導讀

中國信通院、中國航天科工集團有限公司，工業互聯網產業聯盟聯合發布《數字技術賦能工業碳達峰碳中和應用指南V1.0》。

本指南主要面向工業企業的管理者和技術骨干以及工業園區管理者。本指南內容包括5G、衛星、工業互聯網、云計算、大數據、人工智能、區塊鏈、工業軟件等主要數字技術介紹，上述數字技術賦能工業碳達峰碳中和的主要方向、已實施的典型案例，為工業領域碳達峰碳中和工作提供參考借鑒。

數字技術賦能工業雙碳概述

數字技術是與電子計算機相伴相生的科學技術，它能夠將圖像、文字、聲音、視頻等信息轉化為可被電子計算機識別的數據，并對其進行運算、加工、存儲、傳送、還原和利 用。5G 移動通信、物聯網、云計算、大數據、人工智能和 區塊鏈等數字技術正深刻影響全球經濟社會發展變革，也是 工業節能降碳不可或缺的重要手段。

工業行業是碳排放大戶。根據全球能源互聯網發展合作組織《中國 2030 年碳達峰研究報告》，2019 年，中國全社 會二氧化碳凈排放量約 105 億噸。從碳排放量看，能源生產 與轉換、工業、交通運輸、建筑領域碳排放占全社會碳排放比重分別為 44%、34%、8%和 7%，共占 93%。

數字技術在工業節能降碳領域發揮重要作用，主要體現在三個方面：

一是促進工業生產綠色化。數字技術可為工業領域生產流通環節中的節能改造、節約用料、供需精準對接、物流線路優化、材料回收等提供有力支撐，全方位助力工業節能減 排。

二是賦能工業領域碳管理。例如基于云計算、大數據等數字技術，可實現在線實時監測，更加精確地進行碳排放核算。工業互聯網標識解析碼解決了碳管理領域中數據可靠性和數據溯源的關鍵問題。衛星遙感可以監測不同地區乃至具體工業園區的碳源和碳匯，動態呈現碳源和碳匯分布。

三是助力工業碳交易、碳金融發展。通過區塊鏈技術可以對各環節碳資產數據、碳配額交易數據等進行實時上鏈存證，實現多層級穿透式核查監管、在線跟蹤溯源等。人工智能可運用在碳價預測方面，云計算基礎設施可為碳管理分析提供算力和存儲等 基礎支撐等。

數字技術已形成一個相對完整的生態體系，各類數字技術本身相互融合、相互助力，在賦能工業節能降碳方面也是共同發力，實現倍增效應。例如，云網邊端協同可促進工業數據多級聯動，依托 5G、NB-IoT、TSN、工業PON 等網絡聯接方案，實現工業生產數字化、智能化、綠色化發展。在賦能工業雙碳的數字技術中，5G、衛星、工業互聯網、云計算、大數據、人工智能、區塊鏈、工業軟件等是最重要的代表性技術。

5G-賦能雙碳

5G 賦能行業雙碳的關鍵技術有五個方面，分別是用于邊 緣計算的 5G 高可靠專網、精準定位、智能調度、碳排監測、遠程操控。

在賦能方向上，5G 作為新型信息基礎設施，正在融入千行百業，助力全社會數智化轉型，提高傳統行業的能源使用效率，支撐整個社會的低碳化。在鋼鐵、煤礦開采、化工等各領域，各類 5G 應用在傳統高耗能行業起到融合提效作用，助力生產運營關鍵環節的綠色低碳，切實發揮綠色 5G 社會價值。

支持新能源建設和并網

助力鋼鐵行業改進流程

賦能煤炭井下開采作業

促進化工行業數字化和智能化

助力碳排放量化、審計和交易

工業互聯網-賦能雙碳

工業互聯網通過與工業、能 源、交通、農業等實體經濟各領域的融合，為實體經濟提 物理感知、網絡連接和計算處理平臺等新型通用基礎設施支撐。促進各類資源要素優化和產業鏈協同，幫助各實體行業創新研發模式、優化生產流程。

在賦能方向上，工業互聯網主要賦能：

碳排放量監測和預測。以工業互聯網技術為支撐，部署和應用各類智能傳感器， 可以幫助企業獲取生產運營過程中的碳足跡信息、碳排放數據，實時開展在線監測，輔助節能減排決策及實施。幫助企業更加準確的制定、調整和實現碳排放目標。

