AI賦能綠色(se)計算(suan)大(da)有可為，我們(men)需要沉淀(dian)出具備一系列可跨領域落(luo)地、可通用化的數(shu)據驅動(dong)算(suan)法(fa)應(ying)用，基于此搭建AI控制優化算(suan)法(fa)引(yin)擎，通過試點(dian)、合(he)作、轉化落(luo)地多領域的應(ying)用。

為應對氣候變化，全球主要(yao)(yao)國家達成(cheng)共識，我國提出了碳(tan)中(zhong)和(he)時間(jian)表，力爭在(zai)2060年前實現碳(tan)中(zhong)和(he)。碳(tan)中(zhong)和(he)代表著人類能(neng)源結構的(de)革新，是可持續發展的(de)不可避免選擇，也是產業(ye)轉(zhuan)型(xing)升級的(de)重(zhong)要(yao)(yao)機遇，為我國帶來了重(zhong)大歷史(shi)機遇。

在碳(tan)中(zhong)和(he)的(de)大(da)(da)背景下，企業(ye)面(mian)臨著(zhu)重(zhong)大(da)(da)挑戰。高能(neng)耗和(he)高排(pai)放(fang)導致不(bu)可持續性，不(bu)僅成本高昂(ang)，還(huan)影響(xiang)企業(ye)形象和(he)社(she)會責任，帶來(lai)潛(qian)在經營風險。因此，企業(ye)亟需進行節(jie)能(neng)減排(pai)，提質增效，迫切需要產業(ye)轉型升(sheng)級。

人工智能(neng)和物聯網技術（AIoT）在碳(tan)中和中扮演著關鍵角色(se)。通過智能(neng)感知，我們能(neng)整合多源(yuan)異構的數(shu)據；借助人工智能(neng)，我們可以(yi)建立AI優(you)(you)化引擎深(shen)度分(fen)析數(shu)據，實現數(shu)據驅動(dong)的智能(neng)決策；基于這些決策，我們能(neng)全面優(you)(you)化產業鏈資源(yuan)配(pei)置。這種(zhong)基于AI+ IoT的“感知-決策-優(you)(you)化”循環迭代，推動(dong)產業綠色(se)化，助力(li)碳(tan)中和。

AIR關注三大方向。首先(xian)是清潔能(neng)源(yuan)和(he)(he)傳統能(neng)源(yuan)融合，包(bao)括光、風、水電(dian)(dian)，核電(dian)(dian)和(he)(he)火電(dian)(dian)，以及氫能(neng)。從發(fa)電(dian)(dian)、輸電(dian)(dian)、供電(dian)(dian)到用(yong)能(neng)和(he)(he)儲能(neng)，都面臨眾多問(wen)題(ti)。通過AIoT技術(shu)，我們能(neng)監控碳排放，優化(hua)(hua)智能(neng)機(ji)組控制；感知和(he)(he)預測(ce)電(dian)(dian)網(wang)負載，進(jin)(jin)行智能(neng)調峰和(he)(he)調度均(jun)衡(heng)，對(dui)(dui)電(dian)(dian)網(wang)故障(zhang)進(jin)(jin)行檢(jian)測(ce)和(he)(he)預警(jing)；對(dui)(dui)用(yong)電(dian)(dian)系統進(jin)(jin)行節(jie)能(neng)優化(hua)(hua)等。

