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中移動研究院等發布《區塊鏈賦能“碳達峰碳中和”》白皮書，系統闡述了區塊鏈在國家雙碳戰略中的關鍵賦能作用，就頂層設計、產業生態、技術方案、行業實踐等進行全面分析，向社會各界發出共同推動雙碳數智治理的倡議. 該白皮書由中國移動研究院、中國質量認證中心、中化創新（北京）科技研究院、中國信息通信研究院、深圳壹賬通智能科技有限公司、中國移動北京公司、中國遠洋海運集團、中國移動紫金（江蘇）創新研究院、四川長虹電子、網絡通信與安全紫金山實驗室、北京國星基金管理有限公司等聯合編著。

“碳達峰碳中和”，可簡稱“雙碳”，是黨和國家高瞻遠矚的戰略部署，已經連續兩年寫入中央政府工作報告。“碳達峰碳中和”不僅體現大國擔當、協同應對全球氣候變化的要求，更是為國家民族利益的長遠考慮。而區塊鏈作為新型信息處理技術，在信任建立、價值表示和信任傳遞方面有不可取代的優勢，目前已經在跨行業協作、社會經濟發展中展現出其價值和生命力。本白皮書聚焦討論區塊鏈在碳達峰碳中和治理過程中的重要作用，特別是基于區塊鏈糾正碳排放活動的負外部性。基于區塊鏈構建廣泛、有效、具有公信力的基礎設施和治理體系，服務于碳減排、碳交易、碳監管等多種場景。“碳達峰碳中和”，簡稱“雙碳”。“碳達峰”是指二氧化碳排放量達到峰 值，“碳中和”是指通過產業結構調整和能源體系優化，調控二氧化碳排放總量， 最終實現二氧化碳在人類社會與自然環境內的產銷平衡。由二氧化碳等溫室氣體排放引起的全球氣候變化已經成為本世紀人類面臨 的最大挑戰之一。在《巴黎協議》的框架下，到本世紀中葉實現碳中和是全球應 對氣候變化的最根本的舉措。根據世界銀行統計，我國自 2005 年起始終保持碳排放量世界第一大國，2020 年我國碳排放量約占全球 30%。2020 年 9 月 22 日，中國國家主席習近平在第七 十五屆聯合國大會一般性辯論上宣布，中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加 有力的政策和措施，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，即所謂“雙碳”目標或“30?60”目標。我國的這一承諾是全 球應對氣候變化進程中的一項有里程碑意義的事件，也開啟了我國以碳中和目標 驅動整個能源系統、經濟系統和科技創新系統全面向綠色轉型的新時代。在達成 “雙碳”目標的過程中將面臨艱巨挑戰，同時也會迎來科技創新、能源優化和經 濟轉型的重大機遇。

白皮書

“碳達峰碳中和”，簡稱“雙碳”。“碳達峰”是指二氧化碳排放量達到峰 值，“碳中和”是指通過產業結構調整和能源體系優化，調控二氧化碳排放總量， 最終實現二氧化碳在人類社會與自然環境內的產銷平衡。由二氧化碳等溫室氣體排放引起的全球氣候變化已經成為本世紀人類面臨 的最大挑戰之一。在《巴黎協議》的框架下，到本世紀中葉實現碳中和是全球應 對氣候變化的最根本的舉措。根據世界銀行統計，我國自 2005 年起始終保持碳排放量世界第一大國，2020 年我國碳排放量約占全球 30%。2020 年 9 月 22 日，中國國家主席習近平在第七 十五屆聯合國大會一般性辯論上宣布，中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加 有力的政策和措施，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，即所謂“雙碳”目標或“30?60”目標。我國的這一承諾是全 球應對氣候變化進程中的一項有里程碑意義的事件，也開啟了我國以碳中和目標 驅動整個能源系統、經濟系統和科技創新系統全面向綠色轉型的新時代。在達成 “雙碳”目標的過程中將面臨艱巨挑戰，同時也會迎來科技創新、能源優化和經 濟轉型的重大機遇。

