ISOIEC TR 202262025 信息技术-人工智能-人工智能系统的环境可持续性方面标准立项发展报告

信息技术-人工智能-人工智能系统的环境可持续性方面标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:Informationtechnology-Artificialintelligence-EnvironmentalsustainabilityaspectsofAIsystems摘要随着人工智能技术的迅猛发展与规模化部署，其全生命周期内的能源消耗、碳排放及资源环境足迹日益成为全球关注焦点。在此背景下，国际电工委员会（IEC）于2025年7月正式发布ISO/IECTR20226:2025《信息技术-人工智能-人工智能系统的环境可持续性方面》技术报告。本报告对该标准的立项背景、编制过程、技术框架及核心内容进行系统梳理与阐述。该标准首次从系统化视角构建了覆盖AI系统全生命周期的环境可持续性评估框架，系统识别了数据准备、模型训练、推理部署、硬件使用及终端处置等关键环节的环境影响因素，提出了相应的减缓策略与改进方向。报告同时分析了该标准与ISO/IEC22989人工智能概念与术语、ISO/IEC23053机器学习框架、ISO/IEC30134系列数据中心能效标准、ISO14040生命周期评价等既有国际标准之间的协同关系，并重点介绍了主要参与单位——“人工智能与环境可持续性研究联盟”在标准编制中的技术贡献与组织协调工作。本报告认为，该技术报告的发布为AI环境可持续性的后续国际标准研制奠定了概念基础与方法论框架，对推动绿色AI治理体系和全球可持续发展目标（SDGs）的实现具有重要意义。关键词：人工智能；环境可持续性；绿色AI；生命周期评估；国际标准；碳足迹；ISO/IECTR20226Keywords:ArtificialIntelligence;EnvironmentalSustainability;GreenAI;LifeCycleAssessment;InternationalStandards;CarbonFootprint;ISO/IECTR20226一、引言1.1研究背景人工智能技术正在深刻改变全球产业格局与社会运行方式。据国际能源署（IEA）估算，2022年全球数据中心的电力消耗约占全球总用电量的1%至1.3%，而随着生成式人工智能和大规模语言模型的迅速普及，这一比例预计将在2026年上升至1.5%至2%。以训练一个大型语言模型为例，其单次训练过程的碳排放量可高达数百吨二氧化碳当量，相当于数百辆乘用车一年的排放总量。与此同时，AI推理阶段——即模型投入实际应用后的持续计算过程——的能源消耗在长期运行中往往远超训练阶段，这种“训练一次、推理万次”的能耗特征使得AI系统的环境影响评估变得更为复杂。然而，在ISO/IECTR20226:2025发布之前，全球范围内尚缺乏统一、系统化的框架来评估和规范AI系统的环境可持续性表现。已有的环境管理标准如ISO14040（生命周期评价原则与框架）和ISO14064（温室气体量化与报告）虽提供了通用方法论，但未能充分覆盖AI系统特有的计算密集型特征、数据依赖性以及软硬件协同效应。这一标准空白不仅制约了各国绿色AI政策的制定与实施，也使得产业界缺乏清晰的技术指南来优化AI系统的环境表现。1.2标准立项意义ISO/IECTR20226:2025的发布填补了这一关键空白。作为国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）下设联合技术委员会JTC1（信息技术）框架下的重要成果，该技术报告为AI系统的环境可持续性评估提供了统一定义、系统化框架和实施指南，是推动人工智能向绿色、低碳方向发展的里程碑式文件。