双碳政策实现路径与能源结构数字化转型

双碳实现路径与

能源结构数字化转型碳达峰与碳中和：控制温室气体排放碳达峰是指二氧化碳排放量达到历史最高值，然后经历平台期进入持续下降的过程，是二氧化碳排放量由增转降的历史拐点，标志着碳排放与经济发展实现脱钩，达峰目标包括达峰年份和峰值。碳中和是指某个地区在一定时间内（一般指一年）人为活动直接和间接排放的二氧化碳，与其通过植树造林等吸收的二氧化碳相互抵消，实现二氧化碳“净零排放”。全球气候变暖：频繁出现极端气候现象2018年8月2日，荷兰洛比特，高温下的莱茵河2021年12月10日夜间美国中部6个州遭遇至少30场龙卷风袭击2018年北极圈个别地点出现32度高温2021年7月，河南省郑州市连遭暴雨袭击全球气候变暖：极地冰川融化 海平面上升浙江省海洋科学院、自然资源部第二海洋研究所的研究表明：

20世纪60年代至今，浙江平均海平面上升了158毫米，近十年平均海平面比21世纪第一个十年上升了52毫米，上升速率明显加快。北大西洋暖流对西欧北欧生存环境的影响北大西洋暖流对西欧北欧生存环境的影响北大西洋暖流是大西洋北部势力最强的暖流，是墨西哥湾暖流的延续。每年向西欧与北欧每公里海岸输送相当于燃烧6000万吨煤释放的热量，使沿岸形成了典型的海洋性气候，1月份平均气温比同纬度亚洲与北美洲的东海岸高出15～20℃。使北欧盛长混交林及针叶林，巴伦支海西南部终年不封冻。摩尔曼斯克港全球气候变暖已经引起北大西洋暖流的变化温盐环流：随北大西洋暖流向寒冷的高纬度地区前进，热量不断释放，海水不断蒸发，海水结冰导致盐分留在水中，从而使得表层洋流的水温下降、盐度增加、密度变大。于是海水下沉，沿着大西洋底部进入南大洋。全球气候变暖已经引起北大西洋暖流的变化2018年，研究人员研究了大西洋经向翻转环流（AMOC），作为北大西洋环流的一个分支，它将温暖的地表水带向北极，并且将寒冷的水从海底输送回赤道。研究发现：在全球变暖的情况下，大西洋经向翻转环流（AMOC）可能减弱甚至是崩溃。北大西洋暖流减弱主要有两方面的原因：北极冰川融化与西风势力减弱。北极附近冰川融化，导致大量淡水融入北大西洋，淡水密度小于海水，很难沉入下部水底。导致北大西洋暖流的补偿流减弱，洋流循环体系由此变慢。副极地与副热带地区的温度差变小，副高与副极地低气压之间的气压差减小，气压梯度力的减小导致西风势力减弱，进而引起北大西洋暖流减弱。20181992年通过的《联合国气候变化框架公约》《联合国气候变化框架公约》于1992年5月9日通过，1994年3月21日生效，其核心内容是：确立应对气候变化的最终目标：将大气温室气体的浓度稳定在防止气候系统受到危险的人为干扰的水平上。这一水平应当在足以使生态系统能够可持续进行的时间范围内实现”。确立国际合作应对气候变化的基本原则，主要包括“共同但有区别的责任”原则、公平原则、各自能力原则和可持续发展原则等。承认发展中国家的人均排放仍相对较低，因此在全球排放中所占的份额将增加，经济和社会发展以及消除贫困是发展中国家首要和压倒一切的优先任务。《公约》附件一国家（发达国家和经济转型国家）应率先减排。附件二国家（发达国家）应向发展中国家提供资金和技术，帮助发展中国家应对气候变化。《联合国气候变化框架公约》附件一、二附件一国家：澳大利亚、欧洲共同体、奥地利、爱沙尼亚、白俄罗斯、芬兰比利时、法国、保加利亚、德国、加拿大、希腊、捷克斯洛伐克、匈牙利、丹麦、冰岛、爱尔兰、罗马尼亚、意大利、俄罗斯联邦、日本、西班牙、拉脱维亚、瑞典、立陶宛、瑞士、卢森堡、土耳其、荷兰、乌克兰、新西兰、大不列颠及北爱尔兰联合王国、挪威、美利坚合众国、波兰、葡萄牙。附件二国家：澳大利亚、日本、奥地利、卢森堡、比利时、荷兰、加拿大、新西兰、丹麦、挪威、欧洲共同体、葡萄牙、芬兰、西班牙、法国、瑞典、德国、瑞士、希腊、土耳其、冰岛、大不列颠及北爱尔兰联合王国、爱尔兰、美利坚合众国、意大利。1997年的《京都议定书》及此后的修正案1997年通过《京都议定书》，于2005年2月16日生效。2012年通过包含部分发达国家第二承诺期量化减限排指标的《多哈修正案》，于2013年1月1日起实施，至2020年12月31日结束。附件一国家整体在2008年至2012年间应将其年均温室气体排放总量在1990年基础上至少减少5%。欧盟27个成员国、澳大利亚、挪威、瑞士、乌克兰等37个发达国家缔约方和一个国家集团（欧盟）参加了第二承诺期，整体在2013年至2020年内将温室气体的全部排放量从1990年水平至少减少18%。减排多种温室气体：二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、氧化亚氮（N2O）、氢氟碳化物（HFCs）、全氟化碳（PFCs）和六氟化硫（SF6）。《多哈修正案》将三氟化氮（NF3）纳入管控范围。发达国家可采取“排放贸易”“共同履行”“清洁发展机制