2020 年 9 月，國家主席習近平宣布，“中國將力爭 2030 年前二氧化碳排放達到峰 值，努力爭取 2060 年前實現碳中和”。在世界各國政府為實現凈零排放制定目標 的浪潮中，沒有任何承諾會比中國的承諾更重要。中國是世界上最大的能源消費 者和碳排放國，其二氧化碳排放量占全球總量的三分之一。中國的減排步伐將是 世界努力將全球升溫幅度限制在 1.5℃的一個重要因素。 《中國能源體系碳中和路線圖》報告是對中國政府邀請國際能源署在長期戰略方 面進行合作的回應，其中列出了中國能源體系實現碳中和的路徑。

該報告顯示， 實現碳中和符合中國更廣泛的發展目標，如增進繁榮和轉向創新驅動型的增長。 本路線圖中的第一條路徑——承諾目標情景（APS）——反映了中國在2020年宣布 的強化目標。路線圖還探討了實現更快轉型，即加速轉型情景（ATS）的影響，以 及它將在緩解氣候變化影響之外帶來的社會經濟效益。 本路線圖研究了清潔能源轉型的新階段將為中國發展帶來的技術挑戰和機遇，重 點關注長期需求。中國特有背景下所需的技術創新將是本路線圖深入研究的關鍵 領域。報告最后提出了一系列政策方面的考慮，以供中國在關于能源發展的討論 中參考。

來源：百度智能云

　　實現碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經濟社會系統性變革，促進能源轉型升級成為實現雙碳戰略目標所需的重要一環。政府監管部門、能源生產企業、能源輸送企業、能源消費用戶及金融投資機構是實現雙碳目標的關鍵力量，也是參與全國碳市場的重要主體，他們將以哪些行動承擔起綠色發展的社會責任？在數字經濟時代，作為新一輪科技革命重要代表的數智技術又將在低碳轉型中創造哪些可能？ 　 　　百度智能云和落基山研究所（RMI）共同發布《數智碳中和》白皮書，結合百度智能云“云智一體”加速產業低碳轉型的創新實踐，依托 RMI 在雙碳領域的深刻洞察，詳細闡述了數智技術如何助力關鍵相關方實現碳中和。

關鍵相關方的核心關切及數智技術的應用場景

智化是“雙碳”戰略助推器

　　推動數字經濟與實體經濟深度融合已是國家重要戰略。在數字技術和人工智能與傳統產業融合進程中，孕育出一批“智慧+”新業態新模式，諸如智慧能源、智慧農業、智能制造、智慧交通、智慧醫療、智慧城市等。 　

　 　　數字經濟和智慧化與“碳達峰、碳中和”所指向的智慧、高效、高質量、低排放目標高度一致。數智技術與傳統產業深度融合助力生產和服務效率提升，推動生產方式和消費模式向綠色、節能、循環方向發展，促進雙碳目標的實現。在此意義上，數智技術成為實現碳中和目標的助推器。 　

　 　　白皮書提出，在能源領域，能源信息與物理融合技術、能源信息通信技術、數據共享與中臺技術、物聯網技術等一系列數字化新基建為能源流架構了一套完整的數字體系，為能源技術革命帶來突破機會。 　

　
　　（1）在能源綠色低碳生產方面，利用數智技術監控清潔能源電力供應的波動，并調控電池、抽水蓄能或電轉氣等儲能技術，在創建適應可變電力和靈活需求的先進電力市場的同時，減少備用發電機的排放，推動零碳電力系統實現。 　
　　（2）在能源安全高效輸送方面，利用數智技術可提供更安全、智能的輸配電服務，支撐集中式清潔能源大規模、遠距離傳輸，滿足分布式清潔能源的規模化、經濟化發展需求。 　
　　（3）在能源降碳增效消費方面，數智技術可實現全面、實時監測系統內能源的供給和消耗情況，開展綜合能效分析和多環節協調管控優化。 　
 　　（4）在能源減碳政策優化與監管方面，應用數智技術在政府類監管的應用場景中全方位、跨時空、多維度打通設備、數據與算力，支撐政府部門精準掌握區域和企業層面的能耗與排放情況，為決策提供支撐。 　 　　在數智技術賦能下，白皮書所提出的構想和方案已經在多個領域付諸實踐，并打造了全新的數智化應用場景，創造著越來越多的可能。 　

