制造业迈向“碳中和”,到了加速生产方式数字化转型的时刻|最前线

文 | 贾博鑫

编纂 | 苏建勋

当前,全球处于从高碳向低碳及净零碳转型的重要历史时期,而中国制造产业面临着关键低碳技术水平薄弱、零碳制造相关标准和体系不健全、能源结构亟待优化、零碳制造政策支持有待完善等挑战。

这一背景下,如何把握“零碳红利”新机遇,实现传统制造业企业零碳转型,就成为业界聚焦的课题。

9月13日,国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广、波士顿咨询公司董事总经理、全球资深合伙人周园、联想集团数据智能工业节能解决方案总监陈鑫出席了在联想全球总部举办的“零碳制造:转型新路径”圆桌论坛,并结合相关问题颁发主题分享。

单志广从政策层面作出解读,他认为绿色生产以及绿色消费,都是用户的需求来决策生产,想要达成减碳目标,就需要在消费习惯、生产模式、技术使用上进行改变。生产、消费是一个大的闭环,国家要形成更加全面的政策体系,才能发挥政策加技术的整体效应。

联想集团陈鑫在讨论中表示,数字化、智能化与绿色低碳实际上是一体两面,脱碳能力的提升需要通过数字化、智能化来实现。“联想集团认为,安身数字经济的创新优势和实体制造业的规模优势,加速‘数实融合’是迈向碳中和的关键。”

周园表示,低碳发展不只是社会责任,更是一个企业核心竞争力和国家核心竞争力的问题。“减碳不只是减法,更是加法,对很多传统行业而言是商业模式和生产方式的变化。我特别鼓励国内的企业从战略的角度和核心竞争力的角度去看待减碳问题,把它作为一个除了减法以外,还有很大的增量的加法去对待。”

以下为圆桌讨论实录,经36碳编纂:

主持人:联想作为全球科技制造企业的代表,又为数字经济的发展提供算力,在科学减碳的实践过程中遇到过哪些挑战?

联想集团数据智能工业节能解决方案总监陈鑫

陈鑫:在碳排查和碳核算的阶段,联想的减碳路径有三个计划点,摸清碳家底,做好碳排查和碳排放的工作;制定科学的减碳办法;落实科学的减碳办法。

这一过程中,联想遇到了三大挑战。

首先,工业企业很少能做到实时的碳监测和碳核查,我们采用了基于排放因子这种方法来进行相关测算。不外,目前国家行业和企业的标准不是特别统一和完善,在实际过程中也会遭遇到困难。

其次,对于供应链减碳来说,联想这样的电子制造行业,上游可能有上千家二级的供应商,这些供应商也有本身的客户,针对如此复杂耦合的供应链系统,想要制定一个相对完善的碳排查、减碳方案是很有挑战性的。 

最后,对于广大的中小供应商企业来说,假如碳中和项目无法提供实实在在的经济效益,不能在节能降本增效的某个环节,给他们提供助力或提升,其参与的积极性不会太高,碳中和项目落地难度也会加大。

主持人:从政策方面,如何帮手企业理清制造业碳中和发展的实现路径,企业在实现碳基线盘查,减排目标设计中有哪些共性的难题?

国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广

单志广:中国的现实国情是现代化、工业化、城镇化和信息化是同步发展的,四化同步的背后意味着我们每一步都没有到位。在碳中和背景下,需要我们更好地实现绿色化和数字化在发展中的协调。

我这里有一个数据,ICT的碳排放总量不高但增速非常快,相关机构数据表白其速度超过60%,这么高的增速是其他任何行业都没有的。一方面要发挥它对其他产业的赋能作用,同时减少其自身的增长。

政策端,我们参与了国家发改委制定的“十四五”数字经济的规划,包罗“十四五”的新基建规划方案中,都提到了要构建绿色数据中心,要进行传统产业的数字化转型,包罗通过绿色消费来引导绿色生产。 

当我们说绿色生产加绿色消费,可很多时候制造业是C2M的,都是用户的需求来决策生产。就比如说中秋月饼礼盒都是过度包装带来的非绿色消费,导致了碳的增加。所以,还是要在消费习惯上和生产模式上、技术使用上进行改变。

我认为国家要形成更加全面的政策体系,不仅仅是简单就为了减碳,只追求这一个方面。因为生产、消费是一个大的闭环,只有这样才能发挥政策加技术的整体效应,真正助力我国双碳战略目标的实现,不然的话这样一个大的任务还是非常具有挑战性的。

主持人:制造业产业链上下游,企业在实践绿色低碳生产制造过程中,又存在哪些难题?

