研究:自动驾驶汽车车载计算机对全球碳排放的影响将堪比数据中心

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Jeep新款指南者增配 手动挡车型换装中控液晶屏

行车视线

2018-08-15 09:13

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指南者是Jeep家族中的一员研究:自动驾驶汽车车载计算机对全球碳排放的影响将堪比数据中心,它于2007年登录国内市场研究:自动驾驶汽车车载计算机对全球碳排放的影响将堪比数据中心,是Jeep品牌专为年轻消费者打造的一款紧凑型SUV。近日,行车视线通过相关渠道获得了一组Jeep新款指南者的谍照,新车外观上没有变化,还是那么硬派,但手动挡车型增加了中控液晶屏,在配置上有些许的提升。

新款指南者谍照

现款指南者

从照片来看,新车外观与现款车型保持一致,前脸依旧采用了7孔镀铬装饰的直瀑式中网设计。此外,格栅与两侧的大灯紧密连接,不仅提升了此处的一体效果,车头的横向宽度在视觉上还得到延展,显得霸气十足。

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Twins里阿娇和阿Sa谁更漂亮研究:自动驾驶汽车车载计算机对全球碳排放的影响将堪比数据中心

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大规模计算产生巨量碳足迹

荷兰莱顿大学的天体物理学家Simon Portegies Zwart富有生态意识。他几乎不再因为工作缘故坐飞机,而是选择乘火车出行。“我喜欢成为素食环保主义者,尽量减少自己的碳足迹,同时也告诫孩子们避免洗澡时间过长,并尽可能使用可再生资源。”在他决定做出这些生活上的改变时,也在思考着其他方面带来的碳足迹。

“我经常使用大型计算机,它们消耗的能源相当于一座小城市,”他说道,“我可能是这条街上污染最严重的人了。假如使用一台超级计算机耗费的能源相当于10000户家庭,那么我有何权利去跟我的孩子或者别人说,他们不该洗20分钟的澡?”

在全球为解决气候变化问题而努力的同时,许多科学家开始正视自己碳排放量过大的现实。

巨大的计算成本

除学术旅行影响气候变化外,过去几年中许多物理学家还发现,使用计算机造成的碳足迹数量巨大——有时甚至超过航空旅行。

Adam Stevens是西澳大利亚大学的一名天体物理学家,他和同事们对2018—2019年期间澳大利亚天文学家因旅行、使用超级计算机以及在大型观测站工作等“常规活动”产生的温室气体排放总量进行了分析。他们的研究发现,平均每位澳大利亚天文学家产生约37吨二氧化碳当量,超出澳洲人的平均水平40%,是全球平均水平的5倍。其主要原因在于天文学家需要使用超级计算机来处理望远镜收集的大量数据,并进行宇宙学模拟。每位天文学家在此项工作上的排放量约为15吨,几乎是年飞行排放量的4倍(图1)。

图1 澳大利亚天文学家的四种排放来源,以吨(t)二氧化碳(CO2)当量(e)每年(yr-1)每人为单位。图中标明了误差线,注意观测站的数值为排放量下限

另一个例子是即将开展的大型中微子探测阵列(GRAND)项目,该项目计划利用分布在世界各地山区的20万根天线,探测来自深空的超高能量中微子。2021年,该项目背后的团队估算了三个不同实验阶段的温室气体排放,分别是:原型实验、中规模实验以及将于2030年进行的全面实验。他们把模拟和数据分析、数据传输和存储以及计算机和其他电子设备称为“数字技术”,这些技术将在碳足迹中占据很大比重。

预计原型实验阶段数字技术产生的排放将占69%,相比之下旅行仅占27%,4%来自“硬件设备”,如制造无线电天线。在中期实验阶段,数字技术将占总排放量的40%,剩余排放中旅行和硬件各占一半。当整个实验完成并投入使用后,主要排放量将由硬件(48%)和数字技术(45%)分担。

超级计算机的环境成本很大程度上取决于为设备供电的能源来源。2020年,荷兰天文学委员会邀请Portegies Zwart和另一支研究团队分析其6个成员机构的碳足迹。据估计,2019年平均每位荷兰天文学家排放4.7吨二氧化碳当量,远低于澳大利亚,而其中仅有4%来自超级计算。

荷兰天体物理学家Florisvander Tak主持了该项研究,他认为荷兰的天文学家不会比澳大利亚的同行们更少使用超级计算机,因此差异可能源自不同的能源供应。由于荷兰100%使用风能或太阳能产生的可再生能源,国家级超级计算中心SURF不产生任何碳排放,少量的排放由国际设备和荷兰的小型超级计算机产生。如今,Portegies Zwart已经养成查看自己所用的超级计算机是否采用环保能源的习惯,如果不是,他将考虑使用其他设备。

