百度與全球知名科技咨詢機構IDC（International Data Corporation）聯合進行的研究顯示：AI（人工智能）技術的大量應用將為重點行業降碳減排作出貢獻。據測算，從當前至2060年，人工智能相關技術將助力碳減排超過350億噸。

在這項研究中，百度與IDC基于中國碳達峰、碳中和的戰略決策，從技術類別、機制原理、作用場景、行業應用、實踐案例等維度，系統闡釋了人工智能及相關信息通信技術在各行各業推進提效降耗、實現綠色轉型中的核心作用，并通過梳理、總結降碳減排的實現路徑，為挖掘人工智能的技術減碳潛力、幫助達成“雙碳”目標提供參考。

剛剛閉幕的中央經濟工作會議指出：“實現碳達峰碳中和是推動高質量發展的內在要求，要堅定不移推進，但不可能畢其功于一役。要堅持全國統籌、節約優先、雙輪驅動、內外暢通、防范風險的原則。傳統能源逐步退出要建立在新能源安全可靠的替代基礎上。要立足以煤為主的基本國情，抓好煤炭清潔高效利用，增加新能源消納能力，推動煤炭和新能源優化組合。要狠抓綠色低碳技術攻關?！笨梢?，技術創新在落實碳達峰、碳中和工作中發揮著重要作用。在業界專家看來，實現碳中和的路徑一定是技術密集使用的過程，而人工智能在技術上的突破，將借助信息通信技術基礎設施應用于各類行業，并與減碳技術和應用相結合，從而發揮出巨大潛力。

該項研究認為，與AI相關的技術減碳貢獻占比會逐年提升，到2060年將至少達到70%，減碳總量預計超過350億噸。“以交通行業為例，2020年中國交通行業的碳排放估測量為10.4億噸，占全國總體排放的9%。而在驅動交通行業降碳減排過程中，使用以智能信控為主的緩堵型智能交通技術，可以有效提升城市主要道路交叉口的通行效率，千萬級人口城市因此每年可至少減碳4.16萬噸——這相當于1.4萬輛私家車行駛一年的碳排量。”牽頭該項研究的百度專家表示。

基于IDC對全球IT市場數據的長期追蹤和積累，這項研究還通過原創的數據中心碳排放模型進行了測算：僅2020年全球使用云計算減少的碳排放總量，就相當于減少了近2600萬輛燃油汽車上路，或者減少了3900億公里的行駛里程——這是目前所有特斯拉電動汽車碳影響總和的15倍以上。進一步的分析則表明，隨著各行各業越來越倚賴數字化，業務場景對算力需求不斷提升，數據中心的算力增加會消耗更多能源。據悉，2020年百度自建的數據中心已實現平均1.14的能效比值，即每10萬臺服務器有望年均實現節電1億度，相當于10萬居民用戶的年用電量——這意味著僅百度一家企業節省的電量，就相當于德國一個中型城市的全年用電量。