數(shù)字經(jīng)濟(jì)是十四五發(fā)展的主旋律，云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)新興技術(shù)高速發(fā)展，支撐起政企上云、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的增量需求，帶動(dòng)5G基站、數(shù)據(jù)中心等新基建產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，能源供應(yīng)是新基建發(fā)展的基礎(chǔ)，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施是滿足技術(shù)日新月異變化的有力支撐。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，除資本與勞動(dòng)力之外，中共十九屆四中全會(huì)官方正式文件中首次提出數(shù)據(jù)成為了全新的生產(chǎn)要素，因此與傳統(tǒng)生產(chǎn)要素一樣，數(shù)據(jù)的量質(zhì)齊升將帶動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出提升，為新技術(shù)的研發(fā)提供算力支持與創(chuàng)新之源。

　　在新技術(shù)為社會(huì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)強(qiáng)勁驅(qū)動(dòng)力的同時(shí)，電力也在支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。我們認(rèn)為，技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)算力增長(zhǎng)，算力進(jìn)步反哺技術(shù)突破，從而為數(shù)字經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)持續(xù)賦能，在數(shù)字與算力的浪潮中，數(shù)字化、智能化將為電力轉(zhuǎn)算力的過(guò)程賦予更多節(jié)能優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的雙重發(fā)展。

　　本章分四層邏輯：第一、二節(jié)，我們將以具體場(chǎng)景展開(kāi)，分析在C端城市生活及B端工業(yè)生產(chǎn)中，科技如何助力提效減排;第三節(jié)，我們將討論在AI和新技術(shù)賦能下，科技行業(yè)如何實(shí)現(xiàn)自身節(jié)能優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo);第四節(jié)，我們簡(jiǎn)單概括了數(shù)字化管理中可能面臨的多種挑戰(zhàn)。

　　數(shù)字化助力城市生活提效減排

　　數(shù)字經(jīng)濟(jì)下，5G、AI等新型技術(shù)的崛起將賦能千行百業(yè)，我們不禁思考數(shù)字生活究竟離我們有多遠(yuǎn)?數(shù)字生活究竟如何實(shí)現(xiàn)碳中和?對(duì)于個(gè)體而言，“智慧城市”將使我們切身感受到智慧城市融合城市管理和數(shù)字技術(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)管理優(yōu)化城市運(yùn)行后為居民帶來(lái)的便捷與高效。

　　“智慧城市”的概念由IBM于2008年提出，后在各國(guó)政府層面獲得了廣泛關(guān)注。我們認(rèn)為，智慧城市并非一個(gè)嚴(yán)格概念，是將城市管理同數(shù)字化技術(shù)結(jié)合的一種思路。隨著5G網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)逐步落地，科技生態(tài)環(huán)境日趨成熟，城市智能化、精細(xì)化管理得以實(shí)現(xiàn)，有助于解決城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的各種難題。據(jù)Markets and Markets統(tǒng)計(jì)，2018年全球智慧城市市場(chǎng)規(guī)模為3,080億美元，2023年規(guī)模將提升至7,172億美元，CAGR為18.4%。

　　智慧城市的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些?隨著智慧城市建設(shè)進(jìn)一步深化，眾多新型城市應(yīng)用場(chǎng)景和管理模式應(yīng)運(yùn)而生，助力城市實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。我們看到，智慧城市在環(huán)保、交通、工業(yè)、能源、城市治理等多個(gè)場(chǎng)景已經(jīng)有豐富且具體的應(yīng)用，例如環(huán)境監(jiān)測(cè)、智能垃圾分類等智慧環(huán)保應(yīng)用，車路協(xié)同、智慧停車、智能交通規(guī)劃等智慧交通應(yīng)用，黑燈工廠等智慧工業(yè)應(yīng)用，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)治理、無(wú)人化治理等城市治理應(yīng)用。

　　圖表：國(guó)外智慧城市理念發(fā)展歷程與典型城市

　　資料來(lái)源：艾瑞咨詢，中金公司研究部

　　圖表：中國(guó)智慧城市主要政策發(fā)展進(jìn)程

　　資料來(lái)源：《5G賦能智慧城市白皮書》(德勤及中國(guó)聯(lián)通，2020年3月)，中金公司研究部

　　智慧城市帶來(lái)生活便捷與多樣的同時(shí)，也通過(guò)數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)各種生活場(chǎng)景的節(jié)能減排。智慧城市下的各種應(yīng)用場(chǎng)景是如何通過(guò)科技賦能實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的?其最終能夠?qū)崿F(xiàn)多少二氧化碳減排量?