问题根源

德国马克斯‧普朗克天文研究所的温室气体排放数据同样显示出国家间的碳排放差异。2018年,该研究所每位研究人员排放了约18吨二氧化碳当量——超过荷兰天文学家,但只有澳大利亚同行的一半(图2)。这一数值比普通德国居民高出60%,是德国2030年减排目标的三倍,而该目标是符合巴黎气候协定的。

图2 一位澳大利亚天文学家和一位马克斯‧普朗克天文研究所的德国研究员2018年的平均排放量,按排放来源分类,并与德国根据《巴黎协定》设置的2030年目标排放比较。与电力相关的排放包括计算和非计算消耗,无论在德国还是澳大利亚,其绝大部分排放都是由计算产生的

在马克斯‧普朗克研究所2018年的碳排放中,约有29%来自电力消耗,其中计算(尤其是超级计算)占75—90%。德国和澳大利亚碳排放差异的关键在于电力的来源。2018年,德国约有一半电力来自太阳能和风能,而在澳大利亚,绝大部分电力来自化石燃料,主要是煤炭。这就意味着在澳大利亚,用于计算的电力每千瓦时产生0.905 kg二氧化碳,而在马克斯‧普朗克研究所只有0.23 kg。

van der Tak同时指出,这些调查工作是在几年前进行的,如今世界已经向前发展,比如现在使用可再生能源的机构越来越多。荷兰的一项研究发现,2019年荷兰天文学界的碳足迹中只有不到三分之一(29%)来自电力使用,包括为六家研究机构的本地计算供电。当时就有一半研究所使用绿色电力,随后又有两家开始改用100%可再生能源,van der Tak预计第六家研究所将在未来两年内实现转变。

澳大利亚的状况也在改变。作为该国三大国家级高性能计算设施之一的超级计算机OzSTAR,自2020年7月起已改用从附近的风力发电厂购买的100%可再生能源。超级计算机所在的斯威本 科技 大学声称,这将大幅度减少其碳足迹,因为电力排放占总排放的70%以上。

地点,地点,还是地点

但是,如何能确切计算出使用超级计算机的碳排放量呢?英国剑桥大学的数学家和物理学家Loïc Lannelongue没有找到简单的方法,于是他开发了一个名为“绿色算法”(green-algorithms.org)的在线工具,估算研究人员的碳足迹。

Lannelongue重申地点是关键。举例来说,在同样的硬件上运行相同任务,澳大利亚排放的二氧化碳大约是瑞士的70倍,因为瑞士的大部分电力来自水电。虽然估算任何一种算法的碳足迹都需要依据硬件、任务所需时间和数据中心或超级计算机的位置等关键因素,但绿色算法还有一个“实际比例因子”(PSF),用于估计实际计算的次数——这对排放量有着直接影响。

事实上,大多数算法都要运行多次,有时甚至要在不同参数下运行数百次,而且根据任务和研究领域的不同,运行次数会有很大差异(图3)。研究还发现,南非和美国某些州有着与澳大利亚类似的计算排放量,而冰岛、挪威和瑞典的电力碳排放则特别低。

图3 绿色算法是一款免费工具,用于估计算法的碳足迹,估算过程涉及一系列因素,包括硬件要求、运行时间和数据中心位置等。用户可对计算性能进行评估,或者估算在其他架构上重新部署算法节约或消耗的碳。该图对比了不同科学领域算法的碳足迹——从粒子物理模拟和DNA辐射损伤到大气科学再到机器学习——并比较了每个算法只运行一次和同一任务的重复计算(PSF)的结果。上述结果以克(g)二氧化碳(CO2)当量(e)为单位,并与树木固碳量以及日常活动(如驾驶 汽车 )的碳排放量进行了比较

如今,随着云计算的出现,研究人员可以更方便地选择所使用的超级计算机。但即使无法更换机器,他们仍有其他方法可以减少碳排放。Lannelongue说,如果无法改变自己的所在地,则可以使用最新版本和优化的软件,因为这将会降低计算要求。

更好的编码

高效的代码对于使计算更环保同样至关重要。正如Portegies Zwart所说,如果你花费更多时间在代码优化上,它会运行得更快,产生的排放也会更少。此外,更换编码语言不失为一种好办法。

为验证这一观点,Portegies Zwart进行了实验,他用十几种不同的编码语言运行同样的算法。没有哪种语言的代码经过特别优化,而且编写每种代码花费的时间相近。与其他编码语言(如C++或Fortran)相比,物理学家常用的Python运行算法时间要长得多,因此会产生更多碳排放。问题在于Python易于使用,却难以优化,而其他语言虽难编码,但更容易优化。

然而,远离Python未必能解决问题。法国格勒诺布尔-阿尔卑斯大学的研究员Pierre Augier称,更好的教育和Python编译器的使用同样有效。他采用更加优化的代码和5种不同的Python实现方式进行了类似的实验,其中四种实现方式比C++和Fortran更快,产生的排放更少,而且更容易被理解和使用。

