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机器之心报道
编辑：张倩
「机器学习一直生活在一个令机器人(9.600, -0.08, -0.83%)专家、化学家、生物学家和神经科学家羡慕不已的泡沫中，随着它真正开始发挥作用，我们所有人都将遇到其他人多年来一直在应对的同样的现实壁垒。」
有人说，机器人领域进展缓慢，甚至和机器学习的其他子领域相比显得毫无进展。
谷歌 DeepMind 机器人科学家，SayCan、RT-1、RT-2 等具身智能项目参与者 Alex Irpan 同意这一说法。但他认为，这是因为机器人学是一个和现实紧密连接的领域，现实的复杂性决定了他们不免碰壁。他还指出，这些问题不是机器人技术所独有的。同样的问题也适用于大语言模型（LLM）等技术。这些模型在面对现实世界时，会遇到与机器人学类似的复杂性问题。
最近，他写了一篇题为「The Tragedies of Reality Are Coming for You（现实的悲剧正在向你袭来）」的博客来阐述这一观点。
现实的悲剧正在向你袭来
2023 年，我参加了一次 ML 会议。夜未央，酒酣耳热，话题转到了一个问题上：「如果你能把任何一个机器学习子领域的资源都给另一个子领域，你会砍掉哪个，把资源给谁？」
我不记得别人是怎么说的，但有一个人说他们会砍掉机器人。当我进一步追问时，他们说机器人技术进展太慢，相对于其他领域来说，什么都没有发生。
他们说机器人技术比纯软件的机器学习子领域进展缓慢，我认为他们说得没错，但我还想补充两点：
机器人学习进展较慢的原因是：如果不解决难题，就很难有所作为。
机器人技术的难题并非机器人独有。
在机器人技术领域，人们常说的一句话是「现实是混乱的」。相对于代码而言，我会将其延伸为「现实是复杂的」。在机器人技术中，你往往要将混乱的现实推向一个足够好的抽象层，以便代码能够在其上发挥作用。作为一个领域，计算机科学花了数十年时间在硬件和软件之间创建了良好的抽象层。代码描述了如何将电力输送到硬盘、处理器和显示器，它足够可靠，我甚至不需要考虑它。
这样做有很多好处。一旦你完成了这项艰巨的工作，并将你的工作进展转移到抽象的逻辑空间中，一切都会变得更容易。代码和数据的可复制性令人难以置信。我在 3 台设备上同步了代表这篇博文草稿的文件副本，甚至不用花费任何精力思考。
不过，就像 Joel Spolsky 所说，所有抽象在某种程度上都有漏洞，而我发现机器人技术中的漏洞往往更大。有很多出错的方式与代码的正确性无关。
这和这个学科的一些基本原理有关吗？有一点。很多机器人硬件比笔记本电脑或 Linux 服务器更具实验性。消费类机器人还不是一大产业。「实验性」往往意味着「奇怪的、更容易出现故障的状态」。
但是，我不认为硬件是造成问题的主要原因。现实才是问题的根源。Benjamin Holson 在他的「Mythical Non-Roboticist（神话般的非机器人学家）」一文中说得非常好：
第一个难点在于，机器人要处理的是现实世界中不完美的感知和不完美的执行。全局可变状态是一种糟糕的编程风格，因为它真的很难处理，但对于机器人软件来说，整个物理世界都是全局可变状态，你只能不可靠地观察它，并希望你的行动能接近你想要实现的目标。
机器人研究依赖于在现实与软件之间搭建新的桥梁，但这也发生在机器人研究之外。任何与现实对接的软件，对现实的了解都是不完美的。任何试图影响现实世界变化的软件，都必须应对现实的全局可变状态。任何软件，如果其行为依赖于现实中发生的事情，就会招致对抗性的噪声和复杂性。
游戏 AI 就是一个很好的例子。国际象棋 AI 是可靠的超人。然而，如果你以特定方式下棋，一些超人围棋 AI 是可以击败的，正如 Tony T. Wang 等人在 ICML 2023 论文「Adversarial Policies Beat Superhuman Go AIs」中发现的那样。对抗性技术找到了足够清晰以至于人类可以复制的策略。
在附录 G.2 中，我们的一位作者，一位围棋专家，能够在没有任何算法帮助的情况下，通过学习对手的对局记录来实现这种 [cyclic] 攻击。他们在 KGS 在线围棋服务器上以标准人类条件对局，在与作者无关的顶级 KataGo 机器人对局中取得了超过 90% 的胜率。
作者甚至在给机器人 9 个让子的情况下获胜，这是一个巨大的优势：拥有这些让子的人类职业棋手在面对任何对手（无论是人类还是人工智能）时，胜率几乎都是 100%。他们还击败了 KataGo 和 Leela Zero，二者每局棋的搜索次数都达到了 10 万次，这通常远远超出了人类的能力范围。此后，其他人类也利用 cyclic 攻击击败了其他各种顶级围棋 AI。