　　基于這些思考及前序章節(jié)《綠色出行》的介紹，我們挑選車聯(lián)網(wǎng)、智慧機(jī)場(chǎng)及智慧貨運(yùn)三個(gè)細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)算，通過(guò)對(duì)比引入科技帶來(lái)的二氧化碳排放增量與科技賦能后的各場(chǎng)景二氧化碳排放減少量來(lái)計(jì)算實(shí)現(xiàn)的二氧化碳排放凈減少量，以及單位電力消耗對(duì)應(yīng)的二氧化碳減少量來(lái)判斷科技賦能的“性價(jià)比”。

　　車路協(xié)同：提高車輛配置效率，降低燃油消耗。

　　車路協(xié)同基于傳感探測(cè)、邊緣計(jì)算、自動(dòng)駕駛等技術(shù)，通過(guò)路測(cè)單元、車載終端獲取和交互車路信息，對(duì)整體道路流量、交通事件、路況進(jìn)行預(yù)判，實(shí)現(xiàn)車輛之間、車輛和基礎(chǔ)設(shè)施之間的智能協(xié)同，達(dá)到加快路口通行速度、降低車輛燃油消耗、提高交通安全冗余度等目標(biāo)。其中：1)提效方面，智慧紅綠燈可動(dòng)態(tài)調(diào)制不同方向紅綠燈時(shí)間以提高通行率;基于早晚交通流量變化，潮汐車道可動(dòng)態(tài)調(diào)整早晚高峰通行方向;依托車載攝像頭、超聲波雷達(dá)等設(shè)備，無(wú)人駕駛車輛可分析周邊環(huán)境及行車狀況，進(jìn)行制動(dòng)、轉(zhuǎn)向、變道、速度等控制，降低交通擁堵風(fēng)險(xiǎn)，從而提升交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率與安全性。2)降耗方面，基于SLAM技術(shù)，汽車可以通過(guò)攝像頭采集的機(jī)器視覺(jué)信息與激光雷達(dá)ToF的測(cè)距功能，定位并繪制出位置環(huán)境的地圖，解決路線規(guī)劃的不合理問(wèn)題，降低碳足跡;此外，基于V2X通訊，車輛可編隊(duì)行駛減少阻力、共享信號(hào)燈信息規(guī)劃剎車時(shí)間，從而降低能耗。

　　四維圖新基于多年在提供地圖服務(wù)中積累的海量位置大數(shù)據(jù)，搭建了MineData位置大數(shù)據(jù)平臺(tái)，為各類企業(yè)、行業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐服務(wù)和個(gè)性化解決方案。MineData平臺(tái)具有PB級(jí)多源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)治理能力，借助MineLab一站式位置大數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，基于專業(yè)的地圖展示能力提供搜索、路徑規(guī)劃等LBS服務(wù)，能夠高效規(guī)劃交通路線，緩解交通擁堵進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降低碳排放的目標(biāo)。

　　自動(dòng)駕駛提效幾何?根據(jù)密歇根大學(xué)的一項(xiàng)測(cè)算，相較于非自動(dòng)駕駛車輛，搭載車間通信系統(tǒng)的自動(dòng)駕駛車輛通過(guò)地圖線路優(yōu)化及剎車制動(dòng)優(yōu)化，節(jié)能效率達(dá)到19%。同時(shí)我們假設(shè)自動(dòng)駕駛的出現(xiàn)會(huì)降低自有汽車量約1%，基于上述兩點(diǎn)假設(shè)，我們預(yù)測(cè)截至2024年，C端自動(dòng)駕駛二氧化碳年排放減少量約1.18億噸。假設(shè)一輛測(cè)試自動(dòng)駕駛車輛每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可達(dá) 10 TB，以一臺(tái)浪潮高端全閃存儲(chǔ)HF18000G5服務(wù)器為參考，全年約需要2,566萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器支撐算力，對(duì)應(yīng)二氧化碳全年排放量0.82億噸，因此全年二氧化碳凈排放減少量為0.42億噸，對(duì)應(yīng)服務(wù)器每度電增量帶來(lái)1.51千克二氧化碳排放減少量。

