工业过程消耗大量能源并排放大量二氧化碳。借助准确的能源消耗和碳排放预测，工业企业将更容易实现清洁生产，优化能源结构，通过更深入地控制生产情况来降低生产成本和碳排放。由于机器学习建模方法的过度饱和，预测模型在提高准确性和提取数据特征方面面临困难。引入深度学习方法来解决这些问题，然而，数据传输中关键参数和异常的不准确测量加剧了工业大数据的不确定性。这使得基于机器学习的预测模型表现出很强的不确定性和较差的泛化能力。因此，提高当前工业能耗和碳排放预测模型在不同工业情景下的准确性非常困难。本文总结了近年来工业过程能耗和碳减排预测的研究。结合当前工业过程的实际问题，本文总结了三种预测模型：（i）基于深度学习和模型不确定性相结合的多步预测模型，（i）结合机制和数据驱动方法的预测模型，以及（ii）基于智能算法的预测模型。这些模型将成为未来建立通用工业过程能耗和碳排放预测模型的新途径。关键词：系统集成与分析、碳排放、节能减排、深度学习、人工智能
