AI賦能綠色計算(suan)大有可(ke)為，我們需要(yao)沉淀出具備一系(xi)列可(ke)跨領(ling)(ling)域落地、可(ke)通(tong)(tong)用(yong)化的數(shu)據驅動(dong)算(suan)法(fa)應(ying)用(yong)，基于此搭(da)建(jian)AI控制優化算(suan)法(fa)引(yin)擎，通(tong)(tong)過(guo)試點、合作、轉(zhuan)化落地多領(ling)(ling)域的應(ying)用(yong)。

為應對氣候變化，全(quan)球主要國(guo)家達(da)成共識，我(wo)國(guo)提出了(le)碳(tan)中和(he)(he)時間(jian)表(biao)，力(li)爭在2060年(nian)前實現碳(tan)中和(he)(he)。碳(tan)中和(he)(he)代表(biao)著人類(lei)能(neng)源(yuan)結(jie)構的革新，是可(ke)持續發展的不可(ke)避免選擇，也(ye)是產(chan)業轉型升(sheng)級的重要機遇，為我(wo)國(guo)帶來了(le)重大歷史機遇。

在(zai)(zai)碳(tan)中和的大背景(jing)下，企(qi)業(ye)(ye)面臨著(zhu)重(zhong)大挑(tiao)戰。高能(neng)耗和高排放導致不(bu)可持續性，不(bu)僅(jin)成(cheng)本高昂，還影響企(qi)業(ye)(ye)形(xing)象和社(she)會責任，帶(dai)來潛(qian)在(zai)(zai)經(jing)營風(feng)險。因此，企(qi)業(ye)(ye)亟需(xu)進行(xing)節(jie)能(neng)減(jian)排，提質增(zeng)效，迫(po)切需(xu)要產(chan)業(ye)(ye)轉型升級(ji)。

人工智(zhi)能(neng)(neng)和(he)物聯網技(ji)術（AIoT）在(zai)碳中(zhong)和(he)中(zhong)扮演(yan)著關鍵角色(se)。通過(guo)智(zhi)能(neng)(neng)感知，我(wo)們(men)能(neng)(neng)整合多(duo)源異構的(de)數據(ju)；借助(zhu)人工智(zhi)能(neng)(neng)，我(wo)們(men)可以建立AI優化(hua)(hua)引擎深度(du)分析數據(ju)，實現數據(ju)驅動的(de)智(zhi)能(neng)(neng)決(jue)(jue)策；基于這(zhe)些決(jue)(jue)策，我(wo)們(men)能(neng)(neng)全面優化(hua)(hua)產(chan)業鏈(lian)資(zi)源配置。這(zhe)種基于AI+ IoT的(de)“感知-決(jue)(jue)策-優化(hua)(hua)”循環迭代，推(tui)動產(chan)業綠色(se)化(hua)(hua)，助(zhu)力碳中(zhong)和(he)。

AIR關注三大方向(xiang)。首先是清潔能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)和(he)傳統(tong)(tong)能(neng)(neng)(neng)(neng)源(yuan)融(rong)合，包括光、風、水電(dian)(dian)(dian)(dian)，核電(dian)(dian)(dian)(dian)和(he)火電(dian)(dian)(dian)(dian)，以(yi)及氫能(neng)(neng)(neng)(neng)。從發電(dian)(dian)(dian)(dian)、輸電(dian)(dian)(dian)(dian)、供電(dian)(dian)(dian)(dian)到用能(neng)(neng)(neng)(neng)和(he)儲能(neng)(neng)(neng)(neng)，都面臨眾(zhong)多問題。通過AIoT技(ji)術，我們能(neng)(neng)(neng)(neng)監(jian)控(kong)碳排放，優化智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)機(ji)組控(kong)制；感知和(he)預測(ce)電(dian)(dian)(dian)(dian)網負載，進行智(zhi)能(neng)(neng)(neng)(neng)調(diao)峰和(he)調(diao)度均衡，對電(dian)(dian)(dian)(dian)網故障進行檢測(ce)和(he)預警；對用電(dian)(dian)(dian)(dian)系統(tong)(tong)進行節能(neng)(neng)(neng)(neng)優化等(deng)。