Portegies Zwart同意Python可以是高效的,但并不能反映实际情况。他认为天文学家对代码的优化程度并不高,与其让他们学更多计算机知识,物理研究机构或许应该雇佣更多计算机专家。“我们擅长物理,但计算机科学家把我们学习物理的时间都花在了学习计算机上,”他说,“毫无疑问,‘他们’更擅长编程。”

隐性排放

碳密集型工作不止有超级计算机上的仿真。作为GRAND中微子项目的联合发起人,法国索邦大学的Kumiko Kotera和她的同事们发现,在实验的原型阶段,数据存储和传输将占年总排放量的大约一半,中期阶段占四分之一,全面实验阶段占三分之一以上。相比之下,数据分析和仿真在三个阶段产生的碳排放占比分别为16%、13%和7%。

数据存储和传输的碳足迹取决于数据中心的能源需求,使用排放量较低的数据中心可以在一定程度上解决问题。不过,缩减数据量仍有作用,科学家们会对所传输的内容更加谨慎。Kotera表示,GRAND项目将研究如何减少数据量,找到有效清理数据的方法。

图4 为降低整体碳排放,CERN 聘请了一名环境工程师,负责监督未来项目的建造工程

粒子物理学家也需要贡献力量。欧洲核子研究中心(CERN)每年产生约100 PB数据。全球LHC计算网格(WLCG)整合全球40多个国家约170个计算中心的计算资源,并对这些数据进行存储、分发和分析。CERN近年来开始发布环境报告,2021年发布的第二份报告介绍了在LHC上实施的能效改进措施(图4),改进后每单位能源能够采集更多数据。升级后,LHC在20年使用寿命内的能效将是首次启用时的10倍。但该报告也承认其中并没有真正涵盖WLCG的全部排放,仅对CERN拥有或运营的WLCG设备能耗进行了详细说明。

改变心态

Lannelongue希望越来越多的研究人员能够开始考虑计算产生的碳排放,并将其纳入决策之中。一个典型的例子就是从前研究者经常通宵运行那些效率低下的代码和软件,当被告知提高计算效率将减少碳足迹后,他们有了改变的动力。

谈及GRAND项目,Kotera表示,他们计划建立一个仿真库,让用户可以重复使用常用的仿真,而不用自己创建,这样能够避免同样的数据被不断复制。即使在大型合作中,由于没有中央存储,经常会有不同用户反复运行同一个仿真的现象。“只需按下一个按钮,就能进行为期一周的仿真,得到结果然后说‘哦,其实我并不需要它’,这实在太常见了,”Kotera说,“我们的目的在于,鼓励用户在运行之前先思考是否真正需要这次仿真。”

2021服贸会:特斯拉推介Dojo超级计算机、Tesla Bot等技术

易车讯 9月2日研究:自动驾驶汽车车载计算机对全球碳排放的影响将堪比数据中心,2021年中国国际服务贸易交易会(以下简称“服贸会”)开幕研究:自动驾驶汽车车载计算机对全球碳排放的影响将堪比数据中心,特斯拉受邀参会研究:自动驾驶汽车车载计算机对全球碳排放的影响将堪比数据中心,展出研究:自动驾驶汽车车载计算机对全球碳排放的影响将堪比数据中心了Model 3、Model Y两大热门车型,特斯拉电机、白车身、超级充电桩、Powerwall,以及D1芯片、Dojo超级计算机及Tesla Bot等新技术、新场景和新运用。

此外,特斯拉还在展位开辟“专利墙”,集中了展示电池管理技术、软件系统、人工智能等核心科技。一直以来,特斯拉秉持开放包容的态度,用实际行动助力加速产业发展,自2014年至今已开放超过300项专利,对智能交通、智慧城市以及人工智能助力数字经济增长方面,有着巨大促进作用。

数字经济的内核

《2020年世界贸易报告》显示,全球约有115个国家推出数字相关政策,推动数字化生产和数字创新,数字服务贸易作为一个全新的贸易领域,已成为全球贸易和经济增长的新引擎。

所谓数字经济也称信息经济或智能经济,就是基于计算机、互联网衍生出来的诸多信息技术,使得处理大数据的数量、质量和速度的能力不断增强,推动经济形态由工业经济向信息经济—知识经济—智慧经济形态转化,极大地降低社会交易成本,提高资源优化配置效率,提高产品、企业、产业附加值,推动社会生产力快速发展。

简单来说,与之前工业革命是由蒸汽机、内燃机带来的经济变化类似,都是通过广泛的应用新技术,从而使得产品或服务“物美价廉”,进而加速经济“滚轮”的转动。

而特斯拉,正是在汽车领域中拥抱数字经济的先驱者。

从最早通过BMS软硬件控制,实现了当时被行业专家都认为“不可能”的18650电池串并联组成电池包,从而打开了电动车的发展思路,进而影响整个行业致使综合成本不断下降。

