中国信息通信研究院院长余晓晖 演讲全文
大会以“科技赋能未来 创新引领发展”的主题，国内外政要、国际组织代表、著名科学家、院士、诺奖获得者以及企业界领袖围绕大会主题以及“科技创新推动全球可持续发展”“未来科技与智能制造”“未来科技与数字健康”“未来科技与青少年科技教育”等议题进行交流研讨。
以下为演讲全文：
尊敬的各位领导、各位专家、各位学者，各位来宾，上午好！很荣幸跟大家做一个分享。我跟大家分享的是关于数字技术助力绿色发展的这样一个主题。
这是中国过去20年数字经济的发展情况，这是我们中国信通院测算的一些数据。我们回溯了过去20年中国数字经济的发展，可以看到在本世纪头十年，整个GDP和数字经济的增长中间是有一些波动的，大部分时间数字经济增长要低于GDP。过去的十年中我们可以看得比较清楚，数字经济增长速度明显高于整体的GDP增长的。当然这里面有很多是跟我们国家高度重视数字经济发展，在过去十年出台了很多数字经济发展的一些战略有关系。我也列了一些，像宽带中国战略等等，其实很大程度上推动了整个的数字化进程。
我们还有一个可以看到，整个全球的数字化转型的进程得这样一个加快。最开始整个我们的数字产业化的比重占数字经济的比重是最高的，超过50%，到去年为止整个产业数字化比重已经达到82%。也就是数字经济的主战场其实是传统产业的数字化。
右下角这个图也可以看到，工业和服务业这样一个情况，2005、2017年数字经济对服务效能的提升是作用比较大的，和中国电子商务浪潮是比较吻合的。2017年之后，对工业的效益提升是作用更大的。这是数字经济和数字发展情况。
回到我们今天的主题，其实我还想去观察说，我们数字技术究竟为我们的可持续绿色化部分能带来什么样的一个帮助。左边这张图可以看到我们经济社会可持续发展面临的资源能源的约束，从能源资源消耗，用水、空气质量等等。中国工程院有一个“制造强国指数”的研究，总排名大概中国是在全球排第四，中间有很多分项，可持续发展里面是排名第七的，当然可持续发展里面也包括了一些许多发展的内容。所以，如果从提升工业发展质量来讲，相对来说发展质量可能排名要更低一点。
我们怎么去理解绿色化？其实我们拿了一个工业的绿色化的视角去看。我们可能更多的角度研究比较多的是从工业的角度。从绿色化的内容里面有四个方面，比如说，清洁生产、循环利用、节能减排和减碳降碳，这体现了数字化发展的基本内容，从绿色发展里面，其实我们要贯穿到绿色的全生命周期，所以从它的设计、制造、管理，以及相应的材料、装备、工艺、技术，以及能耗的监测等等。
从对象上来说，绿色的产品、工厂、园区、供应链、产业链，大概都是需要我们考虑的一个角度。
从绿色化发展的角度来说，如何用最小的资源能源获得最高的生产率，这是我们要追求的这样一个目标。
如果我们把绿色化的内容分解，从清洁生产、循环利用、节能减排和减碳降碳，当然针对的是不同的一些挑战，比如环境污染、资源枯竭、能源危机、气候变暖的问题。这里有一点是中国和全球有所不同的，或者我们中国和发达国家有所不同的，就是发达国家在上世纪60年代以来他已经经历了区域性的常规的污染物治理，从90年代开始进入全球气候治理的进程，它是个梯次和渐进式的发展。
我们国家因为我们的工业化、城镇化是没有完成的，所以我们气候的治理和污染物的治理是双重压力。所以中国人类社会发展相比发达国家来说会提升更高的一个目标。
这里就会提到，数字技术或者数字化和绿色化有什么样的交集，或者说有什么样的作用？所以，我们说从全球看，有很重要的趋势，是说数字化转型和绿色化转型是协同推进的。从它的基础设施、技术、政府产业和数字经济、绿色经济发展里面，从经济增长方面，这里有很多融通和协同的部分。
基本上我们有一个认识，数字化和绿色化是天然结合的一个过程。如果说从净零的社会发展愿景来说，我们的产业体系、生产、治理体系实际上是需要两个底座，一个底座是数字底座，由经济技术为绿色化转型提供一些赋能和能力。还有一个是绿色底座，绿色底座里面可能包括我们在可再生能源，新型电力系统，还有绿色技术的应用等等。但是，数字底座和绿色底座里面是有一个非常强的耦合性的。