AIR第二個關注的方(fang)向是ICT產業，包括智能(neng)(neng)(neng)計(ji)(ji)(ji)算(suan)中心(xin)、智能(neng)(neng)(neng)通(tong)(tong)信網絡、新一代(dai)AI計(ji)(ji)(ji)算(suan)架構(gou)等。這些產業的能(neng)(neng)(neng)耗(hao)巨大。到2035年，全(quan)(quan)國(guo)數據中心(xin)耗(hao)電量(liang)將超過4500億度(du)，全(quan)(quan)國(guo)5G基(ji)(ji)站耗(hao)電量(liang)也將超過2400億度(du)。隨著AI模(mo)(mo)(mo)型(xing)規(gui)模(mo)(mo)(mo)不(bu)斷增(zeng)大，模(mo)(mo)(mo)型(xing)訓練的能(neng)(neng)(neng)耗(hao)和排(pai)放也相應(ying)增(zeng)高。為(wei)了降低能(neng)(neng)(neng)耗(hao)和排(pai)放，對于(yu)智能(neng)(neng)(neng)計(ji)(ji)(ji)算(suan)中心(xin)，我們需要通(tong)(tong)過感(gan)知(zhi)和優(you)化(hua)進(jin)(jin)行(xing)(xing)更好的任務管(guan)(guan)理(li)調度(du)和制冷控(kong)制，對系統故障(zhang)進(jin)(jin)行(xing)(xing)預測和診斷，并(bing)(bing)研究清潔能(neng)(neng)(neng)源驅動的設計(ji)(ji)(ji)。對于(yu)智能(neng)(neng)(neng)通(tong)(tong)信，需要利(li)用(yong)(yong)AI進(jin)(jin)行(xing)(xing)多基(ji)(ji)站大規(gui)模(mo)(mo)(mo)MIMO優(you)化(hua)，實現通(tong)(tong)信感(gan)知(zhi)一體化(hua)，充分利(li)用(yong)(yong)邊緣計(ji)(ji)(ji)算(suan)，并(bing)(bing)進(jin)(jin)行(xing)(xing)系統級的能(neng)(neng)(neng)耗(hao)管(guan)(guan)理(li)優(you)化(hua)。在新一代(dai)AI計(ji)(ji)(ji)算(suan)架構(gou)方(fang)面(mian)，需要設計(ji)(ji)(ji)超低功耗(hao)專用(yong)(yong)芯片，打造高能(neng)(neng)(neng)效的模(mo)(mo)(mo)型(xing)訓練系統和模(mo)(mo)(mo)型(xing)執行(xing)(xing)系統。

AIR的(de)(de)(de)(de)第三(san)個關注方(fang)(fang)向(xiang)是新興綠(lv)色(se)產(chan)業，包括綠(lv)色(se)城市、綠(lv)色(se)園區/樓(lou)宇、綠(lv)色(se)交(jiao)(jiao)通(tong)等(deng)。城市、園區/樓(lou)宇和交(jiao)(jiao)通(tong)排(pai)放(fang)大(da)量溫(wen)室氣體(ti)(ti)。2019年，僅紐約(yue)市的(de)(de)(de)(de)溫(wen)室氣體(ti)(ti)排(pai)放(fang)就達到了5千5百萬噸，而2016年全球(qiu)樓(lou)宇和交(jiao)(jiao)通(tong)的(de)(de)(de)(de)GHG排(pai)放(fang)占(zhan)比分別為17.5%和16.2%。在(zai)(zai)(zai)這些領域，AIoT有很(hen)大(da)的(de)(de)(de)(de)潛(qian)力。通(tong)過(guo)多源(yuan)異構感知和數據融合，我們(men)可以監控城市的(de)(de)(de)(de)特定事(shi)件，進行數據驅動(dong)的(de)(de)(de)(de)智(zhi)能規劃和城市資源(yuan)調度優(you)化(hua)，打造綠(lv)色(se)城市。在(zai)(zai)(zai)園區和樓(lou)宇，AIoT可以助力智(zhi)能安防監控，進行目(mu)標檢測(ce)追(zhui)蹤，實(shi)現智(zhi)能管(guan)(guan)理運營，降(jiang)低能耗。在(zai)(zai)(zai)交(jiao)(jiao)通(tong)方(fang)(fang)面(mian)，AIoT可以賦(fu)能復(fu)雜交(jiao)(jiao)通(tong)系統(tong)協(xie)調管(guan)(guan)控，對交(jiao)(jiao)通(tong)流(liu)量進行預(yu)測(ce)調度，實(shi)現高效的(de)(de)(de)(de)車路協(xie)同和車端(duan)能源(yuan)管(guan)(guan)理。

AIR致力于打造一個(ge)AIoT賦能(neng)(neng)的(de)綠(lv)(lv)(lv)色(se)計(ji)算平臺，利用(yong)端-邊-云協(xie)同(tong)的(de)高能(neng)(neng)效(xiao)AI計(ji)算系統，支撐上層的(de)數據驅動的(de)AI決策優化(hua)算法，如(ru)強化(hua)學習、多智(zhi)能(neng)(neng)體協(xie)同(tong)等，賦能(neng)(neng)產業(ye)綠(lv)(lv)(lv)色(se)化(hua)，包括綠(lv)(lv)(lv)色(se)智(zhi)能(neng)(neng)計(ji)算中心(xin)、綠(lv)(lv)(lv)色(se)園區、工業(ye)節能(neng)(neng)等。

