双碳产业
- 您现在的位置：
- 首页
- 双碳产业
- 综合
- “双碳”智能治理观察（五）｜AI如何赋能“双碳”治理？
“双碳”智能治理观察（五）｜AI如何赋能“双碳”治理？
2026-05-15 18:23:08
远光软件
导语
近期，《碳达峰碳中和综合评价考核办法》（以下简称《办法》）正式印发。为清晰梳理“双碳”治理的政策脉络，我们特别策划推出“‘双碳’智能治理观察”系列文章，围绕政策考核、指标体系、政府治理、企业经营、AI赋能和电碳协同等主题，持续探讨“双碳”治理发展新趋势。本期文章聚焦AI赋能“双碳”治理，深入解析如何借助AI技术，让政策可理解、数据可治理、指标可计算、风险可预测、问题可归因、整改可闭环，从而提升治理效能。
人工智能技术正日益成为推动“双碳”治理现代化的重要引擎，真正具有价值的AI能力，应深度融入到政策理解、数据治理、指标核算、预测预警、归因决策、报告生成等全链条治理环节。
“双碳”政策文件通常包含大量目标、指标、责任主体、流程和考核要求。对政府和企业而言，难点不仅在于理解政策文件，更在于将政策条款转化为可执行的具体任务。
AI技术可以辅助完成政策条款解析、指标口径提取、责任部门识别、任务清单生成和政策变化比对等。针对办法中14项综合评价考核指标，AI可协助梳理每项指标对应的数据来源、责任主体、更新频率、风险点和报送材料，减少人工理解偏差。
“双碳”治理涉及的数据源广泛且复杂，从能源消费到碳市场交易，每一环节的数据都至关重要。
AI可以通过规则识别、模型分析和历史比对，发现异常数据、缺失数据、重复填报和逻辑冲突，及时洞察数据填报中的潜在风险。
“双碳”综合评价考核涵盖5项控制指标和9项支撑指标，这些指标背后需要大量数据和模型支撑。
AI可以辅助完成碳排放总量核算、强度分析、煤炭和石油消费趋势分析、新增清洁能源电量占比分析、能耗和碳排放分析、碳市场履约风险测算等分析、测算工作，同时将指标结果逐层拆解至行业、园区、企业和项目层面，实现核算过程的透明化、可追溯。
面对复杂多变的“双碳”治理环境，AI可基于历史数据、季节特征、产业变化、能源结构、项目进展和经济运行等多维度信息分析，构建预测模型，实现年度目标达标预测、红黄绿三级预警等功能，帮助管理者提前研判风险、及时采取干预措施。
传统监测系统往往只能指出问题所在，却难以揭示问题根源以及提供应对方案。AI可以基于多源数据进行指标归因分析，将“指标异常”转化为“原因分析”和“措施建议”，协助定位指标波动或未达预期的深层原因，并生成相应的整改建议，推动“双碳”治理从“被动应对”转变为“主动作为”，有效提升治理决策科学性与有效性。
“双碳”治理涉及大量报告材料，包括年度自评报告、季度风险分析、整改报告、企业碳披露报告、第三方核查材料等，编制工作量大且易出错。
AI可以基于指标数据、风险分析结果、整改任务完成情况和佐证材料，自动生成符合规范要求的报告初稿，提升工作效率。在整改闭环场景中，AI还能辅助形成问题清单、原因分析、整改措施等全套材料，推动治理流程的自动化闭环。
远光软件认为，AI赋能“双碳”治理，关键在于构建覆盖治理全流程的技术能力体系。从政策理解、数据治理、指标核算、预测预警、归因分析直至报告生成，应形成一体化的智能治理链路。随着“双碳”考核不断深化，AI将帮助政府和企业实现从“看数据”向“用数据”，从“人工判断”向“智能辅助”，从“结果统计”向“过程治理”的全新升级。
深耕能源数字化领域多年，远光软件已沉淀碳资产管理平台、零碳智慧运营平台、虚拟电厂运营平台、购售电交易平台等智慧能源系列产品，先后服务多家能源央企及地方政企单位。未来将持续探索面向政府和企业的“双碳”数字化能力建设路径，以优质产品和服务赋能，全面助力国家“双碳”目标高质量达成。
京公网安备 11010802020613号