到实现跨时代的电子电器架构,其最直接的效果就是实现了整车级别的FOTA,通过引入新的特性和功能,使得车辆更安全、更智能,从而大幅度且持续提高了产品力,并成为了当下所有新车的标配。

再到特斯拉颠覆传统4S店模式的直营店模式,其基础也正是数字化服务体系,通过互联网从选择配置到下单确认,仅需几分钟,且因为是统一管理,永远不会遇到什么加价提车、捆绑销售等一系列“流氓条款”,整个过程就像是在电商订购了一件商品,到快递点签字提货一样简单。

此外,智能制造也是数字经济的体现。特斯拉上海超级工厂是一座数字化、智能化的绿色超级工厂。极高自动化的工厂,其生产管理系统页实现了高度智能运作,包括物料系统、生产运营系统、企业ERP系统等全部是由特斯拉自行研发。每套系统均有针对性,可实现快速个性化配置,记录所需数据。进而实现在保证质量基础上,快速量产,进而降低综合生产成本。

虽然上述这些是特斯拉在数字经济中的一些体现,但并不是最关键的部分,其最关键也是最重要的部分,则是自动驾驶功能。

特斯拉是一家人工智能公司

在服贸会现场,特斯拉还介绍了前不久刚发布的Dojo超级计算机,以及相关的视觉神经网络算法模型,或许将成为特斯拉正式摇身一变人工智能公司的里程碑。

Dojo超级计算机的目标是实现人工智能训练的超高算力,支持所有大型、复杂的训练模型,同时保证能源效率和成本效率。从而能够将收集到的海量数据起到最大作用,通过对“大数据”的超高速处理,进而助力在自动驾驶领域的快速发展。

特斯拉自研的Dojo芯片D1,是专门为训练神经网络而优化的芯片,采用了7nm工艺,在645平方毫米面积上拥有500亿个晶体管。值得注意的是,100%的芯片面积全部都是为训练、机器学习和带宽设计的,也就是纯粹AI学习而生。

单个芯片的算力达到362TFLOPS(BF16/CFP8),片上带宽为10TBps,片外带宽为4TBps,该芯片拥有GPU级别的计算能力和CPU级别的灵活性,以及两倍的神经网络芯片级别的IO带宽。

通过突破性的集成化,特斯拉将25个D1芯片整合到一个晶圆集成扇出系统中,组成一个训练模块,同时保留了极高的片上带宽和片外带宽,这是Dojo系统规模化的基础单元。

由于拥有超高的片外带宽,以及无缝链接能力,特斯拉通过将120个训练模块无缝链接,造就了Dojo超级计算机1.1EFLOPS的超级算力。

未来Dojo超级计算机正式投入使用后,将会极大加速特斯拉自动驾驶神经网络训练的速度,从而大幅度提高自动驾驶的发展速度。

为何说自动驾驶是特斯拉在数字化经济的最大体现,一方面是由于特斯拉的超高垂直整合能力,所以其软硬件全部为自主研发而来,不仅仅使得自身拥有了极强的技术核心,同时又能通过其释放出的产品力推动整个行业的加速前进,实现加速整个行业的数字化经济转变。

另一方面则是自动驾驶是这个时代最难且最迷人的AI问题,尝试和不断努力解决该问题,不仅推动了技术层的不断迭代升级,同时它几乎集合了所有数字经济的关键核心,所以哪怕是在追逐该目标的道路上,也能够对半导体、AI、汽车行业产生巨大的影响。

更重要的是,一旦完全自动驾驶得以实现,基于该技术下的市场潜力非常大,从最基础的出租车业务,到庞大的运输业务,其关联到的经济体量具有庞大的势能。

此外,特斯拉还在服贸会中介绍了特斯拉机器人Tesla Bot,高1.72米,重56.6千克,机器人的脸上有一个屏幕,以显示重要信息。它还拥有人类水平的双手五指,其四肢使用40个机电推杆进行操作,双脚搭配力反馈感应,以实现平衡和敏捷的动作。

它将搭载特斯拉车辆的自动驾驶硬件FSD、以及摄像头等传感器;未来,特斯拉将利用Dojo超级计算机的训练机制来提高机器人功能,未来有望帮助人类处理危险、重复、繁琐、枯燥的任务,或让它成为家庭的帮手。

衡量数字经济的另一纬度——双碳

数字经济下,不仅仅通过信息技术来提高产品力、降本增效,同时还要去掉工业经济时代的诟病,也就是环保问题。

特斯拉自创立之初,其使命就是“加速世界向可持续能源的转变”,经过十几年的耕耘,特斯拉通过极强的产品力让市场接受了新能源汽车,同时通过从上至下的使命感,将这一理念贯穿在了特斯拉的每一个角落。

