這一研究數據收錄于雙方共同參與編制的《2021年中國人工智能助力“雙碳”目標達成白皮書》(以下簡稱“白皮書”)，這是國內首份聚焦AI助力碳達峰、碳中和目標的行業研究報告。“白皮書”基于國家碳達峰、碳中和的戰略決策，從技術類別、機制原理、作用場景、行業應用、實踐案例等維度，系統闡釋了人工智能及相關信息通信技術在各產業推進提效降耗、實現綠色轉型中的核心作用，結合梳理總結降碳減排的實現路徑，為充分挖掘人工智能的技術減碳潛力、推動實現碳達峰、碳中和目標提供參考。

“白皮書”分析認為，實現碳中和的路徑是技術密集使用的過程，人工智能在技術上的突破，將借由信息通信技術基礎設施應用于各類行業，并與各個行業減碳技術和應用相結合，發揮出巨大潛力。“白皮書”認為，與人工智能相關的技術減碳貢獻占比將逐年提升，至2060年將至少達到70%，減碳總量將超過350億噸。

以交通行業為例，2020年中國交通行業碳排放估測量為10.4億噸，占全國總體排放的9%。而在驅動交通行業降碳減排過程中，使用以智能信控為主的緩堵型智能交通技術，可以有效提升城市主要道路交叉口的通行效率，千萬級人口城市因此每年可至少減碳4.16萬噸，這相當于1.4萬輛私家車行駛一年的碳排量。

“白皮書”還基于IDC對全球IT市場數據的長期追蹤和積累，通過原創的數據中心碳排放模型進行了測算，僅2020年全球使用云計算減少的碳排放總量，就相當于減少了近2600萬輛燃油汽車上路，或者減少了3900億公里的行駛里程。

“白皮書”進一步分析認為，隨著各行業越來越依賴數字化助力提升價值，業務場景對算力的需求不斷提升;消費領域，個人設備的智能化基于云化增強功能體驗，用戶對數據中心算力服務的壓強不斷增高。服務于經濟發展的數據中心算力增加無疑會消耗更多能源。2020年中國數據中心用電量超2000億千瓦時，超過了上海市的總體用電量。而2020年百度自建的數據中心實現了平均1.14的能效比值(PUE)。每10萬臺服務器有望年均實現節電1億度，相當于10萬居民用戶的年用電量。這意味著僅百度一家企業節省的電量等于德國一個中型城市全年用電量。