走向綠色未來，碳中和四大愿景展望

　　在實現碳達峰、碳中和的道路上，亟需降碳技術與數智技術的重大突破和緊密結合，而數智技術則將快速進入以人工智能為引領的高級階段，為產業轉型升級、能源系統革命、構建綠色生產生活方式開辟新的路徑。 　　展望數智碳中和之路，白皮書提出了四大展望。

• 政府是數智碳中和的架構師，由直接激勵轉向引導零碳生態系統。

　　政府監管部門需要宏觀掌控、立體監控，借助數智技術建立及時立體、按需定制的數據統計和預測方法，實時測量和監管區域及企業碳排放和污染，進行科學目標拆解和決策。

• 企業是數智碳中和的踐行者，能否理解和應用數智技術直接決定低碳轉型成效。

　　對于能源生產企業，數智技術可以有效輔助化石能源和可再生能源的穩定生產，進一步提高能源利用效率，優化交易策略，促進化石能源企業轉型和零碳能源布局。 　 　　在能源輸送環節，工業物聯網、大數據、深度學習及機器人等數智技術將在電力系統的供需預測、電網的實時狀態監測與調度及電網設備的運行維護管理等多個方面發揮關鍵性的作用。 　 　　對于能源消費企業，需要利用工業互聯網、物聯網、大數據技術采集、存儲、處理能耗信息，提高合規能力及碳資產管理水平，并基于人工智能技術監測及優化能源消耗行為，提升用能效率減少碳排放。 　

• 金融投資機構是數智碳中和的撬動者，運用數智技術鎖定優質綠色投資標的。

　　大數據技術和人工智能的結合可以通過信息捕獲存儲、透明驗證、繼承融合、分析決策來助力綠色金融決策，實現資本的高效分配和利用，規避氣候風險。

• 數智技術公司是碳中和的助推者，以科技力量助推碳達峰、碳中和。

　　數智技術公司要承擔開拓與創新的使命，與實體經濟深度融合，以創新引領清潔能源革命與信息技術革命來共同推動經濟繁榮。

工業革命至今人類總計排放約2.4萬億噸溫室氣體，地表氣溫正以前所未有的速度上升，極端天氣事件頻發，應對氣候變化已成為國際社會共識。自2015年全球近兩百個國家通過《巴黎協定》以來，世界各國的減排承諾和實際行動距離氣候目標實現仍有較大差距，零碳轉型亟需加速。

全球一半以上的溫室氣體排放來自能源行業，要實現社會經濟綠色可持續發展，能源生產和消費模式將發生深刻變革。能源結構由化石能源向可再生能源轉型，通過多能互補互濟，全面提升能源利用效率；各行業通過電能替代及電氣化改造，推行用能領域多能協同和綜合梯次利用，實現節能減排和能效提升。面向碳中和目標，未來能源系統將面臨高比例新能源接入、高靈活能源調度、綜合化能源需求、多元化能源交易等諸多挑戰，能源轉型任務艱巨。

能源轉型和零碳發展是復雜的系統性工程，應兼顧社會經濟發展、能源供應安全與碳中和目標實現，涉及到能源戰略調整、能源結構轉變、能源體系優化、能源業務變革及節能減排行動，需數字化全面支撐。能源數字化轉型需方法論先行，體系化構建能力，實現數字技術和能源技術深度融合，為零碳轉型和能源轉型鋪設一條“數字之路”。