　　智慧機(jī)場(chǎng)：AI精準(zhǔn)測(cè)算，減少滑行距離。

　　深圳智慧機(jī)場(chǎng)通過(guò)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和管理，能讓每架飛機(jī)少跑1~2分鐘，減少耗油10~20升，根據(jù)中國(guó)民航局公布的全年航班起降架次，我們預(yù)計(jì)全年合計(jì)起降1,025萬(wàn)架次，每年可減少二氧化碳排放量約36.31萬(wàn)噸。截至2021年2月18日，全國(guó)機(jī)場(chǎng)數(shù)量達(dá)241個(gè)，我們基于機(jī)場(chǎng)面積預(yù)測(cè)全國(guó)機(jī)場(chǎng)數(shù)據(jù)中心占地面積進(jìn)而推測(cè)所需數(shù)據(jù)中心及機(jī)柜數(shù)量，按照引入AI及數(shù)字化精準(zhǔn)管理的機(jī)場(chǎng)帶來(lái)3%數(shù)據(jù)存儲(chǔ)增量的假設(shè)，進(jìn)而得出數(shù)據(jù)中心耗電量增量約相當(dāng)于23.86萬(wàn)噸二氧化碳排放，最終可實(shí)現(xiàn)全年二氧化碳排放凈減少12.44萬(wàn)噸，相當(dāng)于每度電用電增量帶來(lái)1.52千克二氧化碳減排量。

　　智慧貨運(yùn)：成立互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)型貨運(yùn)公司有助實(shí)現(xiàn)降低運(yùn)送空載率。

　　我們預(yù)計(jì)當(dāng)前貨運(yùn)行業(yè)車輛運(yùn)輸空載率達(dá)40%，我們認(rèn)為成立如滴滴打車模式的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)型貨運(yùn)調(diào)度公司有助降低空載率。截至2020年6月，根據(jù)公安部披露，我國(guó)載貨車保有量為2,944萬(wàn)輛，假設(shè)這些車輛空載率從40%降至20%將減少全年無(wú)效行駛里程1,472億公里，對(duì)應(yīng)二氧化碳排放減少量695.08億千克。假設(shè)成立該互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)公司所需數(shù)據(jù)中心機(jī)柜數(shù)為10萬(wàn)個(gè)(相當(dāng)于十個(gè)超大型數(shù)據(jù)中心園區(qū))，對(duì)應(yīng)全年二氧化碳排放85.15億千克，最終實(shí)現(xiàn)全年二氧化碳排放凈減少609.92億千克，對(duì)應(yīng)每度用電增加量帶來(lái)8.14千克二氧化碳減排。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能企業(yè)生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)降本增效

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)隨著5G網(wǎng)絡(luò)部署呈現(xiàn)迅猛發(fā)展之勢(shì)，截至2021年3月，全國(guó)在建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目超過(guò)1,100個(gè)，多種工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景層出不窮，包括上海商飛、山西陽(yáng)泉煤礦、湖南三一重工和廈門港等，5G顯著地助力了工業(yè)領(lǐng)域的升級(jí)轉(zhuǎn)型。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何賦能減排節(jié)能?工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)以數(shù)據(jù)為核心，基于傳感器集中收集的海量數(shù)據(jù)，結(jié)合軟件平臺(tái)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動(dòng)化控制、智能化管理。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能下，企業(yè)生產(chǎn)力和工作效率得到提升，同時(shí)能源使用和碳排放有效減少，實(shí)現(xiàn)節(jié)能增效。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)存在的意義是什么?經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢(shì)所趨，工信部提出，要把握數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的發(fā)展方向，發(fā)揮我國(guó)既有基礎(chǔ)和優(yōu)勢(shì)，統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，全面部署5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心等新一代信息通信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，實(shí)施制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型行動(dòng)、智能制造工程、中小企業(yè)數(shù)字化改造等等，促進(jìn)新一代信息技術(shù)與制造業(yè)充分融合、制造業(yè)與服務(wù)業(yè)深度融合，加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，最根本的是要推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

　　因此，基于上述思考，我們選取工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的主要案例，試圖測(cè)算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)背景下，科技是如何助力制造業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過(guò)監(jiān)測(cè)和管理能耗數(shù)據(jù)，提高能源利用效率。

　　碳中和將推動(dòng)對(duì)下游軟件應(yīng)用層，諸如能源監(jiān)控、預(yù)警等細(xì)分領(lǐng)域的需求，為下游提供數(shù)字化解決方案的公司帶來(lái)業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)。如能源管控類SaaS企業(yè)可以將企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的各類能耗及影響能耗的相關(guān)指標(biāo)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集到云端，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)分析、優(yōu)化提供降低生產(chǎn)運(yùn)維能耗的預(yù)警及解決方案;工業(yè)云平臺(tái)企業(yè)能夠基于云平臺(tái)及其搭載的工業(yè)APP為制造業(yè)企業(yè)賦能，實(shí)現(xiàn)控費(fèi)增效。