本届服贸会上,特斯拉通过成果展示,详解了在能效提升、节能减碳方面的努力与成果。

截至2020年第四季度末,全球特斯拉车辆已经累计节省汽油56.37亿升,减少1696万吨二氧化碳的排放,这相当于一个能源大国2018年交通运输排放总量的90%。

2020年,特斯拉在中国纯电网充电车辆的平均二氧化碳排放当量,不到燃油车均值的一半;如果是在使用太阳能充电的情况下,排放仅是燃油车的10%。在可再生能源部署率极高的四川,特斯拉等品牌的纯电汽车通过电网充电所产生的排放量,比全球大多数国家或地区采用电网充电的排放量都低。

上海超级工厂本地化率达86%、废物回收率达92%。上海超级工厂各部件的本地化率高达86%,减少运输环节的能源消耗;上海超级工厂每辆车产生的废弃物约为美国的一半,而其中96%可回收。

制造环节的节水能力全球第二。特斯拉用于生产汽车的设施,每生产一辆汽车所消耗的水量比大多数成熟汽车生产商要少,目前节水量为全球第二。特斯拉还正在通过优化水资源密集型工艺、雨水收集与再利用、再生水(中水回用)、自主生产电池正极材料等方式,进一步减少单车制造用水量。

 

电池全生命周期无限靠近对环境“零影响”。特斯拉在电池的研发、生产、使用、回收的全生态环节全面提效,4680新电芯的制造过程可节约70%能源消耗,电池原材料金属再利用率可达92%,同时,内华达州超级工厂已安装第一阶段的电池回收设施。

 

根据联合国组织统计,交通领域占全球碳排放的14%。在中国,降低汽车行驶阶段与制造过程中能源消耗的问题,同样也迫在眉睫。特斯拉的愿景,与中国“双碳”目标与联合国应对全球气候变化的号召高度契合,特斯拉的举措,也切实为节能减碳做出了贡献,向全世界展现绿色发展的“T路线”。

2021年即将改变人类十大新兴技术

当前全球面临的许多巨大挑战:气候变化、能源枯竭、粮食生产、生命 健康 等,世界经济论坛评选的2021年“十大新兴技术”中主要围绕当前全球面临的主要问题展开,这十项技术都有望深刻改变人类的未来。

国际 社会 为应对全球气候变化作出的全面承诺将进一步催生新技术。二氧化碳作为温室效应的罪魁祸首,各个国家和行业一直在为减少碳排放作出积极的努力。美国、英国、欧盟等主要发达国家以及中国、印度等发展中大国向国际 社会 作出承诺,实现到2030年碳排放总量大幅下降。

同时,农业及食品领域还将进一步发展人造肉(Impossible Burger、Beyond Meat)等蛋白质替代品的市场供应。通过物联网连接的传感器数据将越来越多地支持土地、作物、肥料、灌溉用水等智能化管理,这些都将有助于进一步减少碳排放。

磷肥 为世界粮食作为的主要肥料, 磷肥的制备 很大程度上依赖于含氮工业肥料的使用。据联合国粮食及农业组织称,全球每年需要约1.1亿吨氮来维持全球作物生产。而氮肥通常是通过将空气中的氮转化为氨来生产的,含氨肥料维持了全球大约 50% 的粮食生产,而制备含氨肥料的过程将消耗世界主要能源需求的1%,工业化过程排放的二氧化碳占全球碳排放量的 1% 到 2%。

为了降低这部分的碳排放量, 研究人员正在通过自然方法中获取制造氮肥的解决方案。例如,玉米、谷物等主要粮食作物依赖土壤中的无机氮,豆科植物的根与土壤细菌相互作用,形成根瘤,通过细菌固氮的能力将大气中的氮转化为氨,这些自然固氮方法给了研究人员很大的启发。

目前,发达国家政府和 社会 资本的投入为工程固氮领域的研究和开发提供了强有力的支持, 未来利用自然共生力量的作物可能很快就会成为更可持续粮食生产的关键要素。

新技术将推动人体呼气的检测方式进行疾病诊断,这种采样方式远比抽血要节省时间。 采用新技术进行生物检测类似于警察查酒驾的酒精呼吸分析仪,未来疾病诊断也可以采取这样的方式。

人体的呼吸中含有 800 多种化合物,最近的研究表明人体呼出的气体含有的不同化合物浓度与疾病之间存在很强的相关性。例如,丙酮浓度升高是糖尿病的强烈迹象,一氧化氮浓度升高 可以作为呼吸系统疾病的生物检测标识;各种醛类指标升高说明患有肺癌的概率极大。

而且采用呼吸检测的方式将会大幅减少检测等待时间,通常仅需几分钟呼吸检测 传感器的数据通过外部计算机分析就可以生成检测报告。

除了比抽血更快地出具结果之外,呼吸传感器采取的是非侵入的检测方式,在医疗资源有限的国家,它的易用性、便携性和成本效益将提供更好的医疗保障。呼吸检测还有助于减轻社区的病毒传播,其方式类似于在进入超市或餐馆等公共空间之前对个人进行体温检查的方式。

2020 年3 月,以色列的科研人员已经完成了 探索 性临床应用,采用呼吸检测的方式检测新冠病毒(COVID)检测结果达到95% 准确度和100%灵敏度。目前该项技术正在进行广泛的临床试验,但距离全面普及尚需技术进一步成熟。

如果您去药房时,药剂师不是通过预制药物的方式来填写您的处方,而是按照您的诊断情况 采用量身定制的方式配制最符合您体征的药物,这听起来是不是很神奇?