AIR第二個關注的(de)(de)(de)方(fang)向是(shi)ICT產業(ye)，包(bao)括智(zhi)(zhi)能(neng)計(ji)算(suan)(suan)中(zhong)(zhong)心、智(zhi)(zhi)能(neng)通信網絡、新一(yi)代(dai)AI計(ji)算(suan)(suan)架(jia)構等。這些產業(ye)的(de)(de)(de)能(neng)耗(hao)(hao)巨大(da)。到2035年，全國數據中(zhong)(zhong)心耗(hao)(hao)電量(liang)將(jiang)超過(guo)4500億度(du)，全國5G基站(zhan)耗(hao)(hao)電量(liang)也(ye)將(jiang)超過(guo)2400億度(du)。隨著AI模(mo)(mo)(mo)型規(gui)模(mo)(mo)(mo)不斷增(zeng)大(da)，模(mo)(mo)(mo)型訓(xun)練的(de)(de)(de)能(neng)耗(hao)(hao)和排(pai)放也(ye)相應增(zeng)高。為了(le)降低(di)能(neng)耗(hao)(hao)和排(pai)放，對(dui)于(yu)(yu)智(zhi)(zhi)能(neng)計(ji)算(suan)(suan)中(zhong)(zhong)心，我們需(xu)(xu)要通過(guo)感(gan)知(zhi)和優(you)化(hua)進行(xing)(xing)更好的(de)(de)(de)任(ren)務管理(li)調(diao)度(du)和制(zhi)冷(leng)控制(zhi)，對(dui)系(xi)(xi)(xi)統(tong)故障進行(xing)(xing)預測和診斷，并(bing)(bing)研究清潔能(neng)源(yuan)驅動的(de)(de)(de)設計(ji)。對(dui)于(yu)(yu)智(zhi)(zhi)能(neng)通信，需(xu)(xu)要利(li)用AI進行(xing)(xing)多基站(zhan)大(da)規(gui)模(mo)(mo)(mo)MIMO優(you)化(hua)，實現(xian)通信感(gan)知(zhi)一(yi)體(ti)化(hua)，充分利(li)用邊(bian)緣計(ji)算(suan)(suan)，并(bing)(bing)進行(xing)(xing)系(xi)(xi)(xi)統(tong)級(ji)的(de)(de)(de)能(neng)耗(hao)(hao)管理(li)優(you)化(hua)。在新一(yi)代(dai)AI計(ji)算(suan)(suan)架(jia)構方(fang)面，需(xu)(xu)要設計(ji)超低(di)功耗(hao)(hao)專用芯(xin)片，打造高能(neng)效的(de)(de)(de)模(mo)(mo)(mo)型訓(xun)練系(xi)(xi)(xi)統(tong)和模(mo)(mo)(mo)型執行(xing)(xing)系(xi)(xi)(xi)統(tong)。

AIR的(de)第三個關注方(fang)向是新興(xing)綠(lv)色產業，包括綠(lv)色城市、綠(lv)色園區(qu)(qu)/樓(lou)宇(yu)、綠(lv)色交(jiao)(jiao)(jiao)通等。城市、園區(qu)(qu)/樓(lou)宇(yu)和交(jiao)(jiao)(jiao)通排(pai)放(fang)大量溫室氣體。2019年，僅(jin)紐(niu)約市的(de)溫室氣體排(pai)放(fang)就達到了5千5百萬噸(dun)，而(er)2016年全球樓(lou)宇(yu)和交(jiao)(jiao)(jiao)通的(de)GHG排(pai)放(fang)占比分別為17.5%和16.2%。在(zai)這些(xie)領域，AIoT有很大的(de)潛力。通過多(duo)源異構感知和數(shu)據融合，我們可(ke)以(yi)監(jian)控城市的(de)特定事件(jian)，進行數(shu)據驅(qu)動的(de)智(zhi)(zhi)能(neng)規劃(hua)和城市資源調度優化，打造綠(lv)色城市。在(zai)園區(qu)(qu)和樓(lou)宇(yu)，AIoT可(ke)以(yi)助力智(zhi)(zhi)能(neng)安防監(jian)控，進行目(mu)標(biao)檢測(ce)追蹤，實(shi)現智(zhi)(zhi)能(neng)管理運營(ying)，降低能(neng)耗。在(zai)交(jiao)(jiao)(jiao)通方(fang)面，AIoT可(ke)以(yi)賦(fu)能(neng)復雜交(jiao)(jiao)(jiao)通系統協(xie)調管控，對交(jiao)(jiao)(jiao)通流量進行預測(ce)調度，實(shi)現高效的(de)車路協(xie)同和車端能(neng)源管理。

AIR致力于打(da)造一個AIoT賦(fu)能(neng)(neng)(neng)(neng)的(de)(de)(de)綠色(se)計(ji)算平(ping)臺，利用端-邊(bian)-云協(xie)同的(de)(de)(de)高(gao)能(neng)(neng)(neng)(neng)效AI計(ji)算系統，支撐上層(ceng)的(de)(de)(de)數據驅動的(de)(de)(de)AI決策優化算法，如強化學習、多智能(neng)(neng)(neng)(neng)體協(xie)同等(deng)，賦(fu)能(neng)(neng)(neng)(neng)產業(ye)綠色(se)化，包(bao)括綠色(se)智能(neng)(neng)(neng)(neng)計(ji)算中心、綠色(se)園(yuan)區、工業(ye)節能(neng)(neng)(neng)(neng)等(deng)。