波士顿咨询公司董事总经理、全球资深合伙人周园

周园:我们大概在十几年前,就跟欧美一些客户开始做减碳项目,到目前为止项目数量大概达到1000多个。欧洲在人均收入水平、能源结构、办事业占比、城镇化水平占比等方面都实现了碳达峰,并且受到市场的拉动,形成了自上而下的一股力量。

而中国扮演的是全球制造业中心的角色,我们的能源结构和人均收入还远远没有达到相应水平,很多企业都觉得做减碳还为时尚早。

这样的背景下,我想放在一个更大的视野中来思考,我们为什么要减碳?一方面,我们有生态的责任,另一方面也是现实的紧迫性。

大家都知道,欧盟碳关税将于2023年1月1日开始启动,2023年先针对重排放的行业,包罗钢、化工,到2026年是全行业开始征税。

那么,这个碳关税对我们有什么影响?打一个比方,现在欧洲的钢材市场40%是中国供应的,但碳关税实施之后,中国企业要多交50%的税,利润一下子就会下滑40%,我们整个市场会快速收缩。

也就是说,欧洲想通过碳关税鞭策欧洲的碳核查、碳披露和碳交易,使之变成全球的标准,某种程度可以说是剪羊毛,这是剪世界的羊毛。

再来说美国,美国上个月通过了《2022年通胀削减法案》,这个法案大家必然要重视,未来十年用美国政府的基金撬动基数,社会投资是3到7万亿美金的标准,这些钱一半投在了能源端,美国新能源的价格将大大下降,占比大大提升。 

在技术端、应用端、制造端也会进行大量的补助,而这个补助有一个条件,比如说新能源汽车,美国的补助法案要求如果拿了这个补助,就需要50%是在北美生产的,这必定会对中国市场造成巨大影响。

美国这一招就是把整个制造业吸引回美国,这招是有用的,因为它补助的比例是非常大的。 

别的,大家都知道绿氢必然是能源的未来,现在美国的制氢成本挺高,但补助之后,就会从3.9降到0.7,如此低的成本,意味着美国将会席卷全球制氢市场。

所以,美国的通胀削减法案是从能源端、研发端、应用端、制造端四端入手,第一是掌握技术标准,第二是吸引全球的投资、全球制造回流美国。

总而言之,低碳发展不仅只是社会责任,更是一个企业、一个国家的核心竞争力,现在我们其实处于激烈的竞争过程中,抢占碳红利是很核心的问题。

主持人:创新技术在赋能制造业中,绿色转型升级中面临哪些瓶颈,数字技术方面又有哪些有待调整和优化的地方?

单志广:整个中国企业数字化转型还处于爬坡过坎的阶段,再加上现在面临的整个经济下行的压力以及疫情的影响,很多企业在做数字化转型的时候面临很大难题。

现在国家在推“上云用数赋智”的专门行动计划,以及国家“十四五”规划纲要中,也提到要构建国家级的工业互联网中心、数字化转型的数据中心来解决很多企业不会转,不敢转、不肯转、不善转的问题。

数字化转型包罗鞭策企业绿色化的过程中,其实作用没能有效发挥出来。比如说AI技术,我看过相关的报告也表白,现在AI技术在促进整个联合国的17大类169个小类的可持续发展目标中85%都失败了,这值得我们深入思考。