本白皮書通過對能源轉型及零碳發展的現狀和趨勢分析，描繪了未來能源發展的方向，即構建包括“三個目標、一張藍圖、五大特征、三元轉型、四流融合”的零碳智慧能源體系，提出電力、油氣和煤炭行業的能源轉型路徑；通過構建能源數字化轉型方法論、能力框架及支撐體系，打造零碳智慧園區場景化解決方案，為踐行綠色可持續發展提供有價值的參考與建議。

2021年9月，世界經濟論壇、彭博新能源財經、德國能源署聯合發布《利用人工智能加速能源轉型》研究報告。賽迪智庫規劃研究所對該報告進行了編譯，期望對我國有關部門有所幫助。

“ 報告分析了人工智能技術在能源分散化、數字化和脫碳化轉型過程中的巨大需求和應用范圍，從設計、賦能、治理三方面提出了九項原則，旨在釋放人工智能潛力，助力能源轉型。報告為能源公司、政策制定者等利益相關方提出了指導性建議，即加強各方合作、優化市場運作機制、建立更明確的能源數據法規等。”

2021年8月政府間氣候變化專門委員會發布的第六次評估報告以及近年來日益明顯的熱浪、洪水和野火等氣候變化，均引起了政策制定者、企業和投資者的關注。隨著第二十六屆聯合國氣候變化締約方大會（COP26）的臨近，預計氣候目標的發布速度將進一步加快。低碳經濟轉型進程亟需加速，能源領域是這一進程的核心挑戰，人工智能在促進能源轉型中將發揮重要作用。

一、能源轉型需要人工智能

目前，全球能源系統正在轉型，人工智能加快能源轉型的潛力被不斷激發。

（一）能源系統需要利用數字化手段推動快速轉型

為實現深度脫碳，需要將能源系統的二氧化碳排放量迅速降至極低水平。能源系統脫碳化轉型帶來一體化和電氣化變革，電力、交通、工業、建筑等行業之間的互動顯著增強，且該系統將由相互依賴的能源和電信網絡構成。為了加快向廣泛、實惠、低碳化能源供應的轉變，需要進一步優化能源系統的各個環節，并強化每個環節之間的協調與合作。

（二）電力行業脫碳是整個能源系統脫碳的焦點

能源系統轉型包括迅速擴大可再生能源的供應以及供暖、工業和交通大規模清潔電氣化。隨著電動汽車保有量的增加、電池儲能成本的下降以及建筑和重工業均趨向凈零排放用電，預計從2019年到2050年，電力在全球能源需求中占比將增加60%。電力將被越來越多地用于供暖和制冷、運輸，甚至是制備氫氣等。

（三）能源轉型需要大量投資

在彭博新能源財經的《2020年新能源展望》中，有一項關于未來能源經濟轉型的長期預期，即到2050年，56%的發電量將來自太陽能和風能，分別達到7.6太瓦和4.6太瓦。且該假設建立在維持目前政策基礎上，這反映出即使不考慮高昂的煤炭價格或凈零排放目標，太陽能、風能和儲能經濟也成為電力行業快速脫碳的重要驅動力。

（四）未來的電力系統將高度去中心化

提高可再生能源發電的比例將使電力系統包含更多來自間歇式發電機供電，而且更加分散。目前，分布式小型光伏電站占全球發電裝機容量的4%，中型發電廠的裝機容量為944兆瓦，根據彭博新能源財經能源轉型的預測，到2050年，分布式小型光伏電站占比將提升至13%，而中型發電廠的裝機容量將縮減80%以上，僅158兆瓦。

（五）電力系統管理的復雜性將顯著增加

根據脫碳目標及目前發展趨勢判斷，未來將有大量的實體設備接入電網，尤其是配電網的接入。在配電網中，電流也將變得越來越動態和多向性（見圖1），諸如小型分布式設備可能會發電并回售給電網、電動汽車快充等導致需求激增、智能家居等設備可能會在電網運營商不知情的情況接入電網，這些都將對電流的穩定性產生不小的影響。