具體而言，在(zai)AIoT賦(fu)(fu)能綠色計算方(fang)面，AIR聚焦于兩個核(he)心賦(fu)(fu)能技術(shu)：高(gao)能效的(de)AI計算系統，包括在(zai)端側設(she)備上的(de)高(gao)效AI模(mo)型(xing)執(zhi)行，在(zai)邊緣(yuan)服(fu)務器(qi)上的(de)高(gao)效資源管理，和(he)在(zai)云(yun)服(fu)務器(qi)上的(de)高(gao)效AI模(mo)型(xing)訓(xun)練；以及利(li)用AI提(ti)質(zhi)增效，實現面向(xiang)AIoT的(de)數據(ju)驅動(dong)和(he)AI決策優化算法引擎。

以下是一(yi)些具(ju)體的例子：首先，針對5G Massive MIMO天線權(quan)值的優(you)化。mMIMO系(xi)統(tong)是第五(wu)代移(yi)動通(tong)信(xin)技術的關鍵(jian)，旨在(zai)提高網(wang)(wang)絡覆蓋(gai)和(he)系(xi)統(tong)容量。該系(xi)統(tong)通(tong)過在(zai)水平維度基(ji)礎上擴展垂直維度，利用信(xin)號空(kong)域，具(ju)備豐富的空(kong)間自由度。其(qi)多天線陣列產生(sheng)的信(xin)號輻射狀非(fei)常(chang)窄，需要精準控(kong)制波(bo)束以對準用戶。隨(sui)著5G基(ji)站密(mi)度大幅提高、可調參數數量激增、不同(tong)小(xiao)區環境影響和(he)相鄰基(ji)站之間相互沖(chong)突的條件，mMIMO系(xi)統(tong)的用戶中(zhong)心調優(you)控(kong)制變得異常(chang)復雜，優(you)化空(kong)間巨大，且(qie)無(wu)法在(zai)現網(wang)(wang)頻繁嘗試。

AIR與亞信合作，基于5G三維信道建模仿真，研究(jiu)(jiu)了(le)(le)多(duo)基站MIMO天線權值的優(you)化(hua)。通過高效表征建模環境(jing)狀態和動作，以及多(duo)智能體優(you)化(hua)算(suan)法建模，我們取得了(le)(le)初步研究(jiu)(jiu)成果，使5G網絡(luo)功耗(hao)降低15%以上，5G網絡(luo)覆蓋質量提升5%以上。

第二個(ge)例(li)子是基于(yu)離線強化(hua)(hua)學習(xi)的復雜工業(ye)/能源系統(tong)優(you)化(hua)(hua)。通過對AI+火力發電機組燃燒控制的優(you)化(hua)(hua)，我們(men)成功提升(sheng)了機組燃燒效率，為一臺600MW機組年節省了3000-4000噸煤。

此外，AIR在(zai)構(gou)建(jian)高能(neng)效AI計算(suan)系統方面(mian)進(jin)行(xing)了一系列研究(jiu)工(gong)作。例如，針(zhen)對面(mian)向異構(gou)硬(ying)件的(de)模(mo)型生成，我們提出了基于(yu)預測的(de)方法，能(neng)夠快速搜索在(zai)特定(ding)硬(ying)件上滿足(zu)推理延(yan)遲的(de)模(mo)型結(jie)構(gou)，并(bing)因此榮獲了MobiSys 2021的(de)最(zui)佳(jia)論文獎(jiang)。AIR還對big.Little CPU的(de)模(mo)型推理進(jin)行(xing)了深度優(you)化，最(zui)高可(ke)加速97%，降(jiang)低能(neng)耗55%，相關研究(jiu)論文發表在(zai)MobiCom 2021大會(hui)上。

綜上所述，我們(men)相信AI在(zai)賦能綠色(se)計算(suan)(suan)(suan)(suan)方(fang)面有著巨大潛力。我們(men)需要(yao)沉淀一(yi)系列可跨領(ling)域應(ying)用(yong)、可通(tong)用(yong)化的(de)數據(ju)驅動算(suan)(suan)(suan)(suan)法，并建立AI控制(zhi)優化算(suan)(suan)(suan)(suan)法引擎。通(tong)過試點(dian)、合作(zuo)和(he)轉化，將(jiang)這些(xie)算(suan)(suan)(suan)(suan)法應(ying)用(yong)于多領(ling)域，以期(qi)為實現(xian)我國2060年碳中(zhong)和(he)目標貢獻力量。AIR期(qi)望與同(tong)行共同(tong)努力，利用(yong)AI+IoT推動綠色(se)計算(suan)(suan)(suan)(suan)的(de)實現(xian)。