兩會熱點解讀:“區塊鏈+”如何賦能“碳中和”?

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剛剛結束的兩會上,“碳中和”、“碳達峰”成為了大家關注的焦點,多位代表委員圍繞此話題提出諸多建議,引發輿論熱議。然而,什麼是“碳中和”、“碳達峰”?對我們的工作和生活有哪些影響?相信很多吃瓜群眾仍是一頭霧水。今天萬向區塊鏈小課堂就帶大家深入瞭解這一熱點。

什麼是“碳中和”、“碳達峰”?

在2020年12月12日舉行的“氣候雄心峰會”上,聯合國秘書長古特雷斯呼籲全球所有領導人“宣佈進入氣候緊急狀態,直到本國實現碳中和為止”。“碳中和”、“碳達峰”兩大關鍵詞從此廣受各國關注。簡單來說,它們代表了世界各國為緩解溫室效應、應對氣候變暖而力爭要實現的兩專案標。

“碳中和”是指透過植樹造林、節能減排等形式,抵消自身產生的二氧化碳或溫室氣體排放量,實現正負抵消,達到相對“零排放”。

“碳達峰”則是指某一個時刻,二氧化碳排放量達到歷史最高值,之後逐步回落。

我國在去年聯合國大會和“氣候雄心峰會”上兩度表明將在2030年前,使二氧化碳的排放總量達到峰值之後,不再增長,並逐漸下降,實現“碳達峰”;在2060年前透過植樹造林、節能減排、產業調整等形式,抵消自身產生的二氧化碳排放,實現“碳中和”。

如何實現“碳中和”?

要實現“碳中和”、“碳達峰”兩大目標,本質上是要控制碳排放。小到個人生活,大到國家生產都能透過提升環保意識、加大環保力度為此做出貢獻。比如在日常生活中鼓勵公交出行、使用節能家電、杜絕一次性用具等。國家層面可以重構能源結構,藉助新技術發展可再生能源,降低化石能源的比重。具體來說,可以透過光伏、風電等技術實現清潔發電,透過催化工藝將二氧化碳轉化為有用的產品和資源等。

“區塊鏈+”如何賦能“碳中和”?

為落實“2030年前碳達峰”和“2060年前碳中和”的目標,我國“十四五”時期將在綠色和低碳發展方面進行更多的創新。目前,國內首個“碳中和”園區已經在北京建立,數十家公司積極響應,努力尋求碳中和解決方案。萬向區塊鏈提出的分散式認知智慧數字城市也將“碳中和”作為一個重點課題,探索如何透過“區塊鏈+”助力打造“碳中和”的數字城市。

分散式認知智慧數字城市將整合區塊鏈、隱私計算、物聯網、知識圖譜等技術,為居民提供更加舒適的城市體驗,也為城市治理提供更加高效、智慧的管理模式。其中,區塊鏈、隱私計算、知識圖譜等技術的融合,將發揮資料可信儲存、資料隱私保護、激勵治理方面的優勢,為城市“碳中和”目標的達成構建可行解決方案。

下面以分散式認知智慧數字城市中的兩個場景為例,說明“區塊鏈+”解決方案如何助力“碳中和”,推進綠色發展。

場景一 區塊鏈賦能的柔性用電治理

首先在城市用電治理場景下,以社羣為例,透過搭載區塊鏈模組的物聯網裝置實時監測和收集社羣內每家每戶的用電資料,並將資料加密儲存至雲端,與用電家庭、電力局等相關參與方共享。由於有隱私計算的加持,居民不用擔心自己的隱私資料被洩露或不經授權就被使用。電力局則可以在居民授權下,對經過加密計算的家庭用電資料進行分析、統計和管理。同時,社羣透過採用太陽能、風能等低碳能源降低用電消耗,並將產生的富餘綠色電能貢獻給國家電網,區塊鏈技術可實時記錄社羣的電力貢獻量。

基於區塊鏈技術,電力局可以構建一套行之有效的激勵措施。以積分激勵為例,根據節電量排名及電能貢獻值,電力局可以為節約用電的家庭和社羣發放獎勵積分,對電力貢獻較多的社羣也給予積分獎勵。積分可以兌換物品、可以獲得優惠等,同時對於積分排名較高的居民和社羣頒發榮譽,以鼓勵居民的正向用電行為,進而實現節能環保,助力“碳中和”。

場景二 區塊鏈賦能的可信碳交易

碳排放交易目前被認為是有效控制二氧化碳排放,並達到資源最佳化分配的良好手段。碳排放交易是指政府部門對碳排放配額進行總量控制,對溫室氣體重點排放主體進行配額限制。但政府規定,溫室氣體重點排放單位以及符合國家有關交易規則的機構和個人可以在全國碳排放權交易系統中交易碳排放份額。

因此,保證碳排放交易的高效運轉,也是城市實現“碳中和”的重要措施之一。但在目前的實踐中,存在各地碳市場規則不統一、市場機制形成難、企業資訊不透明、收集核查企業的歷史排放資料困難等問題。

區塊鏈融合隱私計算、物聯網、知識圖譜等技術為解決這些問題提供了更加綜合完整的解決方案。首先透過搭載區塊鏈模組的物聯網裝置收集各企業的碳排放資料,再將企業碳排放資料、碳資產配額、交易、排放超標獎懲機制等上鍊管理,透過區塊鏈技術有效追蹤交易路徑,確保碳交易過程透明、可信。此外,隱私計算可以保證在許可權許可範圍內,將資料共享給監管機構以及其他參與者,方便各相關方進行查詢檢驗,大大提升交易過程的透明度和可信度。

同時,在這個過程中,區塊鏈融合物聯網、知識圖譜等技術,可對監管資料進行彙總分析,第一時間發現企業違法排汙行為並觸發預警機制,並及時通知相關責任人,實現精準碳排放監管,防止企業作弊。

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