▲i僅包括電池、電動和插電式混合動力乘用車（不包括商務車和兩輪或三輪車）。ii僅包括太陽能和風能（不包括其他可再生能源）。iii包括大型電站級和節能型鋰離子電池存儲。來源：改編自德國能源署（2020），圖片來自彭博新能源財經（2020）

（六）人工智能可以加速能源轉型

人工智能指的是一個更加寬泛的概念，并非一項單一的技術或產品，而是一套能從大量數據庫中挖掘有效信息、進行模式識別以及預測潛在結果的算法。行業內已經有一些人工智能的應用案例，但要快速、安全和經濟地擺脫對化石燃料的依賴，就要更大規模、更快速地部署人工智能技術。

二、人工智能在能源轉型中的應用

人工智能是一款能夠應對全球能源轉型復雜性、提高系統效率，從而降低成本、加快轉型速度的強大工具，主要應用于四個重點領域：可再生能源發電能力和需求預測、電網運行和優化、能源需求管理以及材料發現和創新。根據德國能源署在2020年 對人工智能在能源行業應用領域的分析（見圖2），人工智能應用根據使用的數據資料可分為以下幾類：市場、商品和氣象數據， 圖像和視頻，設備和傳感器數據。以下各節將對這些應用詳細說 明。

▲來源：德國能源署分析（2020）

（一）可再生能源發電能力和需求預測

人工智能在可再生能源發電能力和需求預測中的應用主要表現為如圖2中的1-7，具體如下：

**太陽能和風能電場的選址。**選址對發電廠的容量因數影響較大，通過借助人工智能技術，可以尋找既有最佳的日照和風力資源又便于接入現有電網基礎設施的地點。

**發電廠的建設。**當發電廠開工建設后，人工智能也可以用于管理建設進度，例如優化設備運送到現場的順序和識別低效的施工流程。

**改善產品設計。**人工智能還可以幫助改善產品設計，例如在新型人體工程學風電機組葉片、光伏面板或電力電子器件、控制系統的設計方面。

**預測故障和停工。**發電廠投產后，運營商需要對其進行定期維護，以避免因系統故障導致停機和額外的維修費用。

**優化維護計劃。**人工智能通過借助傳感器的實時監測數據，在檢測到異常狀況時觸發預警，為海上風電場等偏遠設施維護節省大量成本。

**太陽能和風能設備發電量的預測。**目前，預測太陽能和風能電場的發電時間與發電量仍比較困難，人工智能通過學習歷史氣象數據、傳感器數據（例如實時風速和日照強度等測量數據）、圖像和視頻數據（例如衛星云圖）能夠實現對太陽能和風能設備發電量的預測。

