中国科学院碳足迹智能核算研究取得进展

来源：环球网 经多行业、多场景验证，Chat-LCA展现出卓越的准确性与高效性。其问答模块在跨十大行业的专业问 题中BERTScore达0.85，Text2SQL模块在真实LCI数据库上的执行准确率达0.9692，报告生成系统的填 充准确率达0.9832，可读性评分8.42（满分10）。该系统可将传统耗时数周的LCA分析任务压缩至数小 时完成，实现了碳核算效率的质的飞跃。 【环球网科技综合报道】10月22日消息，根据中国科学院官网信息，在"双碳"战略背景下，碳核算的效 率与精度面临着更高的要求。传统生命周期评价（LCA）方法因高度依赖人工、知识门槛高、流程割裂 等痛点，已成为制约碳核算研究与规模化应用的关键瓶颈。为破解这一难题，中国科学院青岛生物能源 与过程研究所提出了融合大型语言模型（LLM）的智能LCA解决方案——Chat-LCA。 此外，Chat-LCA具有显著的实际应用价值。以锂硫电池碳足迹评估为例，系统自动识别出原料获取 （47.2%）与生产阶段（31.3%）为碳排放热点，并提出清洁能源替代等精准减排建议，为企业绿色决 策提供了科学依据。该方案大幅降低了碳核算的技术门槛，拓展了LCA方法在工业、政策 ...