与此同时，几年前，OpenAI 创建了一个系统，该系统击败了 Dota 2 的卫冕世界冠军。在向公众开放该系统以测试其稳健性后，一个团队设计了一套策略，取得了 10 场连胜。
基于这一点，你可能会持一种悲观的观点，认为即使是连接 19 x 19 围棋棋盘或 Dota 2 这样一个简单的「现实」，其额外复杂性就足以使稳健行为具有挑战性。我认为这种观点有失公允，因为这两个系统都没有将稳健性作为最高目标，但我确实认为它们是一个有趣的案例研究。
最近，围绕 LLM 的炒作浪潮一浪高过一浪 —— 他们能做什么，他们能在哪里应用。这其中隐含的一个信念是，LLM 可以极大地改变人们在工作和休闲中与技术交互的方式。换句话说，LLM 将改变我们与现实交互的方式。事实上，我也加入了这股炒作浪潮，具体来说，我怀疑基础模型短期炒作过度，长期炒作不足。然而，这也意味着，对于一个历来不善于考虑现实的领域来说，现实的一切混乱都将到来。
就在这个人说机器人技术是浪费资源的同一个 ML 会议上，我提到我们正在用真实机器人进行基础模型实验。有人说这似乎有点吓人，我向他们保证这只是一个研究原型。但我也觉得 LLM 生成和执行软件有点吓人，我觉得他们隐隐担心一个却不担心另一个很有意思。硅谷的人有点自相矛盾。他们既相信软件能推动初创企业实现惊人的变革，又相信他们的软件不值得深思或反省。我认为，比特世界与原子世界一样，都是现实的一部分。它们在不同的层面上运行，但都是现实的一部分。
我注意到（有些幸灾乐祸），LLM 从业者也开始遭遇之前机器人技术碰到过的痛点。比如「我们无法复制这些训练，因为这太耗费资金了」。是啊，这个问题在机器人领域已经讨论了至少十年。再比如，「我没法让必应告诉我《阿凡达 2》的上映日期，因为它一直在调出关于自己的新闻报道，并在生成前进行自我修正。」
我们现在所处的世界，任何公开的互联网文本都会不可逆转地影响检索增强生成。欢迎来到全局可变状态。每当我看到有人声称 ChatGPT 的行为出现了倒退，我就会想起我和其他人为了解释机器人性能突然莫名下降而想出的各种「阴谋论」，以及问题究竟是出在模型、环境，还是我们的过度推断。
俗话说「所有的机器人 demo 都在撒谎」，人们发现所有的 LLM demo 也都在撒谎。我认为，从根本上说，这是无法避免的，因为人类的注意力是有限的。重要的是评估谎言的类型、大小和重要性。他们是否展示了模型 / 机器人如何泛化？他们有没有提到这些例子是如何精挑细选的？一旦将现实联系起来，这些问题就会变得更加复杂。梅西目前看起来是个不错的球员，但「他能在斯托克城寒冷的雨夜做到这一点吗」？
让问题变得复杂的是，这些问题的答案并不总是「否」。梅西可以在斯托克城的寒冷雨夜做到这一点。他足够优秀。这让问题变得困难，因为正确地回答一个「是」比正确地回答一个「否」要重要得多。随着 LLM 越来越优秀，随着 AI 在日常生活中越来越常见，作为一个社会，我们需要越来越善于判断模型是否已经证明了自己。我对未来的主要担忧之一，就是我们不善于评估模型是否已经证明了自己。
但是，我期望机器人学家会走在曲线的前面。在 LLM 操纵通用基准测试的说法出现之前，我们就在抱怨评估问题。早在「我们需要更好的数据覆盖率」成为基础模型预训练团队的口号之前，我们就在努力获取足够的数据，以捕捉自动驾驶的长尾效应。机器学习一直生活在一个令机器人专家、化学家、生物学家和神经科学家羡慕不已的泡沫中，随着它真正开始发挥作用，我们所有人都将遇到其他人多年来一直在应对的同样的现实壁垒。这些挑战是可以克服的，但会很艰难。欢迎来到现实世界。欢迎来到痛苦的世界。
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◎记者 范子萌
净买入规模环比增长86%!今年5月，外资对于人民币债券再现强烈的配置热情。
据国家外汇管理局6月17日数据，今年5月，外资投资境内债券规模保持较高水平，净买入境内债券320亿美元，环比增长86%，处于历史较高水平。此外，中国人民银行上海总部数据显示，截至5月末，境外机构持有银行间市场债券4.22万亿元。
这已是境外机构投资者连续第9个月增持人民币债券。据上海证券报记者统计，今年以来，境外机构持有人民币债券规模大幅增加约5500亿元。
增持之势延续的同时，扩员也在进行中。数据显示，今年5月，新增4家境外机构主体进入银行间债券市场。截至5月末，共有1128家境外机构主体入市，其中564家通过直接投资渠道入市，821家通过“债券通”渠道入市，257家同时通过两个渠道入市。
外资对中国债市的投资热情何以被激发?