**預測電力需求。**該預測過程也相當復雜，處理不當容易導致停電或可再生能源短缺，人工智能通過對歷史消費數據分析，來幫助預測系統的電力需求。

（二）電網運行和優化

借助人工智能來優化電網的運行方式，進一步提高現有線路的輸電和配電能力，并延長設備的使用壽命，將是支撐能源轉型的關鍵因素。

**電網設計和規劃。**根據彭博新能源財經預測，到2050年，需要投資至少14萬億美元用于建設新型電網基礎設施和更新改造電網，以加強可再生能源配電網的建設以及支持建筑、工業和交通電氣化發展。

**設備運行和維護。**在電網管理中，人工智能也被用于一系列重要設備的運行和維護工作。

**監測電網性能。**除設備維護外，人工智能還能用于監測電網性能。

（三）能源需求和分布式資源管理

管理和調節能源需求是決定能源領域能否實現低本高效脫碳的重要因素之一。人工智能的應用有助于提升工廠和數據中心的能源效率，加快分布式可再生設備的普及和使用。

（四）材料的發現和創新

開發用于清潔能源發電和存儲的高性能、低成本材料已經成為能源轉型的當務之急。為了滿足復雜的性能需求，材料的發現、開發、部署過程往往資本高度密集且周期較長。

三、人工智能促進能源轉型應遵循的原則

要激發人工智能在能源轉型中的全部潛力，就需要遵循共同的指導原則。

（一）設計方面

原則1自動化——設計發電設備的運行方式，實現系統自動化控制并提高電網人工智能的自主性。

原則2可持續性——積極推動新型基礎設施的節能降耗以及采取符合人工智能可持續發展的做法來限制碳足跡。

原則3實用性——可用性和可解釋性是人工智能開發的重點。

（二）賦能方面

原則4數據共享——建立統一的數據標準和數據共享機制，以提高數據質量和實現數據可用。

原則5價值最大化——建立全方位的市場體系與監管框架，使人工智能用例實現技術價值最大化。

原則6教育賦能——通過以人為本的人工智能技術為用戶和勞動力賦能，并進行技能教育以匹配技術的發展。

（三）治理方面

原則7安全可控性——商定通用的方法來管控人工智能風險。

原則8可兼容性——構建軟件兼容性通用技術標準和可互操作的接口。

原則9責任擔當——確保人工智能符合道德規范并以負責任的方式加以應用，是人工智能開發和部署的核心。

譯自： Harnessing Artificial Intelligence to Accelerate the Energy Transition, September 2021 by World Economic Forum in Collaboration with BloombergNEF and Deutsche Energie-Agentur (dena)

白皮書核心觀點

1、當前全球氣候變化形勢越來越嚴峻，走向碳中和已成為全球應對氣候變化的共識。我國提出碳達峰、碳中和目標具有重要意義，但也面臨十分嚴峻的挑戰，時間緊任務重，需要統籌有序扎實推進碳達峰碳中和重點工作。

2、現有研究表明數字技術在助力全球應對氣候變化進程中扮演著重要角色。國際上已經開始借力數字技術應對氣候變化的探索。ICT推動我國經濟部門深度減排的力度在逐步加強，數字賦能碳減排的潛力巨大。

3、數字技術能夠與電力、工業、建筑、交通等重點碳排放領域深度融合，減少能源與資源消耗，促進傳統產業能源優化、成本優化、風險預知及決策控制，整體上實現節能降本增效提質，數字化正成為我國實現碳中和的重要路徑。

4、數字化轉型的加速會驅動信息通信業能源需求和碳排放的增長。信息通信業碳排放總量小增速快，存在結構性差異。雙碳目標下數字基建重點用能領域節能降碳提速，多方發力助推信息通信業綠色低碳發展。

5、建議強化數字賦能技術供給，綜合運用標準、數據、技術、人才、資金、試點等一攬子政策工具，從政府、行業和企業多維度推動數字技術賦能碳達峰、碳中和。

工業革命至今人類總計排放約2.4萬億噸溫室氣體，地表氣溫正以前所未有的速度上升，極端天氣事件頻發，應對氣候變化已成為國際社會共識。自2015年全球近兩百個國家通過《巴黎協定》以來，世界各國的減排承諾和實際行動距離氣候目標實現仍有較大差距，零碳轉型亟需加速。

全球一半以上的溫室氣體排放來自能源行業，要實現社會經濟綠色可持續發展，能源生產和消費模式將發生深刻變革。能源結構由化石能源向可再生能源轉型，通過多能互補互濟，全面提升能源利用效率；各行業通過電能替代及電氣化改造，推行用能領域多能協同和綜合梯次利用，實現節能減排和能效提升。面向碳中和目標，未來能源系統將面臨高比例新能源接入、高靈活能源調度、綜合化能源需求、多元化能源交易等諸多挑戰，能源轉型任務艱巨。

