清華大學環境學院黨委書記、教授王燦：工業碳中和攻堅或需50%以上的技術創新，AI如何破局？

21世紀經濟報道 實習生 張長榮 記者 崔文靜 北京報道

“破解工業碳中和還需要50%以上的技術創新。”清華大學環境學院黨委書記、教授王燦在5月22日於北京舉辦的2025中國紙業可持續發展論壇上表示。

論壇由中國造紙協會、中國造紙學會指導，全球漿紙巨頭金光集團APP（中國）攜手南方財經全媒體集團主辦、21世紀經濟報道承辦，以“智領紙業，向善未來”爲主題，嘉賓圍繞低碳技術創新、產業鏈協同、ESG實踐等議題展開探討，共商綠色轉型路徑。

工業作爲國民經濟支柱，是我國實現碳中和目標的核心陣地。然而，工業碳中和呈現“先易後難”的推進節奏。從長期來看，實現近零排放面臨高難度工藝革新與高成本約束。

未來如何推進工業碳中和？技術創新面臨哪些現實挑戰？人工智能將怎麼賦能工業領域的碳中和？又有哪些潛在困境？

在這場論壇上，王燦爲我們帶來思考與解答。

工業是我國實現碳中和目標的核心陣地，碳排放量佔全國總量的40%，其中鋼鐵、水泥等高耗能行業又佔工業排放的80%。

從行業特徵看，工業碳中和呈現“先易後難”的推進節奏：短期隨人口增長放緩、城市化進程趨穩及技術革新，高耗能產品需求逐步進入下行週期，達峰進程可能早於建築、交通等領域。但長期來看，面臨高難度工藝革新與高成本約束，碳中和攻堅期更爲艱鉅。

針對工業碳中和路徑，王燦提出四方面技術支撐思路：

一是全方位推進節能，通過降低能源強度與需求形成減排合力；二是加快用能結構低碳轉型，以電氣化、生物燃料等替代化石能源；三是推動工藝流程創新，針對鋼鐵、水泥等行業推廣生物質工藝與清潔改造等顛覆性技術應用；四是依託負排放技術兜底，若工業領域到2050-2060年代仍有殘留排放需削減，負排放技術可作爲最終解決方案。

然而，實現這些技術支撐仍面臨現實挑戰。王燦強調三大難題：

挑戰一：技術創新的複雜性

“工業技術應用場景差異大（如綠氫成熟度低），且碳中和依賴高關聯性基礎設施與產業鏈協同。”王燦指出，破解工業碳中和還需要50%以上的技術創新。

他認爲，傳統“單點突破”模式（依賴科研單位、高校）難以應對複雜場景，亟需轉向全產業鏈協同創新：一方面通過設立重大科技項目、搭建產學研平臺的融合平臺；另一方面加強國際合作，可降低研發成本、提升技術研發成功率，呼應全球氣候治理需求。

挑戰二：區域協同不足

碳中和催生的新興產業若缺乏協調，易引發地方同質化甚至內卷化競爭。

王燦建議，需強化央地協同與區域協調。基於各地產業基礎、資源稟賦和環境承載力，推動形成集羣化、差異化的綠色低碳轉型格局。例如東北地區依託煤炭資源優勢，可通過頂層設計推動煤化工產業的綠色低碳轉型。

此外，他還表示，在處理“重點建設”與“協同互補”關係時，需避免各地盲目跟風，充分發揮地方特色優勢。

挑戰三：全鏈條碳監管缺失

“當前全產業鏈碳排放監管聚焦生產端，監管體系尚不完善。”王燦表示，需從全週期視角，對產品研發、原材料供應、產業鏈規劃直至廢舊設備回收階段進行碳排放跟蹤與覈查，以此推動全產業鏈低碳化構建。

此外，王燦特別強調政策與市場的構建，以及雙輪互動的重要性。

在碳中和轉型中，工業領域（尤其是高耗能行業低碳轉型）是核心，但高耗能產業常因被視爲“淘汰對象”陷入融資困境。王燦提出，需創新政策工具，從“關注綠色”轉向“關注轉型”。

近期火熱的人工智能能否賦能工業領域的碳中和？王燦指出，人工智能可以推動低碳技術要素的升級變革，豐富和強化數據要素的關鍵作用，促進各類要素組合優化與協同配置，以及提升人力資本的質量。

然而，人工智能在工業領域的應用仍面臨兩大挑戰。

其一，技術落地複雜。一方面，低成本減排機會未充分應用，另一方面，高成本新技術難以落地。王燦認爲，人工智能未來需在兩方面發力：前者需挖掘通用應用場景，後者需針對性解決創新問題

其二，公平性問題。諾貝爾獎得主指出，人工智能應用可能將權力集中於精英階層，加劇馬太效應。

“工業領域具有資本與勞動密集型特徵，其快速智能化可能衝擊就業、擠壓中小企業生存空間、加劇區域經濟失衡及全球技術分工不平等，對發展中國家影響尤甚。”因此，王燦建議，在推動AI賦能工業發展的同時，通過轉移支付、反壟斷監管、技能培訓及參與國際規則制定等機制保障轉型公平性。

談及實踐探索，王燦介紹了清華環境學院的工作：團隊依託清華碳中和院平臺，聯合40餘家高校科研機構、近200名科研人員，打造“天工計劃”碳排放數據庫。

據瞭解，該平臺實現知識產權自主可控，具備開源共享、便捷易用特性，通過AI技術對接國際標準，支撐生態環境部數據庫建設並接入聯合國環境署平臺；藉助大語言模型簡化操作門檻，工業領域用戶無需專業背景即可使用，數據聚焦中國產業實際，已在北京經開區等園區落地應用。