”三种“灵活履约机制”作为完成减排义务的补充手段。1930—2017年：五国人均碳排放变化趋势2019年：人均碳排放与人均累计碳排放2015年通过的《巴黎协定》2015年气候变化巴黎大会最终达成《巴黎协定》，对2020年后应对气候变化国际机制作出安排，标志着全球应对气候变化进入新阶段。2018年12月，《巴黎协定》缔约方会议第3阶段会议经艰苦谈判，通过《巴黎协定》实施细则一揽子决议，就如何履行“国家自主贡献”及其减缓、适应、资金、技术、透明度、遵约机制、全球盘点等实施细节作出具体安排，就履行协定相关义务分别制定细化导则、程序和时间表等，就市场机制等问题形成程序性决议。长期目标：2℃的全球温升控制目标，同时提出要努力实现

1.5℃的目标，并且提出在本世纪下半叶实现温室气体人为排放与清除之间的平衡。2015年通过的《巴黎协定》国家自主贡献：各国应制定其“国家自主贡献”，新的贡献应比上一次贡献有所加强，并反映该国可实现的最大力度。每五年通报一次。减缓：要求发达国家继续提出全经济范围绝对量减排目标，鼓励发展中国家根据自身国情逐步向全经济范围绝对量减排或限排目标迈进。资金：明确发达国家要继续向发展中国家提供资金支持，鼓励其他国家在自愿基础上出资。透明度：建立“强化”的透明度框架，重申遵循非侵入性、非惩罚性的原则，并为发展中国家提供灵活性。透明度的具体模式、程序和指南将由后续谈判制订。全球盘点：每五年进行定期盘点，推动各方不断提高行动力度，并于2023年进行首次全球盘点。全球气候变暖也会给一些国家带来利益一定范围内的地球升温（1.5—2度），对不同地区的国家产生的影响是不同的。中国为什么要确定3060碳达峰碳中和目标？我们建立健全绿色低碳循环发展经济体系，持续推动产业结构和能源结构调整，启动全国碳市场交易，宣布不再新建境外煤电项目，加快构建“双碳”政策体系，积极参与气候变化国际谈判，展现了负责任大国的担当。实现“双碳”目标，不是别人让我们做，而是我们自己必须要做。碳达峰碳中和：中国的绿色发展战略我国已进入新发展阶段，推进“双碳”工作是破解资源环境约束突出问题、实现可持续发展的迫切需要，是顺应技术进步趋势、推动经济结构转型升级的迫切需要，是满足人民群众日益增长的优美生态环境需求、促进人与自然和谐共生的迫切需要，是主动担当大国责任、推动构建人类命运共同体的迫切需要。2013—2020全球碳排放总量变化趋势2000-2019年，全球二氧化碳排放量增加了40%。2019年全球碳排放量达343.6亿吨。2020年，受新冠疫情影响，世界各地区碳排放量普遍减少，全球碳排放量下降至322.8亿吨，同比下降6.3%。全球与主要经济体碳达峰状况截至到2020年，全球已经有54个国家的碳排放实现达峰。排名前15位的碳排放国家中，美国、俄罗斯、日本、巴西、印度尼西亚、德国、加拿大、韩国、英国和法国已经实现碳排放达峰。全球与主要经济体碳达峰状况碳中和：尚无一个大的经济体真正实现二十国集团（G20）经济体的碳排放占全球总额的78%。有9个经济体（法国、英国、中国、日本、韩国、南非、加拿大、阿根廷、墨西哥）提出了净零排放目标。