額占比在5%以上，屬于占比較高的應用領域。

　　其次，人工智能基礎和技術層企業通過與實體經濟企業的協同，共同構建產業智能化創新生態，推動人工智能與實體經濟的融合發展。其中，最為典型的是智能安防產業的發展。在傳統安防產業智能化的過程中，圍繞著視頻數據結構化、智能終端和邊緣計算在內的關鍵技術突破，形成了富有活力的產業創新生態系統。在智能制造、智能醫療、智能交通、金融科技和智能教育等領域，都出現了產業智能化創新生態系統。適合于特定產業領域智能化的創新生態系統建設，成為人工智能與實體經濟深度融合發展的標志。

　　第三，處于“極化”中的人工智能核心產業部門企業，通過與其他地區優勢產業企業的合作，通過技術“擴散”，推動人工智能與實體經濟的融合發展。該報告基于15家人工智能開放創新平臺和4家計算機視覺獨角獸公司的技術“擴散”數據分析表明，通過與其他地區優勢產業的合作，共同推動人工智能與實體經濟的融合發展。其中，電子信息制造業和汽車制造成為智能化發展的前沿產業。

　　最后，傳統產業的龍頭企業，通過自主創新、技術引進和與核心技術企業合作的方式，轉型升級為人工智能企業，成為推動人工智能與傳統產業融合發展的主導者。報告基于50家非初始人工智能上市公司的分析表明，傳統產業的龍頭企業通過智能化轉型，與掌握人工智能核心技術的企業共同構建產業創新生態系統，推動產業的智能化。從技術來源看，50家非初始人工智能上市公司主導的融合產業部門的技術來源，主要是核心產業部門的人工智能初創企業，占比為16%。其次是人工智能上市公司，例如，阿里巴巴和科大訊飛，占比為16%，排名第三和第四的分別是非初創人工智能技術公司和獨角獸公司，占比為10%和7%。除了平臺公司，人工智能初創企業和中小企業是產業智能化的重要技術來源方。

　　在系統調查研究的基礎上，報告發現，人工智能與實體經濟的融合發展，不是簡單的技術引進和集成，而是一系列互補性創新和專用技術體系的形成過程。因而，推動人工智能與實體經濟融合發展需要創新思維。尤其是對后發地區而言，不能僅僅把工作的重心放在招商引資上，而應當重視通過培育和構建適宜當地產業智能化需求的產業創新生態系統和創新創業環境，通過互補性創新和專用性技術積累，才能通過人工智能與當地優勢產業的融合發展過程中，不斷提升區域企業和產業競爭力。