在全球气候治理中，人工智能技术正在发挥重要作用，我国在碳排放核算领域有了新的成果。
4月8日，“磐石·禹衡碳核算大模型”在上海正式发布，标志着我国在全球碳排放核算领域取得重大技术突破。
碳排放核算是国际气候履约的重要依据，是国际碳定价的重要基础，是做好碳达峰碳中和工作的重要前提。由中国科学院上海高等研究院牵头打造的“磐石·禹衡碳核算大模型”，是全球首个覆盖生产端、消费端及自然源的全景式碳排放核算系统，旨在破解传统碳核算面临的知识壁垒高、数据处理难、周期长、分辨率低等瓶颈问题，通过生成式人工智能重构碳核算领域范式，动态刻画全球碳流动与碳溯源，全面提升我国在全球气候治理中的科技话语权。
有哪些应用场景
谈及发布该模型的初衷，中国科学院上海高等研究院副院长、研究员魏伟对记者解释，发布“磐石·禹衡碳核算大模型”1.0版，主要是为了回应国家应对气候变化战略需求，推动碳排放核算从传统人工模式向智能化、体系化、动态化方向升级。
他说，长期以来，碳排放核算面临几个突出难题：一是行业门类复杂、专业壁垒较高；二是数据来源多、类型杂、更新频率不一致，处理难度很大；三是传统核算方式周期较长、人力成本较高；四是在核算精度、时空分辨率和多口径协同方面还有较大提升空间。特别是在全球碳治理背景下，仅依赖单一口径、单一维度的核算，已经难以满足国际履约、碳市场建设、碳关税应对和国内“双碳”行动的实际需要。
“我们希望依托大模型技术，构建一个覆盖生产端、消费端和自然源的全景碳排放核算系统，为国家提供更加精准、更加及时、更加科学的碳核算能力支撑。”魏伟说。
“磐石禹衡”以中国科学院牵头开发的“磐石科学基础大模型”为基座，在技术架构上构建了数据、算法、算力三层支撑体系。数据层以研究团队构建的八类自主数据集为核心，并通过与部门、行业的协同对接，实现数据高频更新与融合。算法层以自主研发的多口径碳核算方法学为核心，开发了基于大语言模型的碳核算垂直领域智能体并实现多智能体协作，确保核算的完整性和精确性。算力层通过构建高性能内部服务器集群并与外部算力中心协同，实现算力资源的全局优化与弹性供给。
场景应用是体现大模型价值的关键所在。魏伟补充解释，“磐石·禹衡碳核算大模型”既面向国家重大需求，也面向全球治理前沿。
具体来看，在国内，它可以为国家温室气体清单编制、全国碳排放权交易市场建设、重点产业链绿色转型、重点行业碳足迹评价等工作提供更加精准的数据和方法支撑，更好服务碳达峰碳中和目标实现。
在国际层面，它能够为全球碳盘点、全球碳市场和碳关税机制等场景提供高质量的中国数据和中国标准。比如，模型研究发现，在综合考虑消费端和自然源之后，不同国家温室气体排放的结果会发生明显调整，这说明传统单一口径核算在责任分配上存在一定局限。又如，针对欧盟碳边境调节机制（CBAM），模型发现其默认排放因子对中国产品排放存在系统性高估，这进一步说明提升本土化排放因子精度、强化自主核算能力非常必要。
此外，模型还能够更充分地反映我国在全球绿色转型中的实际贡献。例如，我国是风机和光伏产品生产和出口大国，相关产品在我国生产阶段会产生一定排放，但在全球运行阶段又带来了大规模减排效益。通过更科学的核算体系，可以更加客观、公允地呈现这种贡献。
大模型有三个优势
高质量数据集是智能数据库问答、检索增强生成、自然语言生成及分析验证能力建设的重要基础。
目前基于大模型已初步实现国别级高精度碳全息图谱。以2022年为例，在科学公允的新核算体系下，中国、美国、日本的温室气体排放量相较于传统IPCC生产端核算结果分别调整了-17.7%、+15.2%和+7.2%。大模型还发现，欧盟碳边境调节机制（CBAM）的默认排放因子系统性地高估了中国产品排放因子，凸显了提升核算精度、采用本土化因子的必要性。
中国科学院上海高等研究院研究员高云虎介绍，与传统人工核算方式相比，这一大模型的优势主要体现在三个方面：效率更高、精度更高、时空分辨率更高。
例如，大模型能够对海量、多源、异构数据进行快速整合和处理，显著减少人工搜集、清洗、匹配和计算的时间成本。特别是在一些复杂方法中，例如谱系矩阵法、蒙特卡罗法等，大模型驱动的不确定性分析智能体可以自主执行原本繁琐耗时的工作流程，大幅提升核算效率。
另外，模型的数据层依托团队构建的八类自有数据集，并与企业、行业和政府部门建立协同机制，实现数据高频更新和动态融合，能够在社会和空间两个维度上形成高精度碳全息图谱，更好支撑动态监测和场景化应用。
下一步，研究团队将围绕生产端、消费端、自然源和碳溯源四个方向深化研发，进一步形成具有自主知识产权的算法、数据和核算成果体系。“比如在应用落地方面，将更好支撑国家温室气体清单编制、全国碳市场建设、重点产业链绿色转型、国际碳关税政策应对等重大需求场景，推动碳核算从科研能力加快转化为治理能力和决策能力。”魏伟介绍。
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金叶子
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