中国实现碳达峰、碳中和目标时间紧迫2019年中国生产和消费活动产生的二氧化碳达到100亿吨，全球总量为331亿吨，中国比重达到30%，仍保持年约1.5%左的增幅。美国年排放为48亿吨，且美、欧、日碳排放都在下降。中国是发展中国家，减碳减排形势严峻。西方发达国家工业化进程长达200余年，中国只有70年。西方国家200年实现碳达峰，中国2030年就要实现这一目标。中国从碳达峰到碳中和只有30年的时间，少于发达国家的40-50年的周期。从碳达峰到碳中和，美国从2007年到目标2050年间隔43年，欧盟间隔71年，而中国只有30年。中国实现碳达峰、碳中和目标极为艰难实现碳达峰、碳中和意味着经济增长与碳排放“脱钩”，例如美国在2007年就到达了经济增长与碳排放降低的交叉点，而中国经济增长与化石能源的使用还处于同步增长状态，经济不断增长，能源需求也在不断增加。发达国家已经进入后工业化时代，城市化已经完成，碳排放主要由消费型社会驱动；包括中国在内的发展中国家尚处在经济发展的存量积累阶段，主要是生产投资和基础设施投入带动的碳排放。中国实现“双碳”目标跟中国仍是发展中国家的经济发展状况紧密联系在一起。中国许多于位于产业链低端、资源型高耗能的产业目前还占优势。因此在工业发展的爬坡阶段，进行转型无异于“脱胎换骨”。经济增长与化石能源使用处于同步增长状态数据来源：世界银行（WB），国际能源署（IEA），中国碳核算数据库（CEAD），郝永达等（2021）单位：亿吨能源禀赋结构与产业发展现状带来的挑战中国的资源禀赋的特点是“多煤、少油、缺气”，能源结构仍以煤为主，占比58%，中国的资源禀赋与能源供给存在固有的矛盾，天然气与石油的对外依存度较高，用新能源替代化石能源的困难要比其他国家艰巨得多。当前我国发展不平衡不充分问题仍然突出，能源结构以煤为主，替代难度大；非化石能源发展面临多重制约，产业高耗能、高排放、低能效问题并存；绿色低碳技术创新能力亟需加强、基础工作薄弱等问题依然严峻。中国作为发展中国家，力争2030“碳达峰”，2060年“碳中和”，任务艰巨，必将走一条与西方国家不同的发展道路。产业结构调整提升能源利用效率能源结构调整增加生态碳汇倡导低碳生活方式低碳技术研发推广多措并举：从六个方面推动碳达峰碳中和关键领域：中国碳排放量最高的四大行业2017年，中国碳排放量最高的四大行业为电力蒸汽热水生产供应业（48%），黑色金属冶炼及压延加工业（14%），非金属矿物制品业（10%），交通运输、仓储及邮电通信业（7%）。能源结构调整：资源禀赋局限下的艰巨使命根据国际能源署（IEA）化石燃烧的CO2排放数据，2018年我国燃烧煤炭、石油、天然气产生的碳排放占比分别为80%、14%和6%，煤炭燃烧是最主要的排放源。2017年中国能源消费结构2020年中国能源消费结构虽然我国的风电、光伏发电处于世界领先地位，但在电力生产中的占比仍然较低，预计近未来只能达到约20%。中国的资源禀赋与能源供给之间的矛盾，导致用清洁能源替代化石能源的比很多国家更为艰难。技术创新：实现碳达峰碳中和目标的关键创新是把一种以前从未有过的关于生产要素和生产条件的