　　國(guó)家電網(wǎng)與2021年3月發(fā)布“碳達(dá)峰、碳中和”行動(dòng)方案，將推動(dòng)電網(wǎng)向能源互聯(lián)網(wǎng)升級(jí)，包括加強(qiáng)“大云物移智鏈”等技術(shù)在能源電力領(lǐng)域的融合創(chuàng)新和應(yīng)用，促進(jìn)各類能源互通互濟(jì)，源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)調(diào)互動(dòng)，支撐新能源發(fā)電、多元化儲(chǔ)能、新型負(fù)荷大規(guī)模友好接入。加快信息采集、感知、處理、應(yīng)用等環(huán)節(jié)建設(shè)，推進(jìn)各能源品種的數(shù)據(jù)共享和價(jià)值挖掘，到2025年，將初步建成國(guó)際領(lǐng)先的能源互聯(lián)網(wǎng)。

　　智能能源管理：聯(lián)元智能致力于成為能源領(lǐng)域的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)SaaS平臺(tái)提供商。公司為工業(yè)、商業(yè)、數(shù)據(jù)中心、樓宇等多能耗等級(jí)的B端用戶提供整體能效解決方案，能夠在線監(jiān)測(cè)能源使用效率，實(shí)現(xiàn)能源的精細(xì)化管理，幫助客戶減少碳排放。如公司通過(guò)助力上海某領(lǐng)先熱電企業(yè)開(kāi)展智慧能源服務(wù)，實(shí)現(xiàn)年能源成本下降1,500萬(wàn)元，年碳排放量下降4.42萬(wàn)噸，能耗量下降17,000噸標(biāo)煤。

　　智能制造：東方國(guó)信(300166.SZ)旗下的Cloudiip是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的國(guó)產(chǎn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。該平臺(tái)支撐了煉鐵大數(shù)據(jù)平臺(tái)、鍋爐云服務(wù)平臺(tái)等多個(gè)工業(yè)應(yīng)用子平臺(tái)，同時(shí)搭載了大量實(shí)用工業(yè)App，通過(guò)圍繞以數(shù)字賦能企業(yè)來(lái)助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗以及生產(chǎn)效率的提升。例如煉鐵云平臺(tái)已應(yīng)用高爐單座單年創(chuàng)效達(dá)2,400萬(wàn)元;風(fēng)電云平臺(tái)可為企業(yè)每年節(jié)約30%維修費(fèi)用;鍋爐云平臺(tái)可降低單爐能耗15%。

　　科技行業(yè)如何降能增效?AI與多種技術(shù)共同助力節(jié)能

　　我們?cè)谇皟晒?jié)討論了科技是如何助力各種行業(yè)的不同應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，測(cè)算了碳排放的凈減少量，科技行業(yè)屬于高耗能行業(yè)，在為千行百業(yè)賦能以及助力減排的同時(shí)，科技行業(yè)如電信運(yùn)營(yíng)商及數(shù)據(jù)中心自身是通過(guò)何種手段實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排?我們先通過(guò)案例可以看到AI已經(jīng)廣泛用于通信行業(yè)的電能使用的優(yōu)化中，然后再具體分析了5G基站和數(shù)據(jù)中心的降耗舉措。

　　AI節(jié)能技術(shù)如何幫助能耗大戶減排?

　　AI算法可用于IDC的運(yùn)維和管理，優(yōu)化其電能使用。AI技術(shù)已經(jīng)在故障預(yù)測(cè)分析、系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)、內(nèi)部服務(wù)等方面有所應(yīng)用，可實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)中心環(huán)境控制，如通過(guò)控制冷卻系統(tǒng)實(shí)時(shí)資源調(diào)配以降低能耗。比如在谷歌、萬(wàn)國(guó)數(shù)據(jù)、中興通訊等企業(yè)中都能看到AI助力的身影：

　　谷歌：2016年，谷歌聯(lián)合DeepMind將AI系統(tǒng)部署于數(shù)據(jù)中心，通過(guò)控制IDC的服務(wù)器和制冷系統(tǒng)等部分組件來(lái)減少能耗，報(bào)告表明DeepMind AI將谷歌公司的數(shù)據(jù)中心冷卻費(fèi)用減少40%。

　　萬(wàn)國(guó)數(shù)據(jù)：在國(guó)內(nèi)率先采用AI數(shù)據(jù)中心布局，目前弱電和軟件開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)都要確保未來(lái)能夠做到AI適用，實(shí)現(xiàn)基于AI算法進(jìn)行控溫，以及利用機(jī)器人進(jìn)行自動(dòng)巡檢、故障自動(dòng)應(yīng)急等，大大降低對(duì)運(yùn)維人力的需求以及大幅災(zāi)難預(yù)警的敏捷性。