本标准的战略意义体现在三个层面：第一，在政策层面，它为各国政府制定AI环境监管政策提供了技术依据，有助于将“绿色AI”理念从抽象原则转化为可测量、可验证的具体指标；第二，在产业层面，它为AI系统设计者、开发者、部署者和运营者提供了一套系统识别环境影响因素、制定减缓策略的方法论，有助于企业在合规基础上实现降本增效；第三，在国际治理层面，该标准为全球范围内AI环境绩效的可比对、可互认奠定了基础，有力地支撑了联合国2030年可持续发展议程中关于负责任的消费与生产（SDG12）、气候行动（SDG13）等目标的实现。1.3技术报告的定义与定位需要明确的是，ISO/IECTR20226属于技术报告（TechnicalReport,TR）而非国际标准（InternationalStandard,IS）。技术报告的定位是在标准化的早期阶段提供信息性内容——包括概念澄清、现状调研、技术分析和潜在标准化方向的探讨——而不规定具有约束力的要求条款。这一性质决定了该文件在标准化体系中扮演“探路者”的角色：它不直接规定“必须如何做”，而是系统阐明“面临什么问题、有哪些可选方法、未来标准应向何处去”。这一阶段性的成果为后续制定正式的国际标准（IS）或技术规范（TS）奠定了充分的概念基础和方法论储备。二、标准的编制背景与需求分析2.1AI系统环境影响的规模与特征AI系统的环境影响贯穿其整个生命周期，涵盖硬件制造、数据存储与处理、模型训练、模型推理、系统部署和最终处置等多个阶段，具有以下显著特征：能源密集性：AI计算任务特别是深度学习模型的训练和推理过程需要消耗大量电力。高性能计算集群的功率密度远高于传统数据中心，单机柜功率可达20-50kW甚至更高。据相关研究，训练一个具有1.75万亿参数的GPT-4级别模型所需的计算量约为GPT-3的数十倍，与之对应的能耗和碳排放呈指数级增长趋势。碳排放外溢性：AI系统的碳排放很大程度上取决于其运行所在地的电力结构。同样的计算任务在依赖化石燃料的地区运行所产生的碳排放可能是清洁能源丰富地区的5至10倍。这一特性使得AI环境足迹的评估必须将地理位置和电网碳强度纳入考量范围，而不能仅关注系统自身的能效指标。隐藏的环境成本：除运行能耗外，AI系统的环境成本还包括硬件设备（GPU、TPU等专用芯片）制造过程中的资源消耗与排放、数据中心建设与冷却所需的水资源消耗、设备更新换代产生的电子废弃物，以及数据存储和传输链路中的间接能耗。这些“隐藏成本”往往在传统评估中被忽视。软硬件协同复杂性：AI系统的能效不仅取决于硬件性能，还受到算法效率、软件框架优化程度、数据流水线设计等多种因素的复合影响。同一算法在不同软硬件配置下的能效差异可能达到数量级水平，这为标准化评估带来了显著挑战。2.2国际社会对绿色AI的关注与政策动向AI环境可持续性问题已从学术讨论上升为全球政策议程的核心议题之一。欧盟在《人工智能法案》（AIAct，2024年正式生效）中明确要求高风险AI系统提供能源消耗与环境影响的透明度信息。经济合作与发展组织（OECD）在其AI原则（2019年通过，2024年修订）中新增了关于环境可持续性的专门条款，呼吁各成员国采取措施监测和减少AI系统的环境影响。中国于2023年发布的《绿色低碳先进技术示范工程实施方案》和《信息通信行业绿色低碳发展行动计划（2022-2025年）》均明确将绿色数据中心和AI能效提升列为重点方向。美国白宫科技政策办公室（OSTP）在2023年发布的《AI环境影响监测愿景》报告中亦呼吁建立统一的AI环境评估标准体系。这些政策动向反映了国际社会的一个共识：要实现AI的可持续发展，标准化的环境评估方法和指标体系是不可或缺的技术基础设施。2.3现行标准体系的不足与标准化需求尽管现有标准体系在环境管理和信息技术领域已有丰富积累，但面对AI系统环境可持续性评估这一新兴交叉领域，仍存在明显不足：通用性有余、针对性不足：ISO14040系列生命周期评价标准提供了通用的方法论框架，但未针对AI系统的计算密集性、数据依赖性、快速迭代等特性提供具体化的实施指南。以ISO14040进行AI系统评估时，在功能单位定义、系统边界划定和分配规则选择等方面存在较大的模糊空间，导致评估结果的可比性不足。能效关注有余、全生命周期关注不足：现有的数据中心能效标准（如ISO/IEC30134系列关注的PUE指标）主要聚焦于运行阶段的能源效率，而AI芯片制造过程中隐含的碳排放、设备快速更新带来的废弃物问题等未纳入考量范围。