比如说，绿色化的发展的目标里面，其实当我们有这些目标怎么去管理、推进、监测？所以，这里我们面临的问题有数据的透明化，设备的智能化和生产要素的集中化，以及决策的精准化和协同化。这里我们可以看到，数字技术里面可以起到的作用，比如说，我们的物联网传感技术能够帮助实现数据透明化，我们通过智能制造，我们装备的智能化、人工智能、机器学习可以实现设备的智能化和数字孪生，我们通过云计算、大数据实现生产要素的集中化，以及包括大数据、人工智能，协助我们整个决策的智能化，以及相关的协同。所以，其实在绿色和发展的每一个环节，每一个领域里面，我们可以用数字技术协助它去实现。
这是我们分析了一下绿色化发展的基本机理，这个模型里面是我们怎么去思考物理世界和数字空间，分成三个模型，感知控制、数字模型和决策优化。其实感知控制里面，我们是对物理世界的感知和数据采集，在数据采集里面，比如左边是数字化的模型，这里有两个非常重要的模型，一个是我们数据模型，就是我们通过传感器、物联网采集的数据，通过数据对物理世界的认知和感知。我们其实还有一个是工业模型，或者说我们的行业模型，也就是钢铁工业、石化工业、有色工业，我们需要把大数据、机器学习的模型和每个产业自己的模型结合在一起，我们才构成了这样的一个复合型的优化范式来去进行洞察、决策、预测和优化。
这是一个数字化模型，其实我们把数字化模型里面和绿色化发展里面所做的工作结合在一起，它是非常强的耦合性。比如感知控制里面需要考虑的就是对绿色化发展所有的信息的数据的采集和感知的模型方面，可能这里面我们要建立起绿色化发展所需要的模型，比如碳足迹、碳的核算，以及相应的工艺库，绿色的数据库材料，然后形成一个新的决策优化。从监测、洞察、诊断、预测到闭环的优化，其实这是一个完整的过程。
通过这个过程可以看到，其实绿色技术、数字技术、数字基础设施和绿色发展的需要是有一个非常好的结合的。
所以，我们以工业为例，其实我们构建了一个工业数字化、绿色化发展协同的一个框架，正面还是我们可以看到，这样一个绿色化发展的基本内容，从清洁生产、循环利用、节能减排到降碳、减碳。从它的重点上来说，其实就是我们工业的一个全过程，从设计、制造、管理和服务，但是我们用的数字化模式里面就是自动化、可视化、我们的洞察和智能化，这是我们数字技术优化物理世界的几个阶段，其实这几个阶段的建设和模式和工艺的这些全生命周期结合在一起以后，就是能实现绿色化所需要的这些核心的这些内容。
所以，数字赋能和绿色驱动，是一个完整的相互结合，相互驱动的过程。所以，我们可以看到，全球的实践里面其实有很多是朝这个方向努力的。
举个例子，如果数字减碳，我们可以看到5G、大数据、数字孪生、人工智能、区块链这些技术如何和我们的碳足迹的监测、碳数据的分析、碳中和的推演，碳转型、碳增值各个环节里面结合在一起，其实有了很强的数字技术支撑，我们可以帮助来实现我们说绿色低碳发展里面所需的这些对这个状况的感知和我们决策的能力。
这是国际和国内的一个比较，前面这些数据都是国际各个组织对认为信息通信技术可以带来的碳的排放的这样一个作用，有10%的，有百分之好几十的。中国信通院也对国内的工业和一些领域做了一些初步分析，经过我们初步分析，大体上我们得到的结论，大概我们通过数字技术可以推动全社会数字减碳大概12%-22%。但是这样一个数据是非常粗略的，我们样本也并不够，这是我们中国实践中的探索和初步的思考。
但是我们觉得非常重要的是因为有一个重要的议题，数字技术本身是一个碳排放的。所以，这里面很重要的是我们首先还是要数字化减碳，虽然ICT本身是有碳排放的，但是它带来的自身的减碳作用是一个乘数效应，本身我们也需要做好数字技术，比如数字中心与基站的减碳问题，但是含重要的数字技术是能带来全社会的减碳效应的。
最后做一个小结，当前全球，无论欧盟、美国，日本，我们看到一个很重要的趋势，当他做一个公共政策议程设计的时候会把绿色化和数字化放在一起，比如绿色里面要实现绿色的生产、生活、治理，这里需要什么样的一些能力，这里面我们首先需要一个双化的底座，一个数字的底座和绿色的底座，这样双轮驱动来构建绿色化或者数字化、绿色化协同，或者实现绿色低碳可持续发展的这样一些能力。然后我们还需要一个中台，这个中台里面是充分的释放数据的潜力，把数据用于碳排放监测、资源调度，以及各个环节的智能化优化，在这个基础上实现工业、农业、建筑、交通各个领域的数字化和智能化的这样一个协同，最终实现绿色低碳的目标，实现可持续发展。当然，这里面我们的公共政策，我们体制、机制、法规、人才的培养，以及资金和相关的标准还有很多的工作需要去进一步的协同和推动。
以上就是我的一个简要的分享，谢谢大家！