　　中興通訊：基于自研的AI Explorer平臺(tái)開(kāi)發(fā)的AI算法系統(tǒng)，能夠基于采集自制冷系統(tǒng)、電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)在AI中臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，基于AI算法學(xué)習(xí)優(yōu)化運(yùn)行策略，通過(guò)調(diào)控參數(shù)實(shí)現(xiàn)最高可達(dá)15%的節(jié)能效果。

　　圖表：中興通訊AI平臺(tái)數(shù)據(jù)治理使用的關(guān)鍵特征參數(shù)

　　資料來(lái)源：公司官網(wǎng)，中金公司研究部

　　5G時(shí)代，AI技術(shù)能夠提高基站的適應(yīng)性來(lái)實(shí)現(xiàn)智慧節(jié)能。實(shí)現(xiàn)隨著AI技術(shù)的不斷成熟，基于AI的智能節(jié)能技術(shù)方案可以實(shí)現(xiàn)多制式網(wǎng)絡(luò)的整體節(jié)能效果，在無(wú)線接入網(wǎng)具備較強(qiáng)的靈活性、擴(kuò)展性及持續(xù)演進(jìn)能力。AI系統(tǒng)能夠基于歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建學(xué)習(xí)模型，并通過(guò)不斷產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行修正，實(shí)現(xiàn)“智慧節(jié)能”的效果。中興通訊提供的AI節(jié)能方案自2019年起已在國(guó)內(nèi)多地運(yùn)營(yíng)商部署，累積應(yīng)用規(guī)模超過(guò)10萬(wàn)小區(qū)，經(jīng)驗(yàn)證該方案可有效降低基站10%～15%的能耗，每千站點(diǎn)可實(shí)現(xiàn)年節(jié)電150萬(wàn)～200萬(wàn)度。比如典型的功能有：

　　節(jié)能場(chǎng)景識(shí)別：在小區(qū)場(chǎng)景中，AI系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別基礎(chǔ)覆蓋小區(qū)和補(bǔ)熱小區(qū)，支持與基站設(shè)備及OMC 管理平臺(tái)的接口，熱點(diǎn)覆蓋小區(qū)可根據(jù)業(yè)務(wù)量等指標(biāo)變化進(jìn)入節(jié)能模式，實(shí)現(xiàn)更靈活的節(jié)能效果。

　　業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)：基于AI算法、現(xiàn)網(wǎng)基站數(shù)據(jù)及訓(xùn)練業(yè)務(wù)負(fù)載模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)負(fù)荷的精確預(yù)測(cè)。通過(guò)預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)流量的潮汐情況，提前制定相應(yīng)措施調(diào)控業(yè)務(wù)負(fù)載性能，從而提升用戶體驗(yàn)。

　　節(jié)能策略選擇：基于業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)能策略的自動(dòng)選擇、調(diào)整、配置更新和自動(dòng)執(zhí)行功能，同時(shí)滿足預(yù)設(shè)置的節(jié)能目標(biāo)和KPI目標(biāo)。

　　設(shè)備、站點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)層多層發(fā)力，實(shí)現(xiàn)共建共享模式下5G基站節(jié)能降耗

　　具體到通信運(yùn)營(yíng)商行業(yè)，5G時(shí)代的到來(lái)也帶來(lái)了能耗的增量。5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)耗能如何?按照中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)，目前運(yùn)營(yíng)商5G基站主設(shè)備樣品空載功耗約2.2~2.3kW，滿載功耗約3.7~3.9kW，我們按照2019年3.85 kW預(yù)測(cè)，隨著設(shè)備節(jié)能化迭代，我們預(yù)計(jì)5G基站平均功率到2025年降至3.3 kW左右，基站休眠等技術(shù)使得基站無(wú)需滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，同時(shí)伴隨2/3G網(wǎng)絡(luò)的逐漸退網(wǎng)、5G基站建設(shè)速度趨于溫和增長(zhǎng)，我們認(rèn)為能基站整體耗將得到有效控制并趨于平緩，預(yù)計(jì)到2025年，5G基站全年耗電量將有效控制在793億千瓦時(shí)。

　　從軟硬件技術(shù)角度來(lái)看：通信基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)升級(jí)是趨勢(shì)，包括基站設(shè)備層、站點(diǎn)層、網(wǎng)絡(luò)層的多級(jí)優(yōu)化。