首先是中国债券投资价值凸显。“二季度以来，美联储降息预期不断延后，但外资配置人民币债券节奏仍在加快。”东方金诚研究发展部高级分析师于丽峰对记者表示，国内经济形势、货币政策、人民币升值预期等均是本轮外资加仓人民币资产的原因。
于丽峰表示，投资者普遍认为，从长期看，国内债市仍处于牛市环境，未来人民币债券价格仍有上涨空间。5月境外机构增大了国债和政金债的配置，以博取资本利得收益。
其次，人民币资产的避险属性也是关键因素。“近期，全球范围内地缘政治风险不断出现，人民币资产安全性较高，作为避险资产受到境外投资者的青睐。”于丽峰说。
IMF的官方外汇储备货币构成数据库(COFER)最新数据显示，美元在中央银行和政府外汇储备配置中的比例正在逐渐下降。引人注目的是，在过去二十年美元作用减弱的同时，包括人民币、澳元、加元、韩元、新加坡元和北欧货币等“非传统储备货币”的比例在上升。
“这些非传统储备货币对储备管理机构具有吸引力，因为它们提供了分散投资的机会和相对有吸引力的收益率。”IMF表示。
最后，近年来，人民币国际化不断推进，已经成为人民币债券吸引力的重要助推力。渣打人民币环球指数(RGI)最新一期数据显示，今年前4个月，人民币国际化持续保持稳健上升势头。今年前4个月RGI指数上升9.1%，这一势头如在年内持续，全年升幅有望再次达到30%。
于丽峰表示，人民币国际化不断推进，人民币跨境使用占比稳步提高，是推动更多的境外央行等机构增持人民币债券的重要原因。
“后续随着美联储降息的落地，中美利差收窄、国际资本风险偏好提升、资金回流新兴经济体等因素或带来境外机构新一轮人民币债券的配置需求。”于丽峰说。
事实上，近段时间以来，我国跨境资本呈现整体净流入态势，外商直接投资规模持续增长。
国家外汇管理局数据显示，在我国外贸发展态势持续向好的支撑下，5月货物贸易项下跨境资金净流入同比和环比分别增长23%和76%，净流入规模创2023年下半年以来单月新高，持续发挥稳定跨境资金流动的基本盘作用。
国家外汇管理局副局长、新闻发言人王春英表示，近年来我国企业不断创新发展，国际竞争力和适应外部环境变化的能力持续提升。外汇市场参与主体更加成熟，汇率避险工具运用更加广泛，人民币跨境使用占比稳步提高，汇率风险管理能力不断增强。这些因素共同增强了外汇市场的内在韧性，有助于市场的平稳运行。
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财联社5月31日讯(编辑 黄君芝)美国达拉斯联储主席洛根(Lorie Logan)周四表示，高利率对经济的抑制作用可能没有政策制定者预期的那么大，他强调官员们为未来的调整保留选择余地很重要。
她在一场活动中表示，“也可能是政策并不像我们认为的那样，相对于疫情前的利率水平，政策可能没有那么严格。把所有的选择都放在桌面上，我们继续保持灵活性，这一点非常重要。”
降息为时过早
洛根重申了她本月早些时候的评论，即现在考虑降低利率还为时过早。
自去年7月以来，美联储官员一直将利率维持在5.25%至5.5%的区间，为20年来的最高水平。许多政策制定者表示，他们需要看到更多的数据，才能确信通胀将回到央行2%的目标。联邦公开市场委员会(FOMC)将于6月11日至12日举行最新会议。
今年年初高于预期的通胀数据打压了市场对美联储今年降息的期望。根据CME美联储观察工具，目前市场预计，美联储今年仅会降息一次，而首降时间已经从3月份一路被推迟到了11月份。一些政策制定者甚至暗示，不应排除再次加息的可能性。
另一方面，对于通胀洛根表示，“我们有充分的理由认为，我们正朝着2%的目标前进，或者我们仍在这条道路上，也许比我们在今年年初想象的要慢一些，而且仍有很多不确定性。”
