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2026年7月MIT科技评论记者James Temple发布的调查显示，加州推行7年的牛粪碳补偿机制存在平均27%的计量误差，累计超3亿美元公共资金错配。谷歌DeepMind近期推出的畜牧碳排放AI核算模型，可将核算精度提升至94%，已被加州空气资源委员会纳入2027年政策申报要求，有望为全球农业碳核算提供标准化方案。
2026年7月，MIT科技评论资深气候记者James Temple的调查报道引发了美国环保圈的广泛讨论：加州自2019年推行的牛粪碳补偿项目，过去7年间累计向全美2300多家肉牛、奶牛养殖场发放了超过12亿美元的补贴，但第三方核查显示实际减排量仅为申报值的73%，相当于超过3.2亿美元的公共资金流入了“气候数字游戏”的口袋。
加州推出牛粪碳补偿项目的初衷，是为了减少畜牧养殖的甲烷排放——反刍动物粪便露天堆放产生的甲烷，温室效应是二氧化碳的28倍，占加州农业碳排放总量的41%。按照政策设计，养殖场只要将粪便从露天堆放改为厌氧发酵产沼气，就可以按减排量申领补贴或售卖碳积分。
但原有核算体系采用统一系数计算减排量，不会核验设施实际运行情况：一套服务1000头牛的厌氧发酵设施，每年仅靠申报减排就能拿到超过18万美元的补贴，远低于设施实际运行的6万美元年成本。James Temple的调查显示，有17%的受访养殖场厌氧发酵设施年运行时长不足300小时，远低于申报的8000小时标准，政策完全没有起到实际减排作用。
针对这一漏洞，谷歌DeepMind近期推出的畜牧碳排放动态核算模型给出了解决方案。该模型通过三类数据交叉验证减排真实性：一是养殖场部署的IoT传感器实时回传的发酵设施温度、产气流量数据，二是卫星遥感捕捉的养殖场粪便堆放区域面积、红外温度数据，三是当地饲料交易量、屠宰量等公开数据交叉验证养殖规模，彻底杜绝了“只装设施不运行”的虚报空间。
在加州120家试点养殖场的测试中，这套模型的核算偏差从原有体系的27%降至6%，精度达94%，同时还设置了异常值预警机制：一旦多源数据偏差超过10%，系统会自动触发第三方现场核查，核查成本比传统人工抽查降低了72%。目前加州空气资源委员会已正式宣布，2027年起所有牛粪碳补偿项目必须采用该AI核算体系提交数据，否则不予申报资格。
农业碳排放占全球人为碳排放的34%，但长期受限于核算精度不足、标准不统一的问题，农业碳汇在全球碳交易市场的渗透率不足2%，交易流动性仅为工业碳汇的1/20。
DeepMind相关负责人透露，目前团队已经在和联合国粮农组织接触，计划将这套AI核算模型适配水稻种植甲烷排放、化肥使用氧化亚氮排放等更多农业场景，未来三年有望覆盖全球100多个农业国的碳核算体系，撬动超过500亿美元的农业碳汇交易市场，让真正实现减排的农业生产者获得合理收益。
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