這一研究數據收錄于雙方共同參與編制的《2021年中國人工智能助力“雙碳”目標達成白皮書》(以下簡稱“白皮書”)，這是國內首份聚焦AI助力碳達峰、碳中和目標的行業(yè)研究報告。“白皮書”基于國家碳達峰、碳中和的戰(zhàn)略決策，從技術類別、機制原理、作用場景、行業(yè)應用、實踐案例等維度，系統(tǒng)闡釋了人工智能及相關信息通信技術在各產業(yè)推進提效降耗、實現(xiàn)綠色轉型中的核心作用，結合梳理總結降碳減排的實現(xiàn)路徑，為充分挖掘人工智能的技術減碳潛力、推動實現(xiàn)碳達峰、碳中和目標提供參考。

“白皮書”分析認為，實現(xiàn)碳中和的路徑是技術密集使用的過程，人工智能在技術上的突破，將借由信息通信技術基礎設施應用于各類行業(yè)，并與各個行業(yè)減碳技術和應用相結合，發(fā)揮出巨大潛力。“白皮書”認為，與人工智能相關的技術減碳貢獻占比將逐年提升，至2060年將至少達到70%，減碳總量將超過350億噸。

以交通行業(yè)為例，2020年中國交通行業(yè)碳排放估測量為10.4億噸，占全國總體排放的9%。而在驅動交通行業(yè)降碳減排過程中，使用以智能信控為主的緩堵型智能交通技術，可以有效提升城市主要道路交叉口的通行效率，千萬級人口城市因此每年可至少減碳4.16萬噸，這相當于1.4萬輛私家車行駛一年的碳排量。

“白皮書”還基于IDC對全球IT市場數據的長期追蹤和積累，通過原創(chuàng)的數據中心碳排放模型進行了測算，僅2020年全球使用云計算減少的碳排放總量，就相當于減少了近2600萬輛燃油汽車上路，或者減少了3900億公里的行駛里程。

“白皮書”進一步分析認為，隨著各行業(yè)越來越依賴數字化助力提升價值，業(yè)務場景對算力的需求不斷提升;消費領域，個人設備的智能化基于云化增強功能體驗，用戶對數據中心算力服務的壓強不斷增高。服務于經濟發(fā)展的數據中心算力增加無疑會消耗更多能源。2020年中國數據中心用電量超2000億千瓦時，超過了上海市的總體用電量。而2020年百度自建的數據中心實現(xiàn)了平均1.14的能效比值(PUE)。每10萬臺服務器有望年均實現(xiàn)節(jié)電1億度，相當于10萬居民用戶的年用電量。這意味著僅百度一家企業(yè)節(jié)省的電量等于德國一個中型城市全年用電量。