还有碳足迹、碳计量的问题,涉及到未来存在的一些数据可信的记录(中国的数据跟国外的数据是要互信的),未来的区块链技术怎么能在碳足迹进行记录,进行碳核查;也包罗碳市场,因为碳市场背后也是很多碳数据的可信性的保证,在这些方面我们都处在起步的过程中,这种新的技术对我们未来的数字化发展是非常重要的。

但同时,我们仍然有很多技术赋能的短板,现在有的机构测算,未来中国要实现双碳目标至少要花300万亿的成本才能做到。

在这个过程中,怎么把技术的作用更好地发挥出来,同时使得中国本就没有完成工业化过程的产业及企业能实现跨越式发展,就需要用不同的路径来达成目标。只有找到适合中国国情的方案,才能保证中国的双碳目标能够实现。 

主持人:的确,数字技术在支持企业可持续发展的工作中起到奠基石的作用,是非常重要的,那么企业如何持续优化数据和数字技术的使用方式呢?

陈鑫:数字化、智能化与绿色低碳,是不成分割的一体两面,我们认为绿色低碳能力的提升,需要数字技术源源不竭的赋能。

以联想的实践来说,我们为供应链的上下游企业提供了智能化的碳排查核算工具,再用现在主力做联想工业企业的数智结合九宫格的方案来举例,有三横三纵,三横是主要的目标场景,三纵是主要的发展层次。 

“三横”聚焦场景,别离是通过物联网技术实现生产用能设备自动化办理与用能优化,面向公建楼宇的智慧节能,以及面向供应链的高级计划与排程系统提升生产计划的运筹效果;“三纵”划分层次,由低到高别离是:实时数据化呈现企业运营状况,分析预测企业经营情况,以及运用人工智能来动态优化和辅助决策。

数字化做到今天,数据的采集和数据的分析其实已经走到了一个相对完善的程度,但我们如何利用这些数据产生价值?其实从能源行业来说就是提升能源利用的效率,从整个生产经济系统中提升社会生产活动的效率,这是一个问题让数据产生价值,我们做的是通过数据的自动采集和分析,通过智能体的自动控制、调节、决策来让数据价值闭环,源源不竭地动态地挖掘企业工厂中的节能潜力包罗核心的动力设备,暖通的场景,生产调度的资源优化,通过这样数据价值的挖掘来为企业提供实实在在的经济收益,从而鞭策经济价值的闭环。 

最后总结来看,我觉得如果用数据化加速低碳,最关键是为客户的办事中提供动态的、可见的、可测量的、实实在在的自需优化的经济收益和真正落地的经济价值。 

主持人:下面一个话题,我们来聚焦高端制造业的未来。在零碳红利下,如何看待数实融合中高端制造业未来的发展标的目的?

单志广:大家知道,智能制造、中国制造2025年为我们中国未来的制造业指明了标的目的。

我们现在要从制造大国,向制造强国转变,从生产效率、附加值包罗绿色化方面,要表现更高的水准,只有这样才能用最少的能源消耗,最少的资源消耗取得最好的经济效益,这也是我国发展数字经济的非常重要的考虑。

比如说联想就是用数字技术实现了非常重要的数字化生产,数字化生产核心就是要实现制造的个性化、办事的个性化、需求的个性化。我曾经听到过联想最低生产笔记本的接单量是1台,过去少于1000台是不给你造的,因为没有规模效应,现在整个的生产是基于大数据个性化、柔性化的生产。

我就对经济的带动作用非常大,按照麦肯锡的观点认为,大数据的智能化会给传统经济赋能的作用增5到8倍,也就是说如果现在是1万亿,未来完全实现大数据智能化,整个的产值会达到5万亿到8万亿。

中国从制造大国走向制造强国的过程中,就必需要有数字化能力的提升包罗绿色化水平的提升。这个过程我认为还是非常复杂的,需要技术的问题,还有包罗很多思维方式的问题,包罗技术创新的问题,因为技术创新必需是核心的动力,我们现在在科技自立自强方面,特别是在“十四五”期间还是面临非常大的挑战,我们只有科技的自立自强,才能支撑绿色化和数字化能更加走稳走实,行稳致远。

我想这是我们“十四五”到未来的2035年摆布必需要完成的工业化过程,并且要在工业化过程中走出工业强国非常重要的智慧化路径。 

主持人:单主任的发言让我感觉到的确我们发力高端制造业有很多的难题包罗数字化的问题等等。但是,仍然未来可期。零碳红利与产业融合将在哪些场景和赛道中创造更大的价值呢?