美联储青睐的通胀指标——4月PCE将于北京时间周五晚间公布。洛根表示，美联储官员有时间观察即将公布的数据，并评估金融状况的演变。她此前曾强调，不能过早放松金融环境。
中性利率上升
目前，在高利率和雇主招聘依然强劲的情况下，美国经济表现强劲，这让一些政策制定者质疑他们的政策对物价压力究竟有多大的影响。
洛根指出，所谓的中性利率(既不刺激经济也不拖累经济的利率水平)可能已经上升，这加剧了有关该话题的更广泛辩论。洛根指出，来自能源转型、人工智能等方面的投资需求增加，可能会使中性利率上升。
“有一些很好的理由相信，这(中性利率)比疫情爆发前要高。”她说。
相比之下，美联储“三把手”、纽约联储主席威廉姆斯(John Williams)表示，他看到了“充分的证据”，表明政策是限制性的，并暗示他不认为中性利率已经上升。
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来源：财联社
财联社6月3日讯(编辑 周子意)科技界围绕生成式人工智能的竞赛促使先进芯片的需求量激增。在中国台北举行的国际电脑展(Computex)上，一场围绕硬件的角逐赛已拉开帷幕。
周一(6月3日)，AMD公布了其最新的人工智能加速器，并详细说明了未来两年开发人工智能芯片的计划;此外AMD还推出了多个重磅产品，包括锐龙9000系列桌面处理器、X870/X870E系列芯片组主板、以及面向AI PC的Ryzen AI 300系列移动级处理器。
而就在前一天，行业领导者英伟达的CEO黄仁勋也开展了一场重磅演说，他提到“人工智能浪潮是又一场工业革命”。
英伟达目前主导着利润丰厚的人工智能半导体市场，占据了约80%的市场份额。AMD作为同样重要的市场主要参与者，始终在与英伟达一争高下。
AI加速器路线图
在国际电脑展上，AMD首席执行官苏姿丰详细介绍了其扩展后的AMD Instinct多代加速器路线图，旨在为数据中心提供领先的人工智能计算。
AMD宣布了其最新的人工智能加速器AMD Instinct MI325X，该芯片将于2024年第四季度上市，提供行业领先的288GB超高速HBM3E内存容量。
据介绍，MI325X的AI性能提升幅度为AMD史上最大，相较竞品英伟达H200将有1.3倍以上的提升，同时拥有更大的性价比优势。
AMD还预告了MI350系列芯片将于2025年上市。这款芯片基于下一代AMD CDNA™4芯片架构。与目前普遍可用的MI300系列人工智能芯片相比，预计MI350在推理方面的表现将提高35倍。
此外，AMD还透露了MI400系列，该系列将于2026年上市。经过持续的性能和功能改进，AMD将推出一筐名为CDNA “Next”的架构，为MI400系列加速器提供动力。
锐龙9000系列桌面处理器
会上，苏姿丰还发布了AMD Ryzen(锐龙)9000系列桌面处理器，首搭Zen5架构，继续采用AM5插槽。其首批产品包括了Ryzen 9 9950X、Ryzen 9 9900X、Ryzen 7 9700X和Ryzen 5 9600X，将于今年7月上市。
锐龙9000系列是继锐龙7000“Raphael”和锐龙8000“HawkPoint”系列之后，使用AM5插槽的第三个系列。AMD还承诺，AM5插槽将至少更新至2027年。
在设计上，锐龙9000系列与锐龙7000系列桌面处理器基本一致，将配备最多两个小芯片(每个小芯片最多有8个核心)，也就是说处理器最高能有16个核心和32线程，不过锐龙9000系列处理器的架构升级到全新的Zen 5架构。
这一架构带来了三方面的提升，包括改进了分支预测的准确性与延迟;更高的吞吐能力;更多的并行计算能力。