“新组合”引进生产体系中去。经济分为“增长”与“发展”，由人口和资本的增长所导致的经济增长，并不能称作经济发展。只有创新带来的增长才是发展，企业家的职能就是实现创新。利用新兴信息技术推进产业优化升级要紧紧抓住新一轮科技革命和产业变革的机遇，推动互联网、大数据、人工智能、第五代移动通信（5G）等新兴技术与绿色低碳产业深度融合，建设绿色制造体系和服务体系，提高绿色低碳产业在经济总量中的比重。要严把新上项目的碳排放关，坚决遏制高耗能、高排放、低水平项目盲目发展。要下大气力推动钢铁、有色、石化、化工、建材等传统产业优化升级，加快工业领域低碳工艺革新和数字化转型。信息传输（5G）组分连接信息生成信息采集信息集成分析处理信息存储互联网、移动互联网、物联网遥感卫星、各种数字设备……大数据

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区块链算力：云计算算法：人工智能大云物移智链：信息技术与创新驱动发展国家电网行动方案：加快电网向能源互联网升级，加强“大云物移智链”等技术在能源电力领域的融合创新和应用。什么是“数据”（

Data

）？牛津词典1、[U，

pl.]事实或信息，尤指当被检查和用来发现事物或作出决策时（facts

or

information，

especially

when

examined

and

used

tofind

out

things

or

to

make

decisions.）2、[U]储存于计算机中的信息（information

that

is

stored

by

acomputer.）柯林斯词典1、尤指可用于分析的、以事实或统计的形式存在的信息资料（You

can

refer

to

information

as

data，

especially

when

it

is

in

the

formof

facts

or

statistics

that

you

can

analyse.）2、可存储于计算机中并为程序所用的信息（Data

is

informationthat

can

be

stored

and

used

by

a

computer

program.）“数据”通常汉语词义与“Data”的区别汉语词义1、进行各种统计、计算、科学研究或技术设计等所依据的数值。2、电子计算机加工处理的对象。现代计算机能加工处理的对象包括数字、文字、字母、符号、文件、图像等。千字节(KB)

1KB=1024B兆字节(MB)

1MB=1024KB吉字节(GB)

1GB=1024MB太字节(TB)

1TB=1024GB拍字节(PB)

1PB=1024TB艾字节(EB)

1EB=1024PB泽字节(ZB)

1ZB=1024EB尧字节(YB)

1YB=1024ZB严格意义上，体量达10TB

以上才称为大数据大数据的特征：数据体量巨大大数据从何而来：世纪之交的“大数据问题”1997年美国宇航局研究员迈克尔·考克斯和大卫·埃尔斯沃斯发文提出“大数据问题”：当数据集相当大的时候，会耗尽主存储器、本地磁盘甚至是远程磁盘的存储容量，这对计算机系统是一种挑战。2001年，高德纳公司的分析师道格·莱尼(Doug

Laney)在分析当时的计算机数据发展现状与趋势时，总结出“3V”特征：数据体量越来越大（Volume）、数据格式类型越来越多样化（Variety）、数据增涨速度越来越快（Velocity）。传统的软硬件技术越来越难以胜任存储、计算等任务，必须寻找新的解决办法。自1995年至今 互联网在全球范围快速普及物联网：连接物—物 人—物 人—人物联网：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议把物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网：互联网携手先进传感技术进一步延伸关键传感技术：无线射频识别（RFID）利用射频信号通过空间耦合（交变磁场或电磁场）实现无接触信息传递。最突出的优势是标签内部可存储唯一性的电子编码。RFID的特点：可读写、数据存储量大、数据可加密、读取速度快、穿透性强、识别距离远、防水、防磁。RFID与互联网、IPV6、无线通信技术的结合，可实现人与人、物与物、人与物的泛在连接。无线射频识别（