由于药品的特殊性,传统上药物生产都集中在具备资质的厂商,通过大批量生产的方式完成。药物的成分和剂量都是标准化的,不可能为个人定制成分和剂量不同的药物。然而微流体和按需药物制造的最新技术有望使这一想法成为现实。

按需药品制造,也称为连续流程药品制造,可以一次性完成药品生产。它的工作原理是将药品成分通过流体方式输入小型合成设备,由合成设备按照要求调配成分,可以实现为患者量身定制所需药品。

而这项技术更大的意义是,可以在偏远地区或野战医院进行部署,随时根据需求生产药品。这也意味着储存和运输药物所需的资源更少,而且剂量可以针对个别患者量身定制。

2016 年,美国麻省理工与国防高级研究计划局(DARPA),已经成功研发了一台冰箱大小的药品合成设备,并在24 小时内制备了1000剂常用药物:盐酸苯海拉明,用于缓解过敏症状;地西泮,用于治疗焦虑和肌肉痉挛;抗抑郁药盐酸氟西汀;局部麻醉剂盐酸利多卡因。

目前用于按需药物制造的便携式设备成本在数百万美元,阻碍了广泛推广。而且还需要新的质量保证和质量控制标准来规范配方的个性化和单人药品制备。但是,随着成本的下降和监管框架的完善,未来药物按需制造将会为药品行业带来颠覆性的变革。

如今构成物联网 (IoT) 无线设备已经成为网络世界的支柱。物联网无线设备被部署为家庭中的生活工具、生物医学的可穿戴设备以及危险和难以到达区域的传感器。随着物联网的发展,它将更广泛应用于农业节水灌溉和农药喷洒、智能电网、桥梁或混凝土基础设施缺陷监测、泥石流和地震等灾害的预警。

预计到2025年,全球将有400亿台物联网设备上线,为这些设备提供便捷的按需供电是一项新挑战。5G 无线信号比4G传输会发射更多的辐射能量,这就预示着许多低功耗无线设备将永远不需要插入的方式供电。

目前科研人员成功采集从Wi-Fi路由器以及微波射频设备的辐射能量为低功耗物联网设备供电,这项新兴技术将把辐射能量收集提升到一个新的水平,为物联网设备大量部署提供了能源解决方案。

未来生命科学将更加专注于增加“ 健康 寿命”,而不仅仅是寿命。

据世界卫生组织的数据,2015 年至 2050 年间,全球 60 岁以上人口的比例将从 12% 增加到 22%。老年痴呆、癌症、糖尿病、动脉硬化等慢性疾病对老年人的 健康 和 社会 发展构成了巨大挑战,逆转衰老或寻找“青春之泉”一直是人类的愿望。

科研人员通过 基因组编码技术 ,量化所有基因活性、细胞中蛋白质和代谢物的浓度,结合遗传学研究,已经越加清晰人类衰老的关键机制,科研人员已经发现人体的生物学年龄的标识符是人体疾病和死亡风险的关键预测指标。

最近科研人员通过对人体衰老机制的不断理解,积极推动了靶向治疗的发展。例如,最近的一项初步临床研究表明,服用包括人类生长激素在内的药物混合物一年,可使人体“生物钟”倒转1.5 年。科学家们还发现将年轻人类血液中的蛋白质注入老年小白鼠时,可以改善与年龄相关的大脑功能障碍。结果表明,通过科学的方式可以逆转人类与年龄相关的认知能力下降等疾病。

目前通过 基因工程的方法来分析和设计,加之政府和医疗资本的大力推动下,全球已有100 多家公司研发的药物进入临床前阶段或早期临床试验阶段。这项新技术让人类越发的有希望对抗衰老,甚至挑战“生命的终极课题---死亡”。

工业规模合成氨可以说是 20 世纪最重要的发明之一。氨用于生产肥料,为全球 50% 的粮食生产提供燃料,使其成为全球粮食安全的关键。然而,氨合成是一种能源密集型化学过程,需要催化剂来用氢气固定氮。

氢气必须合成生产,目前使用化石燃料、天然气、煤或石油在高温下蒸馏以产生氢气。问题是,这个过程会产生大量的二氧化碳,占全球总排放量的 1% 到 2%。

使用可再生能源分解水产生的绿色氢气有望改变这种状况。除了消除制氢过程中的碳排放外,该方式还能制备更纯净氢气,且不含使用化石燃料时掺入的化学物质,例如含有硫和砷的化合物,这些化合物会“毒化”催化剂,从而降低反应效率。