其中，旗舰锐龙9 9950X是一款16核心32线程 CPU，具有80MB的L2+L3缓存和5.7GHz的加速时钟。AMD承诺，与上一代Ryzen CPU相比，每周期指令数(IPC)的性能将提升约16%，并有望在生产力和游戏性能方面提高性能。
AMD还放出了锐龙9 9950X与英特尔酷睿i9 14900K的测试对比。结果显示，在生产力和内容创造性能方面，锐龙9 9950X提升明显。
伴随着AMD正式发布了锐龙9000系列桌面处理器，AMD还推出了新X870和X870E主板芯片组。这两款芯片组还能够与现有的锐龙7000和8000系列处理器兼容。
Ryzen AI 300系列
会上，AMD全新的Strix Point移动处理器也向公众露面，并改名为Ryzen AI 300系列。
该系列包含了三方面的升级：CPU采用了全新的Zen 5架构处理器， 最高配备12核心24线程设计;GPU升级了RDNA 3.5架构，计算单元数量从12个增至16个;NPU基于XDNA 2架构，将算例提升到了50TOPS。这些更新让将Ryzen AI 300系列成为下一代AI PC(人工智能个人电脑)的基石。
首批Ryzen AI 300系列包含两款产品：AMD Ryzen AI 9 HX 370处理器和Ryzen AI 9 365处理器，定位高端市场。
AMD全面地对比了Ryzen AI 9 HX 370处理器与高通骁龙X Elite、苹果M3、以及英特尔酷睿Ultra 9 185H的各性能表现后指出，无论在AI性能、CPU性能还是GPU性能上，Ryzen AI 9 HX 370都有着领先，可以说是当下最强的AI PC处理器产品。
此外，首批配备 Ryzen AI 300 系列的笔记本电脑于今天推出，预计将于下个季度上市。会上，AMD还和联想、华硕等合作伙伴展示了新品笔记本电脑的能力。
芯片涨势还将延续多久?
迄今为止，芯片市场的涨势并未显示出放缓的迹象。不过华尔街投资者一直在寻求一些长期消息，以评估芯片市场涨势还会持续多久。
自2023年初以来，AMD的股价已经上涨了一倍多。不过与英伟达股价同期内逾7倍的涨幅相比，AMD的这一涨幅仍然相形见绌。
AMD在会上将人工智能芯片的产品周期目标设定为一年。同样，英伟达在前一天也表示，计划每年发布一个新的人工智能芯片系列。
AMD首席执行官苏姿丰博士表示，“对于AMD来说，这是一个非常激动人心的时刻，因为人工智能的快速和加速采用正在推动对我们高性能计算平台的需求增加。”
苏姿丰在今年4月份时曾表示，该公司预计2024年人工智能芯片的销售额约为40亿美元，比之前的估计增加了5亿美元。
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2023年以来，四川省锚定建设美丽中国先行区和绿色发展先行区，基本形成了具有四川特色的应对气候变化规划政策体系，加快发展绿色低碳新质生产力，积极稳妥推进碳达峰碳中和，积极有序适应气候变化影响。5月15日，2024年“全国低碳日”四川主场活动在成都举行，现场发布了《四川省应对气候变化2023年度进展报告》等6份成果。
降碳多点突破，成都位列中国新能源产业集聚度城市榜前十
能源是碳达峰碳中和的核心。
记者从会上获悉，在清洁能源生产方面，四川省可再生能源电力装机容量突破1亿千瓦，清洁能源装机占比达86.7%。清洁能源支撑方面，成都位列中国新能源产业集聚度城市榜前十，宜宾动力电池产业年产值突破千亿，全省规模以上工业绿色低碳优势产业增加值同比增长11.9%，电动载人汽车、锂电材料、太阳能电池等外贸“新三样”进出口分别增长77.6%、44.5%、22.2%。清洁能源应用方面，165对高速公路服务区充电桩覆盖率达100%，全省新能源公交车、巡游出租车保有量占比分别超过66%、40%。
工业是绿色低碳转型的重点。
