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，AI系统全生命周期中的能源消耗、碳排放及资源环境足迹日益成为全球关注焦点。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，为AI系统环境可持续性评估与治理提供了首个系统性国际标准化框架。本报告对该标准的立项背景、编制历程、核心内容及应用价值进行系统梳理。报告首先回顾了全球AI产业高速增长背景下日益严峻的环境挑战及国际标准化组织在可持续性领域的布局动因；继而详细解析标准的核心框架，涵盖AI系统全生命周期环境影响因素识别、量化评估方法和改进策略指引；最后分析了该标准对产业实践、政策制定及后续标准化的预期影响。报告认为，该技术报告的发布标志着AI治理从关注算法公平性、安全性向生态维度深化拓展，为全球AI产业绿色转型提供了重要的标准化指引，其后续向国际标准（IS）的演进将为行业提供更具约束力的规范性支撑。关键词：人工智能；环境可持续性；全生命周期评估；碳足迹；绿色计算；国际标准化；IECKeywords:ArtificialIntelligence;EnvironmentalSustainability;LifeCycleAssessment;CarbonFootprint;GreenComputing;InternationalStandardization;IEC1引言1.1研究背景人工智能技术正以前所未有的速度渗透至经济社会各领域。然而，AI系统的训练、部署与持续运行需要消耗大量计算资源和电力。据国际能源署（IEA）估算，全球数据中心的电力消耗在2022年约占全球总用电量的1%至2%，而随着大规模AI模型训练的常态化，这一比例呈持续上升趋势。一项研究表明，训练一个大型语言模型所产生的碳排放量可相当于数辆汽车全生命周期的排放总量。在此背景下，如何科学评估、系统管理并有效降低AI系统的环境足迹，已成为全球产业界、学术界和政策制定者共同面临的紧迫课题。现有环境管理标准（如ISO14040/14044生命周期评价标准、ISO14064温室气体核算标准等）虽然提供了通用方法论，但未能针对AI系统的特殊性——包括模型训练算力密集性、硬件加速器资源消耗、数据存储与传输的环境成本等——提供专门的技术指引。1.2标准化需求分析AI系统的环境可持续性评估存在多重技术挑战。其一，AI系统涉及算力硬件、算法模型、训练数据、部署基础设施等多层要素，各环节的环境影响交互复杂；其二，AI系统更新迭代频繁，其环境足迹具有显著的动态性和累积性特征；其三，当前缺乏统一的环境绩效指标体系与基准，导致不同机构间的评估结果难以横向比较；其四，企业缺乏可操作的最佳实践指引来指导绿色AI系统设计与优化。上述需求的交汇催生了制定AI环境可持续性专项国际标准的内在动力。国际标准化组织（ISO）与国际电工委员会（IEC）下属的人工智能标准化技术委员会（ISO/IECJTC1/SC42）在完成AI基础标准和可信赖性标准布局后，将环境可持续性纳入其标准化路线图的重要方向。2标准编制过程2.1立项背景与动因ISO/IECJTC1/SC42（人工智能标准化技术委员会）成立于2017年，负责AI领域的国际标准化工作。该委员会下设多个工作组，其中WG3负责AI可信赖性框架相关标准，环境可持续性被作为可信赖AI的重要维度予以讨论。2022年前后，随着全球范围内对气候变化问题的关注加深以及各国“碳中和”目标的相继确立，SC42内部关于制定AI环境可持续性技术报告的呼声日益强烈。来自中国、德国、日本、韩国、美国等国家的专家纷纷提交相关提案和贡献文档。经多轮讨论与磋商，委员会于2023年正式通过立项决议，启动ISO/IECTR20226的编制工作。2.2编制历程该技术报告的编制历时约两年，主要阶段如下：-2023年上半年：完成立项评估和范围界定，明确以技术报告（TechnicalReport,TR）形式发布，旨在为后续国际标准制定奠定基础；-2023年下半年至2024年上半年：各成员国专家提交技术贡献文档，系统梳理AI系统环境可持续性的影响因素、评估方法论及现有实践；-2024年下半年：整合各方意见形成委员会草案（CD），并在SC42范围内开展多轮投票和意见征集；-2024年底至2025年初：完成最终草案（FDTR）编制，进入批准阶段；-2025年7月：正式出版发布。2.3参与力量该技术报告的编制汇聚了来自全球二十余个国家的标准化专家，涵盖人工智能、环境工程、生命周期评价、数据中心基础设施、可持续制造等多学科领域。中国专家积极参与了标准编制工作，在AI系统能耗模型、绿色计算实践案例等方面做出了重要贡献。3标准核心内容解析3.1标准定位与适用范围ISO/IECTR20226:2025作为一项技术报告，其定位在于为AI系统环境可持续性提供基础性框架和方法论指引。标准适用范围覆盖AI系统全生命周期，包括但不限于——-数据采集、存储与处理阶段的环境影响；-算法研发与模型训练阶段的计算资源消耗；-AI模型的部署、推理及持续运行阶段的环境足迹；-系统更新、迭代以及退役处置阶段的环境考量。该标准适用于各类组织——包括AI系统开发者、部署运营商、AI服务提供商以及对AI系统环境绩效有评估需求的使用方和监管方。3.2核心框架标准提出了一个三层递进式的AI系统环境可持续性管理框架：第一层：环境影响因素识别。标准系统梳理了AI系统各生命周期阶段的关键环境影响因素，主要包括：能源消耗、温室气体排放、水资源使用、稀有材料消耗以及电子废弃物生成等。特别对机器学习特有的模型训练算力开销、模型推理能效以及数据存储能耗进行了专门分析。第二层：量化评估与方法指引。标准为各环境影响因素提供了可操作的量化评估方法指引，涵盖数据收集方法、计算模型选择以及报告格式建议。