文章核心观点 - 中国科学院青岛生物能源与过程研究所开发出融合大型语言模型的智能碳核算解决方案Chat-LCA，旨在解决传统生命周期评价方法效率低、精度不足的瓶颈问题 [1][3] - Chat-LCA系统通过整合多项前沿AI技术，实现了碳核算从知识获取到报告生成的全流程自动化，显著提升了智能化水平和应用效率 [3][4] - 该系统经多行业验证展现出高准确性与高效性，可将耗时数周的分析任务压缩至数小时，并为实现“双碳”目标提供了可落地的技术工具 [4] 技术方案与创新 - 解决方案命名为Chat-LCA，其原创性体现在首次将检索增强生成、Text2SQL、思维链与代码链等前沿AI技术系统整合于LCA全流程 [3] - 系统构建了支持自然语言交互的一体化碳核算智能系统，有效打通了知识壁垒与数据孤岛 [3] - 系统实现了在“知识获取—数据检索—报告生成”全链条的深度融合 [3] 性能与效果验证 - 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 [4] - 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） [4] - 系统可将传统耗时数周的LCA分析任务压缩至数小时完成 [4] - 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 [4] 应用价值与影响 - 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、政策等多场景的适用性 [4] - 为企业绿色决策提供了科学依据，为“双碳”目标的实现提供了可落地的技术支撑与决策工具 [4] - 研究成果发表在《Journal of Cleaner Production》上 [3]