周园:第一,我们企业去做零碳,不该该只是一个政治正确或者是国外叫“涂脂抹粉”,很大程度上零碳的转型就是单主任谈到的办理方式转型、数字化转型,因为零碳最核心的要有大数据。

我就用联想所在的ICT行业来举例,范围1、范围2是23%,大部分的数据是77%,是你的供应链上下游。供应链包罗我们做的一个车企,一家企业的供应链是几万个零部件,来自上千个供应商,40多个国家,这些数据很多企业根本就没有掌握,我们国内企业连ERP都没有掌握,本身内部的数据都搞不清楚。

我们现在要跟欧洲和法国竞争,中国的数据必然要跟国际接轨,如果要接轨我们的数据必需是真实的,必需是可核查的,这个数据我觉得是企业从以数据为基础做支撑,这些数据必定要通过数字化。 

第二,我们波士顿咨询在全球做的最多、最好的一个项目叫做CU2AI,就是我们用人工智能的工具大概在全球连接了40多个数据库。通过人工智能的方法去学习,我们数据库里大概有700多个减碳的举措,不同的举措成本和影响不同是非常大的,有一些减碳的举措成本是很高的,所以不必要做成本高的减碳数据,你怎么知道哪些是有什么样的成本呢,就需要人工智能,通过保举,挑便宜、效果好的先去做,随着时间发展和技术发展,成本会迅速下降。这个Scenario Planning,由AI、人工智能去支撑的场景的演算推演和排出去,企业到底用什么样碳举措,在这个阶段我们叫做减碳路径,碳路径是合理的,这是很重要的一条。 

第三,减碳不只是减法,很大的一块是加法,这是我跟很多企业做项目的时候,董事长会觉得特别兴奋的地方。我们本身估算,单主任说是300万亿,我们估算是250万亿。250万亿市场是什么概念?是每年2个4万亿,会带来多少的新模式、新产品、新产业、新企业,以及大量的增长。

所以,我觉得减碳不只是减法,更是加法,对很多传统行业而言是商业模式和生产方式的变化。我特别鼓励国内的企业从战略的角度和核心竞争力的角度去看待减碳问题,把它作为一个除了减法以外,还有很大的增量的加法去对待。 

主持人:迈向零碳未来,高端制造业如何实现社会价值与商业价值的统一?未来的新蓝海又在何处?

陈鑫:我们现在正在做智慧化节能和减碳的事情,能帮手企业降低生产成本,提升能源使用效率,它可以既省钱又减碳。我们的目标是希望优化经济收益和社会效益的比重,通过技术创新来更深度地达到这样的节能效果,让我们的产品适应更多场景,让我们产品的安全性包罗挖掘节能潜力的程度更加地深化,进一步提升我们产品为客户办事的投资回报率。

我觉得对企业来说,可能投入低碳的技术会增加必然的成本,但是长远来看无论是绿色产品的设计还是生产工艺的改进,还是我们最基础的数字化、智能化的改造,都能为企业提供更长远的数字战略的收益。

关于新蓝海在哪儿的问题,联想一直认为结合数字经济的创新优势和我们实体制造业的规模优势,实现数实融合是迈向碳中和的关键,无论是在实践中为广大的供应链企业提供碳核查的工具,还是刚才说的工业智能的解决方案,从设备的运行层面,从调度排产的优化层面,从建筑楼宇暖通的调节层面,包罗工厂动力车间、公辅设备、洁净厂房、生产排程调度的计划等场景入手,为企业提供实实在在的节能降本的收益。

总结来看,我觉得数字化和智能化是和绿色低碳是不成分割的一体两面,绿色低碳的提升必然会通过数据技术创新来实现,这是我们看到的新蓝海。

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