　　基站設(shè)備層：提高AAU能效是解決能耗痛點(diǎn)的有效方式?；驹O(shè)備中，射頻功放能耗最高，因此從功放模塊、數(shù)字中頻、基帶模塊、收發(fā)機(jī)等對(duì)功耗影響較大的關(guān)鍵器件入手進(jìn)行技術(shù)提升能夠最大程度提高AAU設(shè)備的能效，例如通過(guò)提升半導(dǎo)體工藝水平及更新?lián)Q代來(lái)減少芯片面積從而提高集成度和處理能力，不但能進(jìn)一步降低基站設(shè)備功耗，還可大幅提高5G系統(tǒng)性能。

　　站點(diǎn)層：基于軟件功能及AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)站點(diǎn)節(jié)能。通過(guò)引入AI技術(shù)，能夠針對(duì)每個(gè)小區(qū)的不同時(shí)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)分析及預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、定制化的節(jié)能策略，做到“一站一策、一時(shí)一策”，在保障用戶體驗(yàn)的前提下通過(guò)精耕細(xì)作的方式充分挖掘節(jié)能潛力。

　　網(wǎng)絡(luò)層：多網(wǎng)協(xié)作節(jié)能技術(shù)實(shí)現(xiàn)降低現(xiàn)網(wǎng)能耗目標(biāo)。5G部署后，未來(lái)將出現(xiàn)4G TDD/FDD與5G NR共存的狀態(tài)。中國(guó)移動(dòng)研究院表示，多網(wǎng)協(xié)作節(jié)能技術(shù)可以基于特征聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)5G設(shè)備級(jí)節(jié)能功能進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)設(shè)備級(jí)節(jié)能功能效果最大化，適用4G/5G 有較多重疊覆蓋的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景。中國(guó)移動(dòng)研究院表示業(yè)內(nèi)已完成相關(guān)4G系統(tǒng)(MCES)的開(kāi)發(fā)，現(xiàn)網(wǎng)測(cè)試結(jié)果顯示，4G網(wǎng)絡(luò)每萬(wàn)小區(qū)年節(jié)電目前超過(guò)40萬(wàn)度，5G網(wǎng)絡(luò)接入后總體節(jié)電效果將更明顯。

　　數(shù)據(jù)中心：云計(jì)算實(shí)現(xiàn)算力集約化，模塊化及制冷技術(shù)提升實(shí)現(xiàn)PUE降低

　　再看數(shù)據(jù)中心的變遷，計(jì)算模式歷經(jīng)了從集中到分布，再重新走向集中的階段。在上世紀(jì)六十年代，大型主機(jī)是計(jì)算和存儲(chǔ)資源集中存放的所在，也是企業(yè)的算力供應(yīng)中心。彼時(shí)主機(jī)價(jià)格非常昂貴，主要面向企業(yè)用戶，資源集中是主機(jī)時(shí)代突出的特點(diǎn)。1979年IBM推出IBM-PC，開(kāi)啟個(gè)人電腦時(shí)代，計(jì)算模式由大型主機(jī)的集中模式走向個(gè)人計(jì)算的分散模式。而后互聯(lián)網(wǎng)興起，計(jì)算資源通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)得便捷共享。在2000年后，運(yùn)營(yíng)上千臺(tái)服務(wù)器的數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)，計(jì)算模式由分散重回集中，算力走向集約化供應(yīng)。

　　數(shù)據(jù)中心是數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的底層基礎(chǔ)設(shè)施，發(fā)揮著將電力轉(zhuǎn)換為算力的關(guān)鍵支撐作用。大型數(shù)據(jù)中心集中管理計(jì)算和存儲(chǔ)資源，用戶通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)分享資源的模式日益普及，“云計(jì)算”的概念逐漸脫胎。數(shù)據(jù)中心位居IDC產(chǎn)業(yè)鏈中上游，向下游云應(yīng)用廠商、互聯(lián)網(wǎng)公司、政企客戶提供服務(wù)器托管等基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。其能耗主要包括機(jī)器設(shè)備消耗的電力和溫濕度控制設(shè)備消耗的電力，因而數(shù)據(jù)中心在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代承擔(dān)著將電力轉(zhuǎn)換為算力的關(guān)鍵作用。

　　集約化算力將降低多少能耗?集約化算力可顯著減低能源消耗，是實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)的重要命題。根據(jù)Pike Research預(yù)計(jì)，到2020年，采用云計(jì)算可以使全球數(shù)據(jù)中心的能源使用量減少38%。AWS認(rèn)為，集約式的計(jì)算資源可以顯著提升計(jì)算效率。Microsoft測(cè)算，相較于分散的傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)中心，Azure集約式數(shù)據(jù)中心通過(guò)改善IT運(yùn)維效率、IT設(shè)備效率、數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)效率、可再生能力等四個(gè)方面，或可降低72%-98%的能耗。