RFID

）技术应用案例物联网的层次与架构：感知—连通—应用物联网的广泛渗透：万物互联时代正在到来从挑战到价值：对网络数据认识的深入2011年，美国IDC公司在一份报告中正式提出“大数据价值”观念，认为Value（价值）也是大数据的特征，将道格·莱尼的“3V”增加为“4V”。Value特征的含义，最初是说大数据有巨大价值（如经济效益、科研素材、治理参考）；后来又被解释为“价值稀疏”，即相对于特定的应用而言，海量数据中只有很小一部分是有用的，因而“价值密度很低”；最后，Value特征被综合为“价值巨大但价值密度低”，并自此获得普遍接受。互联网/移动互联网/物联网无时不刻地生成、采集物理世界、人类社会的信息，如果能够有效利用这些信息将给人类的生产、生活等带来巨大的改变。数据挖掘——基于大规模数据的知识发现来源广泛、特征多样、数据类型和模式结构复杂分布式计算：用计算机集群进行大规模计算分布式计算：将一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，并分配给许多计算机进行处理，然后把所有的计算结果综合起来得到最终的结果。云计算：基于互联网的大规模分布式计算云计算平台：为用户提供弹性计算资源软件即服务（Software-as-a-Service，

SaaS）：通过互联网向用户提供软件租用服务。平台即服务（Platform-as-a-Service，

PaaS

）：将软件研发的平台作为一种服务提交给用户。基础设施即服务（Infrastructure-as-a-Service，

IaaS）：为用户提供处理能力、存储能力、网络和其它基本计算资源，客户可以使用这些资源部署或运行他们的软件，如操作系统

或应用程序。云计算发展初期的几个典型应用存储云：又称云存储，是以数据存储和管理为核心的云计算系统。用户可以将本地的资源上传至云端上，可以在任何地方连入互联网来获取云上的资源。医疗云：使用云计算来创建医疗健康服务云平台，以实现了医疗资源的共享和医疗范围的扩大。预约挂号、电子病历、医保等等都是云计算与医疗领域结合的产物。金融云：将信息、金融和服务等功能部署到由庞大分支机构构成的网络中，为银行、保险和基金等金融机构提供互联网处理和运行服务，同时共享资源，从而解决现有问题并且达到高效、低成本的目标。教育云：将所需要的教育硬件资源虚拟化，然后将其传入互联网中，以向教育机构和学生老师提供一个方便快捷的平台。互联网 移动互联网 物联网 大数据 云计算算法问题——计算机如何处理非结构化数据结构化数据：能够用统一的结构加以表达的数据。非结构化数据：不能用统一的结构加以表达的数据，如视频、音频、图片、文本。半结构化数据：如电子邮件、HTML、资源库。三大网络上生成、采集的数据有80%—95%是非结构化的。研究模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。该领域的研究包括专家系统、机器人、自然语言处理、图像识别等。非结构化数据处理的支撑技术——人工智能定义机器智能：1950年的图灵测试艾伦·图灵机器智能：如果一台机器能够通过电传设备与人类进行对话，而不能被识别出其是机器，则称这台机器具有智能。图灵预测：到2000年，人类应该可以用10GB的计算机设备，制造出可以在5分钟的问答中骗过30%成年人的人工智能。人工智能的诞生：1956年的达特茅斯会议约翰·麦卡锡马文·明斯基纳撒尼尔·罗切斯特 克劳德·香农探讨主题：如何用机器模拟人的智能？半个世纪后：2006年重聚达特茅斯学院从左至右：摩尔、麦卡锡、明斯基、赛弗里奇、所罗门诺夫半个世纪的努力 步履艰难而又充满希望第一阶段：创建机器大脑——不是人工智能而是人工愚蠢第二阶段：第五代计算机——技术路线错误导致项目失败第三阶段：数据支持的机器学习——多个领域取得重大突破1997

年5月3日至5月11日，深蓝在正常时限的比 中以2胜1负3平击败等级分排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫。1997年

IBM“深蓝”战胜国际象棋冠军IBM公司的国际象棋电脑“深蓝”重1270公斤32个微处理器计算速度2亿步/秒输入了100多年来优秀棋手的2百多万对局可搜寻及估计12步棋在世界超级计算机中排名第259位IBM技术很成功商业策划更成功卡斯帕罗夫：在第二场比赛中，有时可以从机器的弈法中看见深厚的智慧和创造力，这表明人类棋手在进行干预。IBM否认作弊，称唯一的人为干预是开发者利用过在比赛之间修改程序的机会，承认曾经对比赛过程中发现的弱点进行处理。卡斯帕罗夫要求打印机器的日志文件，IBM当时拒绝了，后来在互联网上发布了日志。卡斯帕罗夫要求重新比赛，但IBM拒绝并宣布“深蓝”已经“退役”。事件后续：卡斯帕罗夫怀疑IBM