能源轉型和零碳發展是復雜的系統性工程，應兼顧社會經濟發展、能源供應安全與碳中和目標實現，涉及到能源戰略調整、能源結構轉變、能源體系優化、能源業務變革及節能減排行動，需數字化全面支撐。能源數字化轉型需方法論先行，體系化構建能力，實現數字技術和能源技術深度融合，為零碳轉型和能源轉型鋪設一條“數字之路”。

本白皮書通過對能源轉型及零碳發展的現狀和趨勢分析，描繪了未來能源發展的方向，即構建包括“三個目標、一張藍圖、五大特征、三元轉型、四流融合”的零碳智慧能源體系，提出電力、油氣和煤炭行業的能源轉型路徑；通過構建能源數字化轉型方法論、能力框架及支撐體系，打造零碳智慧園區場景化解決方案，為踐行綠色可持續發展提供有價值的參考與建議。

全球已形成的碳中和共識將有力地引導長期投資向低碳領域配置。

截至 2020 年底，全球共有 44 個國家和經濟體正式宣布碳中和目標，美國新任總統拜登在上任第一天就簽署行政令讓美國重返《巴黎協定》，并計劃設定 2050 年之前實現碳中和的目標。中國、美國和日本等大國在最近幾個月所做出的承諾顯示，應對氣候變化的全球共識和趨勢已經無法逆轉，未來各國將出臺大量支持碳中和的政策措施。這為市場投資方向以及企業科技創新投入提供了更加穩定的長期預期和更大的確定性，將有力地引導大量社會資本轉向碳中和領域。

實現碳中和的目標意味著顛覆性的能源革命、科技革命和經濟轉型。

從能源系統的角度看，實現碳中和要求能源系統從工業革命以來建立的以化石能源（煤炭、石油、天然氣）為主導的能源體系轉變為以可再生能源為主導的能源體系，實現能源體系的凈零排放甚至負排放（生物質能源+碳捕獲與封存利用）。從科技創新的角度看，很多實現碳中和的技術還不成熟，需要重大領域的科技突破；實現碳中和涵蓋的科技領域不僅包含能源，還涉及交通、建筑、工業、農業、生物科技、信息通信技術、人工智能等。從經濟轉型角度看，碳排放涉及整個經濟系統，任何企業都有碳排放的問題，需要整個經濟體系里的每一個經濟個體的轉型，也需要相關的基礎設施和金融體系的轉型。

中國實現碳中和所面臨的困難和挑戰比發達國家更多。

雖然相較于歐洲和日韓等國家承諾 2050 年實現碳中和，中國所宣布的碳中和目標年份晚了 10 年，但是大多數發達國家更早實現了工業化和城市化，碳排放已經達峰并進入下降通道，而中國碳排放還在增長。中國從碳達峰目標到碳中和目標之間只有大約 30 年的時間，因此面臨著更大的挑戰。主要挑戰包括：我國能源需求尚未達峰，工業用能占比高；電力供給結構以煤炭為主導，轉型難度大；交通、工業、建筑等部門脫碳技術仍待突破；地區與行業發展不平衡，公平性問題凸顯，等等。

實現碳中和是可行的并且能帶來多重效益。

盡管面臨許多困難，但是，鑒于政府的強有力的政策執行力、社會共識和企業行為的積極變化以及全球綠色低碳科技的迅速進展，中國有信心在既定的時間表內實現碳中和目標。此外，實現碳中和也可以帶來許多新的經濟增長點，在低碳領域創造更多高質量就業和創業機會，帶來經濟競爭力提升、社會發展、環境保護等多重效益。中國實現碳中和可能需要數百萬億級的投資和持續數十年的努力，這也將塑造更高質量的經濟和就業、更優美的生態環境以及更先進的科學技術。

實現碳中和的八大重點領域包括電力、交通、工業、新材料、建筑、農業、負碳排放以及信息通信與數字化領域。

//csr.hillhousecap.cn/Carbon_paper_final_Chinese_version.pdf