　　圖表：云計(jì)算模式可以顯著降低環(huán)境成本

　　資料來(lái)源：微軟官網(wǎng)，中金公司研究部

　　圖表：部署云計(jì)算中心后，碳排放系數(shù)顯著降低

　　資料來(lái)源：微軟官網(wǎng)，中金公司研究部

　　技術(shù)手段如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的降本增效?機(jī)電設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化是趨勢(shì)。我們認(rèn)為對(duì)機(jī)房系統(tǒng)架構(gòu)的前瞻性把控是IDC運(yùn)營(yíng)核心的能力要素，涵蓋對(duì)IT負(fù)荷能力、機(jī)電布局方式、密度上升后散熱能力等環(huán)節(jié)的判斷。

　　圖表：數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能是發(fā)展趨勢(shì)

　　資料來(lái)源：中國(guó)信通院官網(wǎng)，中金公司研究部

　　一方面，IDC所提供的機(jī)電設(shè)備服務(wù)，核心是提供電力和制冷資源。運(yùn)營(yíng)中，IT和制冷是耗電主要來(lái)源，占比約85%。在制冷方面，可因地制宜，北方干燥低溫的環(huán)境特性可選擇間接蒸發(fā)自然冷卻，通過(guò)空對(duì)空冷卻減少排熱用水;南方潮濕燥熱地區(qū)可嘗試浸沒(méi)式液冷技術(shù)，通過(guò)液體代替空氣，把CPU、內(nèi)存等IT發(fā)熱器件產(chǎn)生的熱量帶走，具備高能效、高可靠特點(diǎn)。供配電方面，分布式供能、高壓直流供電、模塊化UPS等技術(shù)通過(guò)降低電損、按需調(diào)用，也能幫助優(yōu)化PUE水平。

　　另一方面，借鑒云計(jì)算、IDC的底層邏輯共享經(jīng)濟(jì)，將機(jī)電資源池化、按需切割也是一種新思路。預(yù)制模塊化數(shù)據(jù)中心是一種預(yù)工程化的方案式產(chǎn)品，在工廠內(nèi)部完成數(shù)據(jù)中心所需基礎(chǔ)設(shè)施單元的有機(jī)組合，到項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)重新拼裝即可投入使用。數(shù)據(jù)中心引入模塊化設(shè)計(jì)，能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署，滿足高密度機(jī)柜共享基礎(chǔ)設(shè)施，節(jié)省機(jī)房空間和電費(fèi)，優(yōu)化PUE。模塊化數(shù)據(jù)中心受到國(guó)家政策推動(dòng)，在工信部頒布的《云計(jì)算三年行動(dòng)計(jì)劃(2017-2019 年)》中明確要在綠色、模塊化數(shù)據(jù)中心方面實(shí)現(xiàn)技術(shù)與產(chǎn)品的突破。秦淮數(shù)據(jù)從制冷設(shè)備到配電設(shè)備均實(shí)現(xiàn)模塊化定制，將整體建設(shè)時(shí)間縮短30%-40%。美國(guó)成功的模塊化設(shè)計(jì)本質(zhì)是滿足了機(jī)房的靈活彈性部署，實(shí)現(xiàn)同一機(jī)房?jī)?nèi)Tier 2-3-4不同等級(jí)靈活升降，不同單位功耗密度的機(jī)柜隨時(shí)擴(kuò)容，批發(fā)、零售客戶和諧共處，模塊化技術(shù)體現(xiàn)了對(duì)IT設(shè)備的技術(shù)掌控力和預(yù)判能力。然而，IT和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的技術(shù)迭代周期遠(yuǎn)快于基礎(chǔ)設(shè)施，我們認(rèn)為合理地規(guī)劃?rùn)C(jī)房架構(gòu)，使機(jī)電模塊更具適用性和經(jīng)濟(jì)性以適配ICT技術(shù)的快速變革才是核心，效率最優(yōu)的設(shè)備模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化需要從整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)出發(fā)。

　　圖表：模塊化數(shù)據(jù)中心優(yōu)勢(shì)

　　資料來(lái)源：Delta官網(wǎng)，中金公司研究部

　　行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)?當(dāng)前節(jié)能技術(shù)仍存在痛點(diǎn)

　　碳中和道路任重道遠(yuǎn)，既不能過(guò)于樂(lè)觀，也不要過(guò)于悲觀，保持對(duì)碳中和目標(biāo)可實(shí)現(xiàn)的不變追求下，也要認(rèn)清逐夢(mèng)過(guò)程中可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，我們認(rèn)為基于上述分析及展望，行業(yè)主要存在以下幾點(diǎn)挑戰(zhàn)以及我們的思考：

