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数字经济助力碳中和
在新技术为社会数字化转型带来强劲驱动力的同时,电
力也在支撑数字经济的发展。我们认为,技术进步带动算力
增长,算力进步反哺技术突破,从而为数字经济增长持续赋
能,在数字与算力的浪潮中,数字化、智能化将为电力转算
力的过程赋予更多节能优势,实现节能减排与数字经济的双
重发展。
一、数字化助力城市生活提效减排
数字经济下,5G、AI等新型技术的崛起将赋能千行百业,
我们不禁思考数字生活究竟离我们有多远?数字生活究竟
如何实现碳中和?对于个体而言,“智慧城市”将使我们切
身感受到智慧城市融合城市管理和数字技术,通过数据管理
优化城市运行后为居民带来的便捷与高效。
“智慧城市”的概念由IBM于2008年提出,后在各国
政府层面获得了广泛关注。我们认为,智慧城市并非一个严
格概念,是将城市管理同数字化技术结合的一种思路。随着
5G网络、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术逐步
落地,科技生态环境日趋成熟,城市智能化、精细化管理得
以实现,有助于解决城镇化进程中的各种难题。据Markets
andMarkets统计,2018年全球智慧城市市场规模为3,080
亿美元,2023年规模将提升至7,172亿美元,CAGR为18.4%。
智慧城市的应用场景有哪些?随着智慧城市建设进一
步深化,众多新型城市应用场景和管理模式应运而生,助力
城市实现可持续发展。我们看到,智慧城市在环保、交通、
工业、能源、城市治理等多个场景已经有丰富且具体的应用,
例如环境监测、智能垃圾分类等智慧环保应用,车路协同、
智慧停车、智能交通规划等智慧交通应用,黑灯工厂等智慧
工业应用,大数据精准治理、无人化治理等城市治理应用。
智慧城市带来生活便捷与多样的同时,也通过数字化手
段实现各种生活场景的节能减排。智慧城市下的各种应用场
景是如何通过科技赋能实现节能减排的?其最终能够实现
多少二氧化碳减排量?
基于这些思考及前序章节《绿色出行》的介绍,我们挑
选车联网、智慧机场及智慧货运三个细分应用场景进行测
算,通过对比引入科技带来的二氧化碳排放增量与科技赋能
后的各场景二氧化碳排放减少量来计算实现的二氧化碳排
放净减少量,以及单位电力消耗对应的二氧化碳减少量来判
断科技赋能的“性价比”。
(一)车路协同:提高车辆配置效率,降低燃油消耗。
车路协同基于传感探测、边缘计算、自动驾驶等技术,
通过路测单元、车载终端获取和交互车路信息,对整体道路
流量、交通事件、路况进行预判,实现车辆之间、车辆和基
础设施之间的智能协同,达到加快路口通行速度、降低车辆
燃油消耗、提高交通安全冗余度等目标。其中:
1)提效方面,智慧红绿灯可动态调制不同方向红绿灯
时间以提高通行率;基于早晚交通流量变化,潮汐车道可动
态调整早晚高峰通行方向;依托车载摄像头、超声波雷达等
设备,无人驾驶车辆可分析周边环境及行车状况,进行制动、
转向、变道、速度等控制,降低交通拥堵风险,从而提升交
通系统的运行效率与安全性。
2)降耗方面,基于SLAM技术,汽车可以通过摄像头采
集的机器视觉信息与激光雷达ToF的测距功能,定位并绘制
出位置环境的地图,解决路线规划的不合理问题,降低碳足
迹;此外,基于V2X通讯,车辆可编队行驶减少阻力、共享
信号灯信息规划刹车时间,从而降低能耗。
四维图新基于多年在提供地图服务中积累的海量位置
大数据,搭建了MineData位置大数据平台,为各类企业、
行业提供数据支撑服务和个性化解决方案。MineData平台具
有PB级多源业务数据治理能力,借助MineLab一站式位置
大数据分析与深度学习平台,基于专业的地图展示能力提供
有哪些信誉好的足球投注网站、路径规划等LBS服务,能够高效规划交通路线,缓解
交通拥堵进而实现降低碳排放的目标。
自动驾驶提效几何?根据密歇根大学的一项测算,相较
于非自动驾驶车辆,搭载车间通信系统的自动驾驶车辆通过
地图线路优化及刹车制动优化,节能效率达到19%。同时我
们假设自动驾驶的出现会降低自有汽车量约1%,基于上述两
点假设,我们预测截至2024年,C端自动驾驶二氧化碳年排
放减少量约1.18亿吨。假设一辆测试自动驾驶车辆每天产
生的数据量可达10TB,以一台浪潮高端全闪存储HF18000G5
服务器为参考,全年约需要2,5
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