更清洁的氢气也意味着可以开发出更优质的催化剂,而且不再需要忍受化石燃料中的有毒化学物质。目前,丹麦的公司已经宣布开发出用于绿色氨生产的新型催化剂。

目前绿色氢气制造的主要障碍是高成本。为了解决这个问题欧洲能源企业启动了 科技 创新研发,旨在2030年之前以每公斤1.5欧元的价格提供绿色氢气。

对慢性病的连续、无创监测,一直是医学界的期望。好消息是无线、便携式和可穿戴监测传感器将很快得到临床应用。监测器使用多种方法来检测汗液、眼泪、尿液或血液中的生物标志物,可穿戴监测传感器使用光或低功率电磁辐射(类似于手机或智能手表)监测慢性疾病。

例如,电子隐形眼镜可以通过眼泪,获取癌症生物标志物或血糖水平以进行糖尿病监测;具有射频识别技术的护齿器唾液传感器可以监测唾液生物标志物对口腔溃疡、呼吸系统炎症、HIV、肠道感染、癌症和COVID进行预警。

根据联合国的估计,使用 3D 打印机建造房屋可以帮助解决 全球16亿人 住房不足的挑战。

3D 打印房的概念并不新鲜,灵感来源于火星移民的项目,因为火星没有建造房屋所需的大 部分材料。将混凝土、沙子、塑料、粘合剂等混合物通过大型 3D 打印机打印,可以作为一种相对简单和低成本的建造方法,似乎非常适合缓解偏远贫困地区的住房问题。

如今,至少有 100 亿个有源设备构成了物联网 (IoT),预计未来 10 年这一数字将翻一番。 为了最大限度地发挥物联网在通信和自动化方面的优势,需要将设备分布在全球范围内,收集数据。数据在云数据中心被处理,使用人工智能来识别数据异常从而为人类提供预警。例如气候异常和自然灾害。但问题是:地面蜂窝网络覆盖的面积不到全球的一半,在连接方面留下了巨大的空隙。

天基物联网系统可以使用距离地球数百公里的低成本、低重量(不到 10 公斤)纳米卫星网络弥补这些空隙。1998年发射第一颗纳米卫星到今天,大约有 2000 颗纳米卫星用作轨道监视。SpaceX Starlink、OneWeb、Amazon 和 Telesat 等公司已将纳米卫星用于提供全球互联网覆盖。

太空物联网建设仍然面临着众多挑战。例如,纳米卫星的寿命相对较短,约为两年,必须得到昂贵的地面基础设施支持。为了应对轨道太空垃圾日益严重的问题,国际航天机构正在计划在卫星功能寿命结束时自动脱离轨道或使用其他航天器收集它们。

构建零碳网络,未来上网只用电不排碳?

当你打开电脑处理业务、浏览信息,在手机上抢红包时,你可能不会去计算这背后的碳排放。

2021年政府工作报告提出,今年要扎实做好碳达峰、碳中和各项工作,“十四五”时期,单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放分别降低13.5%、18%。并将这两项指标作为约束性指标进行管理。面对低碳的硬指标,能源消费量快速增长的信息通信行业(ICT)也提出了碳中和目标。其中,华为首次提出了“零碳网络”,发布了数字能源零碳网络解决方案。

据加拿大麦克马斯特大学的研究预测,2040年,ICT的碳排放占全球碳排放比例将从2007年的1.6%上升至14%。2020年,数据中心占全行业碳排放比例最大,占45%,其次是通信网络和终端设备,分别占24%和31%。

在我国,随着5G的商用领域不断扩大,5G、数据中心规模迅猛扩大的同时,能耗数据也大幅攀升。华北电力大学与国际环保组织绿色和平2019年报告显示,2018年我国数据中心总用电量为1609亿千瓦时,约占全 社会 用电量的2%,超过上海市2018年全 社会 用电量。假如我国的能源结构保持现状,到2023年我国数据中心用电将会产生1.63亿吨二氧化碳排放,相当于一个中型国家的碳排放水平。

华为发布的《通信能源目标网白皮书》指出,虽然5G网络每比特数据的平均能耗仅为4G的1/10,但由于5G站点数量是4G的2—3倍,同时拥有更大流量,单设备功耗将是4G的3—3.5倍,网络整体耗电量将比现在翻一倍,每年超过1000亿千瓦时。

其实,ICT能耗剧增主要是因为用户数量的剧增,以及相应的通信网络和终端设备等新基建的落地和运行。数据显示,25年前,全球人口总数为56亿,移动用户数不到1亿,站点数量仅20万,联接数低于0.5亿。到2015年,全球人口总数超过73亿,移动用户已激增至48亿,站点数量超过660万,联接数超过80亿。

华为副总裁兼数字能源产品线总裁周桃园说,随着信息技术的发展,越来越多的人可以享受到ICT基础设施带来的便利,依靠发达的网络、迅捷的网速,人们可以享受在线办公、在线学习、在线医疗等便利。这背后要靠越来越多的海量计算和越来越大的数据存储来支撑,同时伴随着能源消耗的增长。

