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2026年4月8日，由中国科学院上海高等研究院牵头打造的全球首个全景式碳排放核算系统**“磐石·禹衡”碳核算大模型**正式在上海发布。该模型通过数据、算法、算力三位一体架构，搭载208TB自主碳数据集、320亿参数大模型底座及5个专项智能体，破解传统碳核算行业长期存在的多重痛点，实现该领域从跟跑到范式重构的技术跨越。
对于国内数千家高耗能企业和外贸出口企业而言，碳排放核算曾经是一道绕不开的难题：聘请第三方机构核算周期动辄数周，不同机构测算结果偏差最高可达20%，出口欧盟的产品还常常因为碳数据不被认可面临额外的碳关税成本。而随着一款全新AI工具的落地，这一行业痛点有望得到彻底解决。
长期以来，全球碳核算领域的技术标准和工具均由欧美机构主导，我国相关技术研发长期处于跟跑阶段。传统碳核算模式高度依赖专业核算人员的人工统计，存在三大难以破解的瓶颈：一是知识壁垒高，从业人员需要掌握多类行业核算标准，培养周期长达数年；二是数据更新慢，多数核算结果为季度、年度更新，无法满足动态管理需求；三是分辨率低，多数测算只能覆盖行业、区域层级，无法下沉到企业、生产线维度。
此次发布的“磐石·禹衡”碳核算大模型，通过数据、算法、算力的协同优化，彻底打破了传统模式的瓶颈。
数据层以8类自主研发的碳数据集为核心，汇聚了**208TB多格式碳数据**，覆盖全球180个国家和地区、国内31个省份的全维度碳排放相关数据，可实现日级高频更新。
算法层依托自主研发的多口径核算方法学，基于**320亿参数的垂直大模型底座**，驱动**5个专项智能体**协同作业：工业模拟智能体可精准测算单条生产线的全生命周期碳排放，区域排查智能体可实现1平方公里网格级的动态碳足迹监控，跨境核算智能体可自动适配不同国家的核算标准出具合规报告，另外两个智能体则分别负责数据校验和报告生成，确保核算结果的完整性和准确性。
算力层则依托国内高性能服务器集群与外部算力中心的协同调度，可根据用户需求提供弹性算力供给，支持同时承载上万家企业的并行核算需求。
据了解，目前“磐石·禹衡”已经与国内12家高耗能龙头企业、3个国家级低碳试点城市达成测试合作，试点场景下的核算效率较传统模式提升了80%以上，核算误差控制在2%以内。
作为AI技术与双碳场景深度结合的标杆产品，该模型后续还将开放API接口，面向政府、企业、第三方机构等不同主体提供定制化碳核算服务，也为我国参与全球碳核算标准的制定提供了核心技术支撑。
业内人士指出，垂直领域大模型是当前AI产业化落地的核心方向，相比通用大模型，针对特定场景优化的垂直大模型具备精度高、落地成本低、适配性强等优势，未来将在更多细分行业释放技术价值。
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