现场，四川省经济和信息化厅、省市场监管局发布了全国首个地方工业产品绿色设计指南，引导工业企业以绿色设计理念为引领，加快推动产品全生命周期绿色转型升级。对于已建项目，四川省节能监管事务中心发布的全省重点行业领域能效水平显示，四川电石、黄磷、尿素、卫生陶瓷、电解铝和短流程炼钢行业整体能效水平优于其他行业，已超过30%的产能达到标杆水平，为能耗强度下降奠定了基础。
除了深化降碳，四川还积极适应气候变化。建立攀西地区林火发生预测模型，完成气候变化对若尔盖湿地地表水资源影响研究，常态化防控森林草原火灾。开工建设向家坝灌区一期二步、三坝水库、米市水库等重大水利工程，分类推进安宁河流域水资源配置(打捆)工程。增强城市安全韧性水平，提速实施多能互补电源项目和互联互济电网工程，全省城市建成区达到海绵城市建设要求的面积比例达到35%以上。
《2023年四川省应对气候变化十大事记》发布，成都大运会入选
现场，《2023年四川省应对气候变化十大事记》正式发布，其中涌现出多个“首个”。
其中，成都大运会是西部地区首个实现碳中和的国际大型体育赛事、首次在国际大型赛事中运用本土碳普惠机制助力低碳观赛、首次在国际大型赛事中实施观赛个人碳中和、首次在国际大型赛事中运用二手循环服务，在低碳领域实现“四个首次”。
2023年3月7日，全球最大4MWth化学链燃烧示范装置在德阳建成。该技术可使二氧化碳捕集引起的供电效率损失从10个百分点以上降至4个百分点以内，此外该技术还可拓展应用于化学链气化，大幅降低气化的投资和运行成本。
此外，中国碳足迹开放平台(Chinese Carbon Footprint Open Platform，CCFOP)在川发布，充分体现了四川的清洁能源优势，作为四川省优势产业参与全球低碳竞争的重要一环，将为“四川造”产品走向全球赋能。
省级“1+N”碳达峰塔中和政策体系基本完成构建、四川发布首批省级节能降碳标杆企业名单、四川率先发布升级适应气候变化行动方案、全球最大海拔最高的水光互补项目——柯拉一期光伏电站投产发电、四川碳达峰碳中和司法服务保障迈出新步伐、四川100%完成全国碳市场新一轮清缴履约、四川首个国家减污降碳协同创新试点开建，共同推动四川省应对气候变化各项工作行稳致远。
此次发布的《四川省应对气候变化2023年度进展报告》是四川省首份应对气候变化的综合性年度报告。报告系统梳理了近年来四川应对气候变化工作的进展与成效，包括将应对气候变化摆在重要位置、积极稳妥推进碳达峰碳中和、积极有序适应气候变化影响、持续夯实气候变化治理能力四个方面。
碳市场100%完成履约，四川首份碳市场能力专项评估报告发布
碳交易是推动绿色低碳转型、实现碳达峰碳中和的重要政策工具。
会上，《四川省碳市场能力提升行动评估报告(2024)》发布，这是四川省首份碳市场能力专项评估报告。
《报告》指出，“十四五”以来，四川省碳市场能力建设活动广泛开展，政策标准编制、数据质量管理、金融产品创新、司法保障服务、机构队伍建设等方面取得积极进展，在标准化、监测转型、管理模式等环节涌现出了一批好的经验和做法。
2023年，四川启动碳市场能力提升“一企一策”，42家发电企业全部按时足额完成配额清缴履约，实现配额100%履约。30家发电企业参与碳排放权交易，成交量达357万吨，成交额达2.4亿元。地方温室气体自愿减排交易市场成交国家核证自愿减排量214.3万吨，双边成交金额约3.17亿元，年成交量居全国第三。
面对碳市场，《报告》建议，坚持问题导向和发展导向，积极参与和主动融入全国碳排放权、全国温室气体自愿减排交易，提升碳计量、碳核算、碳资产、碳披露、碳金融发展水平，培育壮大涉碳技术服务机构和碳排放管理人才队伍，降低重点排放单位清缴履约成本，推动将生态和减排优势转化为可持续发展优势，夯实四川省碳达峰碳中和、高质量发展基础。