作弊蒙特卡洛树搜索算法（Monte

Carlo

Tree

Search）蒙特卡洛树搜索算法（Monte

Carlo

Tree

Search）蒙特卡罗树搜索算法是对一类随机算法的特性的概括，诞生于上个世纪40

年代美国的曼哈顿计划。蒙特卡罗树搜索算法是以概率和统计理论为基础，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。根据部分条件确定最优解的大致范围，并在此范围内对所有可能的情况逐一验证。莫里·坎贝尔：在国际象棋中，人类的下棋方式通常是基于模式识别和直觉，而机器则是通过密集检索数百万乃至数十亿的可能性。两种方法其实可以彼此互补。中国围棋与蒙特卡洛树搜索方法的局限性围棋复杂度超过宇宙原子总数：围棋棋盘共361个落子点，双方交替落子，共有10171种可能性，而宇宙中的原子总数约为1080。要想让计算机在围棋上战胜人类，必须寻找新的算法。机器学习是一门多领域交叉学科，从已知的知识（特征）出发，利用概率统计等数学方法来得到某种数学规律（模型），并利用所得规律来计算完成任务。机器学习需要大量的数据积累，以及大量的数据计算、处理，因此数据与算力是实现机器学习的基础。机器学习（Artificial

Intelligence）训练集学习算法模型目标对象输出特征 模型学习过程与解决问题过程监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。例如，图像识别即是先标注大量图像，以之作为训练集，让计算机学习其中的规律，进而具备对新图像的识别能力。无监督学习：根据类别未知或未被标记的训练样本解决模

式识别中的各种问题。例如，聚类算法可以让计算机不同

实例的特征向量之间的相似性，以相似性的高低进行分组。机器学习：监督学习与无监督学习神经网络算法：模拟人类视觉神经元结构神经元分为感觉（传入）、运动（传出）、联络（中间）三类。其中联络（中间）神经元数量最多，分布在脑和脊髓等中枢神经内，排列方式复杂，有辐散式、聚合式、链锁状、环状等。中间神经元接受其他神经元传来的神经冲动，然后再将冲动传递到另一神经元。复杂的反射活动是由传入、中间、传出神经元互相借突触连接而成的神经元链。1986年Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。误差逆向传播神经网络(Back

Propagation)

BP算法的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。BP算法包括信号的正向传播和误差的反向传播两个过程。正向传播：输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传：将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)。BP算法：信号正向传播 误差反向传递19年后AlphaGo挑战顶级围棋选手AlphaGo的神经网络通过12个处理层传递对棋盘的描述，处理层则包含大量类似于神经元的连接点。AlphaGo：深度神经网络算法AlphaGo：深度神经网络嵌入蒙特卡洛树搜索在巨人的肩膀上不断试错。描摹三千万步精英的下法，利用统计方法总结规律，然后通过变化下法，探索新的策略。自“深蓝”以来，尽管我们进行了很多努力，但距离目标依然很遥远。你必须思考一下：为何我们现在还没有这些东西？为何我们还没有能够自动清理房屋的机器人？原因是，每个房屋的布局、家居等各不相同。即使在你自己的房子中，其每天的状态也绝不一样，有时候会显得混乱不堪，有时候则十分整洁。因此你没法对机器人进行预编程，以方便其帮你整理房间。此外还需要考虑到你的个人喜好，比如你喜欢如何叠衣服等。实际上这是一个非常复杂的问题，人类做这些事很容易，但机器人处理却非常复杂。距离人脑水平的人工智能仍然相当遥远，可能还需要几十年。哈萨比斯：人脑水平的人工智能仍然相当遥远机器翻译的差距：基于统计而非基于理解机器翻译的差距：基于统计而非基于理解机器翻译的差距：基于统计而非基于理解机器翻译的差距：基于统计而非基于理解基于大规模数据的机器学习方法的优势与局限基于大规模数据的机器学习方法，还不能使计算机真的像人一样理解、思考，它擅长从大规模数据中发现统计方法所能发现的普遍规律和统计方法能够寻找到的最优对策，其实现必须具备两个前提条件：1、必须具备大规模（优质或混杂）的数据库，对“深蓝”和“AlphaGo”来说，是大量的高手对弈的棋谱；对机器翻译来说，是庞大的双语语料库。2、恒定不变或相对稳定的规则，对“深蓝”和“AlphaGo”来说是国际象棋、中国围棋的千年不变的行棋规则；对于机器翻译来说，是变化极为微小的语义与语法规则。2014年6月8日，聊天机器人尤金·古斯特曼成功让人类相信它是一个13岁的男孩，成为首次通过图灵测试的计算机程序。语音识别/图像识别/工业机器人/诊疗助理5G：第五代移动通信技术第五代移动通信技术（5th