碳資產管理。依托工業互聯網標識解析服務平臺建設碳資產專項服務平臺，基于標識代碼和工業互聯網平臺可以精準管理物流、 能源流、排放流數據，通過標識解析服務平臺可以記錄管理對象的動態信息，溯源相關碳資產數據，支持政府或行業實施碳達峰碳中和規劃與目標。

碳計量管理。按照國家標準《計量器具 識別編碼》（GB/T 36377-2018）建設的工業互聯網標識解析儀表平臺，可為儀器儀表、計量器具和測量數據等提供標識編碼，為企業能源消耗與碳排放數據管理提供解析服務，可確保測量數據的可靠可信。

企業碳數據管理。工業企業可按照國家標準《工業企業能源管控中心建設指南》（GB/T 40063-2021）構建企業能源管控中心，用于采集能源消耗量和碳排放量，并通過安全網關設備把碳數據傳輸到工業互聯網服務平臺上。建立基于企業內部工業控制網絡對能源及碳數據實施計量的監控體系。建立數據交換融合接口，實現企業數據資源共享與信息融合，助力能源大數據的高效利用

云原生-賦能雙碳

云原生是一種新型技術體 系，開發者無需考慮底層技術即可實現快速部署、按需伸縮、不停機交付等。云原生、浸沒式液冷、分布式等云計算新技術，為云計 算賦能工業雙碳提供強有力支撐。

云原生的主要賦能方向為：

為工業碳管理提供低成本高可用支撐平臺。云計算為碳數據應用與管理提供低成本、高可用、高擴展的算力和存儲環境。最大限度提升物理資源的復用價值，增強企業在運行成本控制、環保效益提高、能源效率提升等方面的數據分析能力。

應對計算資源需求峰谷不定的工業場景?；谠品盏纳炜s、計算資源即開即用、按需租用等特性，工業企業可以根據業務負載需求進行自動的彈性申請和釋放，靈活應對業務對計算資源的訴求，減少不必要的重資產投入，避免重復建設和設備空轉，降低能耗和碳排放，并縮短產品上市周期，提升企業產能和效益。

降低傳統工業軟件研發能耗成本。云端開發環境，可為工業企業提供一站式開發運維能力。當前，數字化服務企業提供全代碼、輕代碼和低代碼等各種開發模式，地域協同研發，能夠靈活滿足工業用戶個性化定制需求，提升工業智能業務的開發和交付效率，節省人力、能耗成本。

賦能工業數據中心節能減排。數據中心云化、集約化、綠色化發展，是工業低碳發展的重要基礎。云計算通過以下幾個方面降低碳排放：用電和散熱效率的提升、硬件效率上的提升、軟件工程設計在能耗上的節省、云原生架構在計算效率上的提升、云計算中心集中使用新能源和硬件的材料循環等。

人工智能-賦能雙碳

人工智能技術在制造業產業鏈 各個環節發揮重要作用，通過對工廠整個生產過程的數據進 行智能分析，不斷地優化生產方案，還可基于自然語言處理技術分析工人檢修報告，基于機器視覺技術對產品進行缺陷 自動檢測等。

人工智能的主要賦能方向為：

助力工業行業的雙碳規劃與節能降碳優化。在盡可能充分收集歷史多源、多類型數據情況下，大數據驅動的人工智能算法可以和“能源-經濟-環境”等傳統機理分析模型相融合，自動給出碳達峰推演、碳減排路徑規劃與碳中和投資決策等結果，助力區域工業實現高質量綠色轉型。

助力能源結構轉型。借助人工智能技術，對新型電力系統供需兩側的不確定性進行預測，并優化源網荷儲各環節之間的效率，實現“安全-經濟-低碳”最優，是助力能源結構邁向綠色清潔的必經之路。

助力市場碳價預測。對碳排放權交易價格進行預測，是碳市場交易的重要環節。需要綜合數據驅動的方法與知識經驗的方法，如可采用數據重構、知識嵌入、遺傳算法和深度神經網絡設計等混合算法的思想，構建碳價的魯棒預測模型。

典型賦能應用

主要賦能方向

審核編輯 ：李倩