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“雙碳”智能治理觀察（五）｜AI如何賦能“雙碳”治理？
2026-05-15 18:23:08
遠光軟件
導語
近期，《碳達峰碳中和綜合評價考核辦法》（以下簡稱《辦法》）正式印發。為清晰梳理“雙碳”治理的政策脈絡，我們特別策劃推出“‘雙碳’智能治理觀察”系列文章，圍繞政策考核、指標體系、政府治理、企業經營、AI賦能和電碳協同等主題，持續探討“雙碳”治理發展新趨勢。本期文章聚焦AI賦能“雙碳”治理，深入解析如何借助AI技術，讓政策可理解、數據可治理、指標可計算、風險可預測、問題可歸因、整改可閉環，從而提升治理效能。
人工智能技術正日益成為推動“雙碳”治理現代化的重要引擎，真正具有價值的AI能力，應深度融入到政策理解、數據治理、指標核算、預測預警、歸因決策、報告生成等全鏈條治理環節。
“雙碳”政策文件通常包含大量目標、指標、責任主體、流程和考核要求。對政府和企業而言，難點不僅在于理解政策文件，更在于將政策條款轉化為可執行的具體任務。
AI技術可以輔助完成政策條款解析、指標口徑提取、責任部門識別、任務清單生成和政策變化比對等。針對辦法中14項綜合評價考核指標，AI可協助梳理每項指標對應的數據來源、責任主體、更新頻率、風險點和報送材料，減少人工理解偏差。
“雙碳”治理涉及的數據源廣泛且復雜，從能源消費到碳市場交易，每一環節的數據都至關重要。
AI可以通過規則識別、模型分析和歷史比對，發現異常數據、缺失數據、重復填報和邏輯沖突，及時洞察數據填報中的潛在風險。
“雙碳”綜合評價考核涵蓋5項控制指標和9項支撐指標，這些指標背后需要大量數據和模型支撐。
AI可以輔助完成碳排放總量核算、強度分析、煤炭和石油消費趨勢分析、新增清潔能源電量占比分析、能耗和碳排放分析、碳市場履約風險測算等分析、測算工作，同時將指標結果逐層拆解至行業、園區、企業和項目層面，實現核算過程的透明化、可追溯。
面對復雜多變的“雙碳”治理環境，AI可基于歷史數據、季節特征、產業變化、能源結構、項目進展和經濟運行等多維度信息分析，構建預測模型，實現年度目標達標預測、紅黃綠三級預警等功能，幫助管理者提前研判風險、及時采取干預措施。
傳統監測系統往往只能指出問題所在，卻難以揭示問題根源以及提供應對方案。AI可以基于多源數據進行指標歸因分析，將“指標異常”轉化為“原因分析”和“措施建議”，協助定位指標波動或未達預期的深層原因，并生成相應的整改建議，推動“雙碳”治理從“被動應對”轉變為“主動作為”，有效提升治理決策科學性與有效性。
“雙碳”治理涉及大量報告材料，包括年度自評報告、季度風險分析、整改報告、企業碳披露報告、第三方核查材料等，編制工作量大且易出錯。
AI可以基于指標數據、風險分析結果、整改任務完成情況和佐證材料，自動生成符合規范要求的報告初稿，提升工作效率。在整改閉環場景中，AI還能輔助形成問題清單、原因分析、整改措施等全套材料，推動治理流程的自動化閉環。
遠光軟件認為，AI賦能“雙碳”治理，關鍵在于構建覆蓋治理全流程的技術能力體系。從政策理解、數據治理、指標核算、預測預警、歸因分析直至報告生成，應形成一體化的智能治理鏈路。隨著“雙碳”考核不斷深化，AI將幫助政府和企業實現從“看數據”向“用數據”，從“人工判斷”向“智能輔助”，從“結果統計”向“過程治理”的全新升級。
深耕能源數字化領域多年，遠光軟件已沉淀碳資產管理平臺、零碳智慧運營平臺、虛擬電廠運營平臺、購售電交易平臺等智慧能源系列產品，先后服務多家能源央企及地方政企單位。未來將持續探索面向政府和企業的“雙碳”數字化能力建設路徑，以優質產品和服務賦能，全面助力國家“雙碳”目標高質量達成。
京公網安備 11010802020613號