generation

mobile

networks）：2G（GSM）

、3G（UMTS、LTE）和4G（LTE-A、WiMax）系统之后的延伸，是最新一代蜂窝移动通信技术。5G的目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。蜂窝网络：实现全面覆盖与频率复用蜂窝网络（Cellular

network）：由于构成网络覆盖的各通信基地台的信号覆盖呈六边形，从而使整个网络像一个蜂窝。蜂窝网络的组成：蜂窝网络主要由三部分组成：移动站、基站子系统、网络子系统。从1G到5G：移动通信技术的发展历程技术与标准的激烈竞争：中国从无到领先1G：模拟移动通信技术，1939年由美国AT&T提出，70时代实现商用，人类进入移动通信时代。2G：从模拟技术到数字技术，1991年爱立信与诺基亚搭建第一个数字全球通信系统（GSM网络）。3G：美国的CDMAEVDO，欧洲的WCDMA，中国在最后一天向国际电信电信联盟提交TD-SCDMA。欧洲占据优势，美国“联中抗欧”，最终形成三足鼎立之势。4G：美国的WiMax，欧洲的FDD-LTE，中国的TD-LTE。

4G时代迎来了数据的全面爆发。5G：中国的华为抢占了先机，有望引领智能互联网时代。新一代信息技术驱动数字化、绿色化创新对人类生产、生活各方面的原有模式进行重新审视，充分认识互联网、移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术、新方法、新工具，将其创造性地运用于经济社会各领域，形成经济社会发展的新形态。新一轮信息通信技术革命的版图技术创新驱动：从智能电网到智慧电网2010年3月，“加强智能电网建设”被写入当年的《政府工作报告》，上升为国家战略。国家电网公司运营着世界上规模最大、条件最复杂的电网，关系着国家的经济命脉和能源安全。能源禀赋和电力增长需求，决定了电网难以再依赖传统技术、以简单规模扩张的方式发展。此外，我国环境保护和能源转型战略，需要智能电网推动能源结构转变、促进节能减排、实现可持续发展。智能电网突破了传统电网概念，需要实现新能源、信息通信、电力电子等多种先进技术的交叉融合，技术复杂且集成难度大。技术创新驱动：从智能电网到智慧电网自愈：对电网运行状态进行连续的在线自我评估，并采

取预防性控制手段及时发现、快速诊断并消除故障隐患；当发生故障时，在没有或有少量人工干预下，能快速隔

离故障，自我恢复。互动：电力系统运行与批发、零售电力市场实现无缝衔接，支持电力市场交易的有效开展，实现资源的优化配置；同时通过市场交易更好地激励电力市场主体参与电网安全管理，从而提升电力系统的安全运行水平。实现与客户的智能互动，以最佳的电能质量和供电可靠性满足客户需求。技术创新驱动：从智能电网到智慧电网坚强：保证电网安全，要能够抵御物理和信息两类攻击。整个电网系统应确保一定的集成和平衡，必须具有组织、探测、响应、和自动恢复人为破坏的能力。兼容：智能电网能够兼容大的、集中的大电厂，还能兼容不断增加的分布式能源和储能系统，支持多种低碳能源。优质电能供应：将多种高级技术和先进设备适用于每一个层次的电力生产和输送环节上，为用户提供优质的电能和不同电压等级、不同时段的实时电价。储能技术：新能源发展的重要组成部分水电、风电、光伏发电等都存在电力生产不稳定的特点，因此必须大力发展储能技术。抽水蓄能电站利用电力负荷低谷时的电能抽水至上水库，在电力负荷高峰期再放水至下水库发电的水电站。又称蓄能式水电站。抽水蓄能电站可将电网负荷低时的多余电能，转变为电网高峰时期的高