当前，新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字化转型与绿色化转型正形成历史性交汇。推进数字化绿色化协同转型发展，是发展新质生产力、推进中国式现代化、促进人类可持续发展的必然战略选择。这既是当代人的历史使命，也是我们面临的重大历史机遇。我们必须深刻认识其重大战略意义，准确把握面临的矛盾挑战，切实推动人工智能等新兴技术自身绿色化与赋能绿色化发展，为建设人与自然和谐共生的现代化注入强劲动力。
一、深刻认识数字化绿色化协同转型发展的重大战略意义
数字化是数字技术生产力推动的经济社会转型。习近平总书记指出：“从社会发展史看，人类经历了农业革命、工业革命，正在经历信息革命。”这一由先进生产力驱动的经济社会转型，是不可阻挡的历史进程。当前，人工智能作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应，正在推动数字技术体系整体加速进化，重塑经济社会发展的底层逻辑，为现代化建设提供了关键的技术支撑。
绿色化是可持续发展的具象表达，是人类以实现全球可持续发展价值为导向推进的经济社会转型。党的二十大报告明确指出，中国式现代化是人与自然和谐共生的现代化。实现绿色化，即实现可持续发展，这不仅是中国的发展目标，更是全人类的共同愿景。习近平总书记强调：“放眼世界，可持续发展是各方的最大利益契合点和最佳合作切入点。”绿色发展是高质量发展的必备形态，新质生产力本身就是绿色生产力。
数字化绿色化协同转型发展（以下简称双化协同）是以发展数字技术新质生产力破解人类可持续发展难题的重大战略和“关键招”。从全球看，联合国《2024年可持续发展目标报告》显示，仅约17%的目标进展顺利，超过三分之一的目标停滞甚至倒退。国际社会普遍呼吁运用数字技术加速可持续发展转型进程。2024年联合国未来峰会通过的《全球数字契约》及第78届联合国大会关于“抓住安全、可靠和值得信赖的人工智能系统带来的机遇，促进可持续发展”的决议，均明确将促进可持续发展作为人工智能发展的目标。在中国，中共中央、国务院印发的《关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》明确要求“加快数字化绿色化协同转型发展”。
综上，推进双化协同，不仅是技术路径的选择，更是关乎人与自然和谐共生、构建人类命运共同体的重大战略，其核心在于坚持以绿色化引领数字化，大力发展绿色数智生产力。
二、切实推进人工智能等新兴技术自身绿色化
数字技术“为加速实现可持续发展目标带来希望”，但不等于其可自然而然推动绿色发展。
要清醒认识数字技术的“隐形”环境代价。传统观念误认为数字经济是虚拟无形、依托“云端”运行的经济形态，忽略了其高度依赖物质世界与原材料支撑的现实。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。世界银行预测，到2050年石墨、锂、钴等矿产产量或将增长500%；国际能源署数据显示，到2050年铂族矿物消耗量或将达到2022年的120倍以上。此外，能耗问题日益凸显。2022年全球数据中心总用电量约460太瓦时，预计2026年将翻倍至1000太瓦时，超过2022年法国总用电量的2倍。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。
可见，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，人工智能的快速兴起进一步加剧了对生态环境的压力。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。要贯彻落实中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部、生态环境部、住房城乡建设部、农业农村部、商务部七部门联合印发的《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》），聚焦关键技术瓶颈，以大幅提高能效水平为重点，集中力量攻关。一是突破核心技术。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，加快突破高速互联、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。二是优化模型架构。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。三是构建全栈能力。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。
同时，还要完善治理体系，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）等绿色AI标准，引导人工智能技术加快向绿色高效方向发展。
三、加快推动人工智能等新兴技术赋能绿色化发展
推进数字技术自身绿色化是基础，而运用数字技术赋能重点领域绿色化则是双化协同的关键。要以数字技术有限的能耗、耗材与碳排放，撬动全社会更大幅度的节能、降碳、减材，最终实现“净零”甚至“负碳”发展。
充分发挥数字技术的“乘数效应”。数字技术在绿色发展领域应用空间广阔、潜力巨大。据测算，到2030年，人工智能应用于环境管理可为全球经济贡献5.2万亿美元，较常规情景提升4.4%；人工智能每产生1吨碳排放，通过赋能其他行业可减少5-10吨碳排放，杠杆效应显著。要切实将绿色化作为“人工智能+”行动的优先方向，充分释放其赋能绿色化的巨大潜力。
聚焦重点领域，深化场景应用。《实施方案》对人工智能赋能绿色低碳技术创新、基础设施建设、产业升级、城市治理等方面作出了全面部署，必须抓好落实。
一是赋能科技创新与科研减碳。利用人工智能预测蛋白质结构，将原本耗时数月数年、耗费大量资源的生物学研究压缩至数分钟，极大降低科研“实体碳足迹”。
二是赋能农业生产与粮食安全。通过无人机结合人工智能图像识别开展精准施药，可减少农药使用量30%以上、节水20%，在破解农业高排放难题的同时保障粮食安全。
三是赋能能源系统优化。针对风光发电随机性强的特点，利用人工智能基于气象数据精准预测发电功率，提升电网消纳能力，减少弃风弃光，每年可实现千万吨级碳减排。据国际能源署测算，人工智能赋能能源、制造、交通等行业，可实现3%-10%的节能率。
构建生态体系，强化要素保障。要深入推进面向双化协同的产学研用融合创新，大力扶持兼具数字技术与绿色发展专业能力的双化协同服务企业。加强人才队伍建设，加快培养产业急需的创新型、复合型、应用型、技能型人才。综合运用技术、金融、市场、标准、考评、监管、培训等多种举措，形成政策合力，为数字技术赋能绿色化提供坚实保障。
四、积极推进双化协同国际交流合作
双化协同是全球性议题，需要全球性解决方案。中国作为负责任大国，始终积极参与全球治理。
一是深化国际合作。将双化协同作为全球数字合作与治理的核心任务，支持联合国发挥核心作用，推动落实《全球数字契约》，将人工智能技术绿色发展纳入全球人工智能治理重要内容。
二是加强能力建设。推进双化协同国际合作，重点深化南南合作，帮助发展中国家提升数字基础设施绿色化水平和绿色技术应用能力，缩小全球数字鸿沟与绿色鸿沟。
三是贡献中国智慧。中国在推动双化协同方面已取得积极成效，要讲好中国故事，分享中国经验，为全球可持续发展目标落地实现贡献中国智慧与中国方案。
推进数字化绿色化协同转型发展，功在当代，利在千秋。我们要以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，完整准确全面贯彻新发展理念，紧紧抓住历史机遇，妥善应对风险挑战，以数字化绿色化协同转型发展的实际成效，为全面建设社会主义现代化国家、推动构建人类命运共同体作出新的更大贡献。（作者：龚克，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）
(责任编辑：朱晓倩)