测量指标有余、减缓路径不足：已有的温室气体核算标准（如ISO14064、GHGProtocol）提供了排放量化的方法学，但缺乏针对AI系统特点的减缓策略指南和最佳实践参考。术语混乱、可比性不足：各研究机构和企业使用不一致的术语和方法评估AI系统环境表现，导致结果之间缺乏可比性，增加了利益相关方的沟通成本和监管难度。上述标准空白凸显了制定专门针对AI系统环境可持续性的标准化文件的紧迫性。ISO/IECTR20226正是在这一背景下，由国际标准化组织ISO/IECJTC1/SC42（人工智能分技术委员会）在广泛征求各国专家意见和产业需求的基础上正式立项并组织研制。三、标准的主要内容与技术框架ISO/IECTR20226:2025作为一份技术报告，其内容定位为信息性和指导性——旨在提供知识框架和方法论指引，而非规定强制性技术要求。标准全文围绕以下核心章节展开：3.1核心术语与概念界定标准首先系统定义和厘清了AI系统环境可持续性相关的基础术语，包括但不限于：AI系统全生命周期、直接与间接环境影响、嵌入式计算碳、AI碳强度、绿色AI指标等。这些定义的明确，为后续标准化工作提供了统一的概念基础，有效避免了由于术语歧义导致的评估结果不可比问题。特别是标准明确区分了“AI系统计算碳”（即与计算过程直接相关的排放）和“AI系统嵌入碳”（即与硬件制造和基础设施相关的隐含排放），这一区分对于全面评估AI系统环境足迹具有重要的方法论意义。3.2AI系统生命周期的环境影响因素识别标准的核心理念是将AI系统视为一个具有完整生命周期的产品系统，从“摇篮到坟墓”全面审视其对环境的影响。标准将AI系统生命周期划分为以下关键阶段，并逐一分析其环境影响因素：（1）数据准备阶段：包括数据采集、清洗、标注、存储等子过程。虽然数据操作本身的计算强度低于模型训练，但海量数据集的重复清洗与存储仍会产生可观的能耗。此外，数据标注过程中的人力资源和设施能耗也值得关注。（2）模型设计与开发阶段：包括算法选择、架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）、超参数调优等开发活动。这些活动涉及大量的试错性计算，其累计能耗可能超过最终模型的一次性训练能耗。（3）模型训练阶段：这是能耗和碳排放最集中的阶段。标准着重关注训练算力规模、训练时长、硬件利用率、分布式训练策略能效以及训练设施PUE等关键指标。标准指出，仅优化硬件效率而不考虑训练过程的整体能效优化，往往无法实现最小化碳排放的目标。（4）模型推理与部署阶段：模型部署上线后的持续推理计算往往在长期运行中消耗远超训练阶段的累计能源。标准关注推理服务端的利用率优化、批处理策略、模型压缩与蒸馏等减排路径，并指出推理阶段的优化空间在很多实际场景中尚未被充分挖掘。（5）硬件生命周期阶段：包括AI专用芯片（GPU、TPU、NPU等）和服务器设备的制造、运输、使用和废弃处置。硬件制造阶段的“隐含碳”在AI系统整体碳足迹中可能占据相当比重，短周期内更替硬件的做法会进一步加剧这一问题。3.3环境影响的量化评估方法在评估方法方面，标准引入或改进了以下量化手段：（1）功耗测量与追踪：推荐在AI系统运行过程中实时监测GPU/TPU等关键部件的功率消耗，建立细粒度的能耗画像。标准的建议是尽量采用实际测量数据而非估算模型，因为后者往往存在显著误差。（2）碳排放因子应用：建议根据部署地点的电网碳排放因子（CI）将能耗数据转换为碳排放数据，同时指出了静态因子与动态因子（随时间波动的实时碳强度）各自的适用场景。标准特别指出，使用平均碳排放因子可能掩盖可再生能源的时空分布差异，建议在条件允许时采用更精细的时间分辨率的碳强度数据。（3）多层次评估框架：提出从芯片级、服务器级、数据中心级到组织级的多层次评估框架，以满足不同利益相关方的差异化需求。标准在技术报告中探讨了各层级的指标定义方法、测量方式以及不同层级指标之间的换算与聚合逻辑，为后续制定正式标准提供了备选方案。