据预测,到2025年,由IoT、云计算、人工智能等新技术构建的万物互联智能世界,联接数将达1000亿个。这也是ICT行业的能耗会如此之高的原因之一。

如何才能实现零碳网络?周桃园说,华为零碳网络解决方案包含了“极简站点、极简机房、极简数据中心、无处不在的绿电”四大解决方案,再融合智慧能源云。

极简站点指的是站点形态的极简化,从以前的室内发展到室外,再进一步缩减其占地空间。即让房子变柜子、柜子变杆子,全面“杆站化”,实现降低能耗、省电费、省租金;极简机房是指以机柜替代机房,在保证扩容的情况下,免增机房、免改线缆、免增空调,从而节省能耗、空间并避免大量施工。

周桃园说,极简数据中心是指通过全预制化、模块化建设重构架构;通过高效节能方案重构供电,提升效率,并实现预测性维护;通过间接蒸发冷却等解决方案节省能耗,相比传统冷冻水方案可节能17%;通过智能运维解决方案重构运维,使效率提升35%。

多使用来自可再生能源的绿电,减少使用高碳的化石能源是零碳网络的重要一步。国家发改委副主任宁吉喆说,2020年我国可再生能源发电装机已达到9.34亿千瓦,将进一步扩大可再生能源装机规模,推进清洁能源增长消纳和储能协调有序发展。

“无处不在的绿电”指的是将绿电引入站点、机房、数据中心等,打造绿色联接和绿色计算。最后这四大解决方案还融合了“智慧能源云”,通过源—网—荷—储一体化智慧管理,最终大幅降低用电成本,提升能源效率。

目前,在节能减排上,各运营商可以说是各显神通。有的IT企业通过引入高效电源,改造老旧电池,提升能源转换率,降低能源损耗,达到节电效果;有的采用混合供电解决方案,减少因电力不稳而采用油机供备电带来的相关能源成本和能源损耗。

数据中心需要保持24小时不间断运行。根据国家节能中心、赛迪顾问股份有限公司等共同发布的《中国液冷数据中心发展白皮书》,超大型数据中心飞速发展,快速增长的功率密度对散热提出更高要求。2019年以“风冷”技术为代表的传统数据中心,其耗能中约有43%是用于IT设备的散热,与IT设备自身的能耗45%基本持平,降低散热功耗、控制数据中心运营成本,建设绿色数据中心已成当务之急。

“液冷技术是突破数据中心节能瓶颈的最佳捷径。”曙光数创公司高级副总裁姚勇说,液冷技术带给行业的效益远不止节能一个方面。液冷技术的高效制冷效果,可大幅提升服务器的稳定性、效率及使用寿命,同时提升了单位空间服务器部署密度,高度节省空间占地,并将超大规模数据中心的建设大为简化。液冷数据中心噪音超低,环境友好,余热利用也可创造更多经济价值。

据赛迪顾问估算,液冷应用前景广阔,2025年我国液冷数据中心市场规模将超千亿元。

不过,对于ICT来说,仅依靠液冷等节能环保技术尚不足以应对零碳的挑战。绿电的引入就非常关键,可再生能源让IT企业从能源“消费者”转变成为“生产者”,提高清洁能源的使用率。

目前,全球约41家 科技 企业已设立长期100%可再生能源目标,2020年,国际 科技 巨头纷纷加码行动。亚马逊收购了35个风电与光伏电站,成为可再生能源迄今最大买家。谷歌提出,将在2030年实现全球实时零碳运营,将零碳的统计范围从年过渡到小时;微软则表示,将于2030年实现负碳排放,并在2050年消除企业所有 历史 碳排放。

腾讯首席执行官马化腾在他的朋友圈中强调,“预计未来最大占比的是原生清洁能源支持的数据中心的实现。很难,但总要努力。”绿色和平气候与能源项目主任叶睿琪表示:“我们认为马化腾的评论清晰地传达了一个信号,即数据中心的可再生能源利用,将是 科技 行业迈向碳中和的最重要手段之一。”

随着数字技术的发展和碳中和目标的牵引,ICT技术在不断地融合创新。周桃园表示,未来主流方案的方向应该是从以终为始的角度考虑,系统化、全局化地进行能效提升,从站点到机房进行到智能运维,实现极简站点、极简机房;数据中心则应从架构、供电、温控、运维4个方面重构,以此来提升运维效率、减低能源损耗及缩短建设周期等。

第十三届全国人大常委会委员、中国科学院 科技 战略咨询研究院副院长王毅说,实现碳中和以及零碳,最核心的内容就是发展可再生能源。构建一套高比例可再生能源体系,加强顶层设计,与现有的分布式能源系统、智能电网,未来的智慧能源等,作为一个统一的体系来设计,降低系统成本,塑造新的能源安全格局。

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