科技日报记者 崔爽
近日，中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部等七部门联合印发《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026—2030年）》（以下简称《实施方案》），明确了“十五五”时期推进数字化绿色化协同转型发展（以下简称“双化协同”）的思路目标、重点任务和政策举措。
“双化协同是应对国际竞争形势、落实国家战略部署的必然选择，是夯实发展底层支撑、催生新质生产力的关键路径，也是补齐转型短板弱项、稳固数绿发展根基的现实要求。”国家工业信息安全发展研究中心主任江明涛说，《实施方案》推动协同转型政策从宏观指引转向具体落地，描绘出新时期双化协同的“路线图”。《实施方案》的印发实施，标志着我国双化协同进入精准施策、纵深推进的新阶段。
直面数智技术隐性环境代价
《实施方案》明确，到2030年，人工智能低成本、高效率优势更加彰显，深度赋能绿色低碳技术创新和产业发展，算力设施、5G基站等新兴领域用能效率大幅提升，推动算力设施等重点领域可再生能源电力消费水平达到所在省份可再生能源电力消纳责任权重水平，农业、制造业、贸易、消费、城市运行等重点领域数字化绿色化深入推进，数智技术赋能生态环境治理能力持续提升，双化协同发展模式有力支撑经济社会发展全面绿色转型和高质量发展。
围绕相关发展目标，《实施方案》部署了四方面14项重点任务：一是推动数智技术与绿色技术融合创新，发展绿色高效人工智能技术，推动人工智能赋能绿色低碳技术创新；二是提升新兴领域用能效率，推动算力设施、通信基站、数字企业绿色低碳发展；三是深化重点领域双化协同应用，推动农业、制造业、贸易、消费、城市运行等领域数字化绿色化和生态环境智能化治理；四是夯实双化协同基础支撑，优化发展环境，提升数字化碳管理水平，深化国际交流合作。
这一系列政策举措指向数智技术的环境代价。专家普遍认为，数智技术的隐性环境代价不可忽视。如数字设备、硬件及基础设施包含大量塑料、玻璃及数十种矿物金属，据测算，生产一台2千克的电脑需开采800千克原材料。同时，能耗问题也日益凸显。2022年，全球数据中心总用电量约460太瓦时，预计2026年将超1000太瓦时。此外，人工智能训练耗水问题同样突出。据估算，训练GPT-3消耗约70万升饮用水。面对资源有限与需求无限的矛盾，必须高度重视数字技术自身的绿色化，避免陷入“技术异化”的陷阱。
“数字技术在其全生命周期内产生的资源环境影响不容小觑。必须坚持问题导向，切实推进数字技术尤其是人工智能技术的绿色化发展。”中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长、南开大学教授龚克说。
龚克建议，应加强存算一体、高性能存储、数据压缩、分布式训练框架等关键技术研发，突破高速互联、高带宽内存、低功耗计算等核心技术，提升数据传输和模型训练效率；优化模型架构，加快研究更高效的模型训练和推理方法，推动混合专家、动态稀疏等模型架构优化迭代，加强量化、剪枝等模型压缩技术研究，探索轻量化部署方式，实现超大规模参数模型性能与资源开销的平衡；构建全栈能力，加快构建软硬件全栈协同能力，加强低功耗芯片、算子加速库、通信、编译、框架、算法、多智能体协同等研发适配，支撑人工智能技术快速迭代和普惠易用。
加强监测评估和实施保障
为进一步夯实双化协同基础，《实施方案》提出优化发展环境，加强双化协同工作监测与成效评估。
对此，中央网信办数据与技术保障中心副主任薄兆一建议，进一步加强科技人才等基础支撑。如构建双化协同“产学研用”一体的人才培养体系和技术创新体系，充分发挥国家实验室、高水平研究机构、高校、科技领军企业作用；优化全国碳市场管理平台，加强平台制度建设、功能完善和能力提升；深化双化协同国际交流与合作，积极推动开展双化协同领域标准制定、政策沟通、技术交流、项目合作、人才培训等。
同时，相关部门将实施双化协同工作监测，包括健全完善双化协同监测体系，推动监测工作常态化、制度化，定期发布监测报告和发展指数；加强工作指引，鼓励指导各地区立足自身资源禀赋，积极打造特色产业和功能优势，因地制宜推进双化协同工作等。
此外，龚克建议，应进一步完善治理体系，构建人工智能全生命周期资源消耗评估体系，指导人工智能服务提供商主动披露大模型资源利用情况，对接国际电信联盟（ITU）、国际标准化组织（ISO）等国际组织的绿色AI标准，引导人工智能技术加快向绿色高效方向发展。
“我国拥有全球规模领先的数字基础设施、丰富的应用场景和完备的产业体系，为双化协同厚植了先发优势、拓展了应用纵深。”江明涛认为，要以《实施方案》为引领，牢牢把握智能化、绿色化、融合化发展方向，统筹推进技术创新、场景培育、要素保障各项工作，持续推动双化协同走深走实，不断培育支撑高质量发展的新动能新优势。
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