在能源与碳排放评估方面，标准建议参照ISO14064系列标准并结合AI系统的计算工作量指标（如FLOPs、GPU利用率等）进行综合测算。标准同时明确指出，单一的碳排放指标不足以全面反映环境可持续性，需要结合多维度指标进行综合评价。第三层：改进策略与最佳实践。标准从算法优化、硬件选型、系统架构设计、数据中心能效管理以及可再生能源使用等角度，总结了当前业界减少AI系统环境足迹的有效策略，并提供了多个典型应用场景的实践案例。3.3关键技术考量标准特别关注了以下技术维度的环境可持续性评价问题——-模型效率：鼓励通过模型压缩、知识蒸馏、稀疏化等技术减少训练和推理的计算开销；-算力调度：优化训练任务的算力调度策略，提高计算资源利用率，避免冗余计算；-数据中心能效：强调AI算力基础设施应充分利用PUE（电能使用效率）等成熟指标，推动高效冷却技术和清洁能源的应用；-数据全生命周期管理：关注训练数据的存储能耗与流转效率，合理规划数据生命周期策略以减少不必要的存储开销。4标准的意义与影响4.1填补国际标准空白ISO/IECTR20226:2025是国际标准化组织首次针对AI系统环境可持续性发布的专门性标准文件，填补了AI领域环境维度标准化的重要空白。此前，AI标准化工作聚焦于基本概念（ISO/IEC22989）、可信赖性框架（ISO/IEC23894）、风险管理（ISO/IEC42001）等方面，环境维度长期缺少系统性的标准指引。4.2支撑全球绿色AI治理该技术报告的发布，为各国制定AI环境治理政策、行业实施绿色AI实践提供了国际共识性的方法论基础。标准中提出的评估框架和指标维度，可以作为国家和地区层面的政策工具参考，支撑AI产业在“双碳”目标下的可持续发展。4.3引导产业绿色转型通过系统化的评估方法论和最佳实践指引，该标准帮助产业界从“事后核算”转向“设计驱动”的绿色AI理念，推动环境可持续性深入嵌入AI系统架构设计、模型开发部署和企业管理流程，助力产业降本增效与ESG（环境、社会和治理）绩效提升。5主要参与研制单位介绍5.1中国电子技术标准化研究院中国电子技术标准化研究院（CESI，以下简称“电子标准院”）是工业和信息化部直属事业单位，也是我国电子信息领域标准化工作的国家级核心机构。电子标准院自20世纪60年代成立以来，长期承担电子信息领域的标准研制、试验验证、认证评估与行业服务工作，在信息技术标准化方面具有深厚积累和广泛影响。在人工智能标准化领域，电子标准院是ISO/IECJTC1/SC42国内技术对口单位的核心支撑机构，深度参与了SC42框架下多项基础标准、可信赖性标准及应用标准的研制工作。在ISO/IECTR20226:2025的编制过程中，电子标准院组织国内产学研用各方力量开展系统性研究，在AI系统能耗模型构建、绿色计算评价指标以及行业实践案例收集等方面提出了多项具有重要参考价值的技术贡献，有力推动了中国在该领域国际标准制定中的实质性参与。5.2其他重要参与机构除电子标准院外，国内还有多家单位参与标准相关研究工作，包括——-中国信息通信研究院：在数据中心能效评估、碳核算方法等方面提供支撑；-清华大学等高校科研机构：在AI算法效率优化与环境影响建模方面提供理论贡献；-华为、百度等龙头企业：在产业实践和绿色AI技术方面提供案例支撑。6结论与展望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》的正式发布，是国际AI标准化进程中的一个重要里程碑。该技术报告首次从标准化视角对AI系统全生命周期的环境可持续性问题进行了系统回应，明确了环境影响因素识别、量化评估方法以及改进策略指引三层递进的技术框架，为全球AI产业的绿色转型提供了基础性技术依据。展望未来，AI环境可持续性标准化将呈现以下发展趋势——第一，技术报告将向国际标准演进。随着方法论和应用经验的不断成熟，基于TR20226的实践经验，SC42有望在后续制定正式的国际标准（IS），为行业提供更具约束力和可认证性的规范性要求。第二，指标体系和基准将持续完善。当前标准主要提供框架性指引，后续将需要发展细化的环境绩效指标体系、统一的核算边界定义以及行业基准值（Benchmark），以支持不同AI系统间的环境绩效比较和持续改进。第三，与相关标准体系的融合将进一步加深。AI环境可持续性标准需要与生命周期评价（ISO14040/14044）、温室气体核算（ISO14064）、可持续发展报告（ISO32210）等标准体系实现有效衔接，形成覆盖AI治理、环境管理和可持续发展目标的一体化标准支撑体系。第四，区域化和行业化应用将加速推进。不同国家和地区在能源结构、产业基础和政策目标上存在显著差异，基于国际通用框架的区域性指南和行业实施细则有望陆续出台，推动标准在更多实际场景中落地应用。在全球共同应对气候变化和推进可持续发展的时代背景下，AI环境可持续性标准化不仅具有显著的技术经济价值，更承载着重要的社会责任。随着相关标准的持续推进与不断完善，标准化工作将为构建资源节约型、环境友好型的智能社会贡献力量。参考文献[1]ISO/IECTR20226:2025,Informationtechnology—Artificialintelligence—EnvironmentalsustainabilityaspectsofAIsystems,2025.[2]ISO/IECJTC1/SC42,ArtificialIntelligence—Overviewofstandardizationlandscape,2024.[3]InternationalEnergyAgency(IEA),DataCentresandDataTransmissionNetworks,202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