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的滲透率仍然較低。中國(guó)信通院《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，2020年我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模約為3.1萬(wàn)億元，占GDP比重為2.9%。在三次產(chǎn)業(yè)中，第二產(chǎn)業(yè)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的“主戰(zhàn)場(chǎng)”，雖已在石化、鋼鐵、電子信息等制造業(yè)領(lǐng)域逐步落地，然滲透率僅有2.76%，尚有較大的提升空間。與此同時(shí)，我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域創(chuàng)新能力有待進(jìn)一步提升，以推動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用加速滲透。未來(lái)行業(yè)發(fā)展思考的重點(diǎn)是，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何快速實(shí)現(xiàn)可復(fù)制、規(guī)?；?工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在碳中和背景下科技創(chuàng)新及節(jié)能減排的新方向在何方?

　　部分節(jié)能系統(tǒng)的應(yīng)用停滯在數(shù)據(jù)收集層面?；诠I(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的節(jié)能平臺(tái)包含邊緣層(數(shù)據(jù)采集)、 平臺(tái)(工業(yè) PaaS)、應(yīng)用(工業(yè) App)三大層級(jí)。其中邊緣層作為數(shù)據(jù)的來(lái)源，屬于節(jié)能平臺(tái)的“生產(chǎn)資料”;工業(yè)PaaS作為App開(kāi)發(fā)和迭代的平臺(tái)，屬于節(jié)能平臺(tái)的“生產(chǎn)車間”;各種工業(yè)App應(yīng)用則為具體承擔(dān)節(jié)能作用的“生產(chǎn)工人”。然而在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，部分企業(yè)在裝載系統(tǒng)之后，僅僅停留在數(shù)據(jù)采集層面，未能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能達(dá)到真正節(jié)能的效果。未來(lái)我們認(rèn)為行業(yè)應(yīng)思考，如何快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)賦能以縮短商用投資周期及拉長(zhǎng)投資回報(bào)期?如何實(shí)現(xiàn)平臺(tái)兼容與數(shù)據(jù)打通，將數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素發(fā)揮極致?

　　AI系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和運(yùn)行成本普遍較高，對(duì)于廣泛的中小企業(yè)而言，需要權(quán)衡節(jié)能效果和系統(tǒng)使用成本。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，AI系統(tǒng)算力不斷提升，由此帶來(lái)的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、算法更新的成本也在迅速上升，成為AI系統(tǒng)應(yīng)用于節(jié)能領(lǐng)域的掣肘因素。與此同時(shí)，算力提升帶來(lái)的巨大的能源消耗同樣不容小視，在高成本下權(quán)衡應(yīng)用系統(tǒng)帶來(lái)的節(jié)能優(yōu)化與系統(tǒng)本身帶來(lái)的耗能或成為中小企業(yè)部署AI節(jié)能系統(tǒng)的重要權(quán)衡。未來(lái)行業(yè)應(yīng)當(dāng)思考，如何實(shí)現(xiàn)AI開(kāi)發(fā)與運(yùn)行成本的節(jié)約化?如何快速訓(xùn)練AI使其廣泛覆蓋在千行百業(yè)，為多種應(yīng)用場(chǎng)景節(jié)能減排做好“智慧大腦”?

　　5G節(jié)能技術(shù)可行性有待時(shí)間驗(yàn)證。根據(jù)中國(guó)移動(dòng)研究院的測(cè)算，通過(guò)推動(dòng)半導(dǎo)體材料、工藝、射頻系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展，2022年有望實(shí)現(xiàn)5nm工藝，GaN功放應(yīng)用比例繼續(xù)提升至90%，整體功耗相對(duì)2021年將降低8%，同時(shí)2022年有望實(shí)現(xiàn)現(xiàn)網(wǎng)規(guī)模部署，通過(guò)BBU基帶資源共享實(shí)現(xiàn)節(jié)省硬件板卡配置實(shí)現(xiàn)功耗降低。我們認(rèn)為上述技術(shù)的進(jìn)步目前僅處于規(guī)劃層面，技術(shù)落地與落地后的節(jié)能及商用效果依舊有待時(shí)間考證。未來(lái)我們需要考慮除突破技術(shù)壁壘外，如何最優(yōu)分配低頻段資源實(shí)現(xiàn)基站廣覆蓋從而減少基站建設(shè)?如何最大化運(yùn)營(yíng)商基站共建共享率?

　　碳中和道路上機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)并存。行遠(yuǎn)自邇登高自卑，我們需要認(rèn)清實(shí)現(xiàn)碳中和過(guò)程種可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，堅(jiān)定對(duì)碳中和目標(biāo)的不變追求。研報(bào)精選