（4）与生命周期评价（LCA）方法的衔接：详细说明如何将ISO14040/14044的LCA方法论适配到AI系统的评估中，特别讨论了功能单位定义（例如，以“完成一次标准推理任务”或“训练一个基准模型”为功能单位）、系统边界划定和敏感性分析等关键问题。3.4环境影响的减缓策略与最佳实践在识别问题的基础上，标准系统梳理了可供AI系统开发商、部署商和运营商采用的环境影响减缓策略：（1）算法效率优化：采用模型压缩（剪枝、量化、知识蒸馏）、高效架构设计（EfficientNet、MobileNet等）、提前停止策略等技术手段，以更少的计算量达到同等或更优的模型性能。（2）计算资源调度优化：利用“碳感知计算”策略，根据实时的电网碳强度信号，灵活调整训练任务的执行时间和地点——将非紧急的训练任务调度至可再生能源发电高峰期或清洁能源富集地区的数据中心执行。（3）数据中心能效提升：采用先进冷却技术（液冷、自然冷源利用等）、优化服务器利用率和调度策略、部署可再生能源供电系统，全面降低AI运行设施的PUE和碳强度。（4）硬件生命周期延长与循环利用：通过模块化设计延长AI硬件使用寿命，推动设备梯次利用和关键材料回收，减少因硬件快速迭代导致的电子废弃物增长。（5）绿色采购与供应链管理：在采购AI硬件和服务时，将供应商的环境表现作为评价指标之一，通过市场杠杆推动整个AI产业链的绿色转型。3.5标准化展望标准在最后部分展望了未来可能在以下方向制定正式国际标准的需求：AI系统环境绩效的统一测量方法和指标体系、AI环境影响的报告与披露框架、绿色AI的认证与标签制度、以及AI模型环境效率的基准测试方法等。这些展望为JTC1/SC42后续的标准研制工作提供了路线图参考。四、与其他标准的协同关系ISO/IECTR20226:2025并非孤立存在，而是嵌入在一个更大的标准化生态系统之中。理解其与其他标准之间的协同关系，对于正确应用和充分理解该文件具有重要意义。4.1与人工智能基础标准的衔接作为JTC1/SC42（人工智能分技术委员会）框架下的标准成果，ISO/IECTR20226与SC42发布的其他核心标准紧密衔接。ISO/IEC22989（人工智能概念与术语）为该技术报告提供了AI领域的基础术语框架，确保环境可持续性讨论所使用的AI术语与业界共识保持一致；ISO/IEC23053（机器学习框架）描述了机器学习系统的通用框架和流程，为识别AI系统生命周期各阶段的环境影响提供了系统参考。ISO/IEC42001（AI管理体系）则将AI治理要求系统化，环境可持续性作为AI治理的重要维度之一，与TR20226形成呼应。TR20226可以被视为在上述基础标准之上，从环境维度对AI系统进行专门化审视的重要补充。4.2与环境管理标准的衔接在通用环境管理领域，ISO14040/14044（生命周期评价）为该标准提供了方法论基础，TR20226中的生命周期评估思路正是对ISO14040系列方法在AI领域的适配和具体化。ISO14064系列（温室气体量化与报告）为企业层级的GHG核算和报告提供了框架，AI系统的碳排放核算应纳入组织整体碳管理的框架之中。4.3与数据中心能效标准的衔接在基础设施层面，ISO/IEC30134系列标准（数据中心关键性能指标）中的PUE、WUE（水利用效率）等指标为AI系统运行环境的能效评估提供了重要参考。TR20226在涉及数据中心层面的评估指标时，采用了与ISO/IEC30134系列一致的术语和方法，以避免冲突和重复。而ISO/IEC23544（应用平台能效）则为AI应用层面的能效评估提供了方法参考，但其聚焦于应用平台能效而不涉及AI系统的全生命周期环境影响，TR20226从更加宏观和完整的视角对其进行了补充。4.4与欧盟等区域标准法规的协调值得注意的是，该标准的制定也与欧盟《人工智能法案》中关于环境透明度的要求形成了有机协调。TR20226中关于能耗测量和碳排放核算的指导，为满足AI法案中报告的绿色相关要求提供了技术参考和方法路径。五、主要起草单位或标准编制组织介绍5.1归口管理机构ISO/IECTR20226:2025由国际标准化组织与国际电工委员会第一联合技术委员会（ISO/IECJTC1）下属