具體而(er)言，在(zai)AIoT賦(fu)能(neng)(neng)綠色計算方面(mian)，AIR聚(ju)焦于兩個核心賦(fu)能(neng)(neng)技術：高能(neng)(neng)效的(de)AI計算系(xi)統，包括在(zai)端(duan)側設備上的(de)高效AI模型執行，在(zai)邊緣服務器(qi)上的(de)高效資源管理，和在(zai)云服務器(qi)上的(de)高效AI模型訓練；以及利用AI提(ti)質增(zeng)效，實現面(mian)向(xiang)AIoT的(de)數(shu)據驅動和AI決策優化(hua)算法(fa)引(yin)擎。

以(yi)下是(shi)一些(xie)具(ju)體(ti)的(de)例子：首先，針對5G Massive MIMO天(tian)線權值的(de)優化(hua)(hua)。mMIMO系統是(shi)第五代移動通信技術的(de)關鍵，旨在(zai)提(ti)高網(wang)絡(luo)覆蓋和系統容量(liang)。該系統通過在(zai)水平維度基(ji)礎上擴展垂直維度，利用信號(hao)空(kong)域，具(ju)備豐富的(de)空(kong)間(jian)自由度。其多天(tian)線陣列產(chan)生的(de)信號(hao)輻射狀(zhuang)非常(chang)窄(zhai)，需要精準(zhun)控制(zhi)波(bo)束(shu)以(yi)對準(zhun)用戶。隨著5G基(ji)站(zhan)(zhan)密度大幅提(ti)高、可調參數(shu)數(shu)量(liang)激增、不同小區環境影響和相(xiang)鄰基(ji)站(zhan)(zhan)之(zhi)間(jian)相(xiang)互沖突(tu)的(de)條件，mMIMO系統的(de)用戶中(zhong)心調優控制(zhi)變得(de)異常(chang)復(fu)雜，優化(hua)(hua)空(kong)間(jian)巨大，且無法在(zai)現(xian)網(wang)頻繁嘗試。

AIR與亞信(xin)合作，基于5G三維信(xin)道(dao)建模仿真，研究了多基站MIMO天線權(quan)值(zhi)的優化。通過高效表征建模環境狀態和動作，以(yi)及多智能(neng)體優化算法建模，我們取得了初(chu)步(bu)研究成果(guo)，使(shi)5G網絡(luo)功耗(hao)降低(di)15%以(yi)上(shang)，5G網絡(luo)覆蓋質量(liang)提升(sheng)5%以(yi)上(shang)。

第二(er)個例子是基于離線強化學習的復雜工業/能源系統優(you)化。通過對(dui)AI+火力發電(dian)機組(zu)燃(ran)燒(shao)控制的優(you)化，我們成功(gong)提升了(le)機組(zu)燃(ran)燒(shao)效率(lv)，為一(yi)臺(tai)600MW機組(zu)年節省(sheng)了(le)3000-4000噸煤。

此(ci)外(wai)，AIR在構(gou)建高(gao)能效(xiao)AI計算系統方面(mian)進(jin)行了一(yi)系列研究工作。例如，針對(dui)面(mian)向(xiang)異構(gou)硬件(jian)的(de)(de)模(mo)型生成(cheng)，我們提出(chu)了基于預(yu)測(ce)的(de)(de)方法，能夠快速(su)(su)搜(sou)索(suo)在特(te)定硬件(jian)上(shang)滿足推(tui)理延遲(chi)的(de)(de)模(mo)型結(jie)構(gou)，并因此(ci)榮(rong)獲了MobiSys 2021的(de)(de)最佳論文(wen)獎。AIR還對(dui)big.Little CPU的(de)(de)模(mo)型推(tui)理進(jin)行了深度優(you)化，最高(gao)可(ke)加速(su)(su)97%，降(jiang)低能耗(hao)55%，相關研究論文(wen)發(fa)表在MobiCom 2021大會上(shang)。

綜上所述，我們相信AI在賦能(neng)綠(lv)色計算方(fang)面(mian)有著巨大潛力。我們需(xu)要(yao)沉淀一系列可跨領(ling)(ling)域應用(yong)、可通用(yong)化的數(shu)據驅動算法(fa)，并建立AI控制(zhi)優化算法(fa)引擎。通過(guo)試點、合作和轉化，將這些算法(fa)應用(yong)于多領(ling)(ling)域，以期(qi)為(wei)實現我國2060年碳中和目標貢獻力量。AIR期(qi)望與(yu)同行共同努力，利用(yong)AI+IoT推動綠(lv)色計算的實現。