在能源、制造、智慧城市等领域，数字与绿色技术深度融合，催生新产业、新业态、新模式，如智能电网、算电协同等场景，提升产业水平，推动可持续发展。未来，数字化与绿色化双向共进效应将更显著，助力重构产业生态、应对气候危机、实现高质量发展。

一、全球碳中和目标与数字经济浪潮交融的时代背景

工业革命以来全球平均气温已上升约1.1℃，引发极端天气频发、冰川消融等系统性生态危机。在此背景下，2015年《巴黎协定》确立了全球温升控制在2℃内的目标，2021年197个国家缔约方达成《格拉斯哥气候公约》，截至2025年，‌151个国家‌提出碳中和目标，其中120个国家通过法律或政策确立实施路径，86个国家公布详细碳中和路线图，欧盟设定2040年减排90%的激进目标，加拿大投入50亿加元推动碳捕集技术，中国将碳达峰碳中和纳入生态文明建设整体布局，提出“3060”双碳目标，即2030年前碳达峰、2060年前碳中和，并建立“1+N”政策体系。但截至2023年，全球可再生能源装机达‌3870GW，发展速度仍不足以支撑温控目标。

在全球碳中和目标加速推进的背景下，数字经济正成为实现绿色转型的核心驱动力。2024年，全球数字经济规模达39.7万亿美元，其5%的增速显著高于全球经济水平，这种增长动能与120个国家通过的碳中和路径形成战略共振， 激发数字化与绿色化之间的双向共进效应，发挥数字化转型对绿色发展的放大、叠加、倍增作用，不断催生新产业、新业态、新模式，形成“数绿融合”的先导性产业支撑高质量发展。

二、技术驱动下数字化赋能绿色转型的三种范式

数字技术通过 ‌“监测-分析-优化”闭环‌加速节能减排、循环经济等绿色目标落地，而绿色转型需求反向驱动低碳算法开发、绿色算力中心建设等数字技术迭代创新。两者融合催生新型发展范式：‌以数据流牵引能量流、物质流高效配置，最终实现经济增长与碳排脱钩。这种“数字赋能绿色，绿色驱动创新”的协同效应，正在重塑全球产业竞争规则，为应对气候危机提供关键技术路径和商业模式支撑。

（一）多源数据融合是基础，解决“碳在哪儿”问题

通过跨领域数据（如电、水、气能耗数据）的智能采集与关联分析，构建全域碳排放精准追踪体系，破解碳足迹核算碎片化难题。数据融合技术构建跨域异构数据的标准化处理范式，解决绿色转型中的信息孤岛问题。其核心赋能路径包含三个方面，一是在数据采集层，采用物联网传感网络与遥感技术建立天地一体化的环境监测体系，实现碳排放因子与资源流动的全要素数字化映射；二是在数据治理层，运用区块链等分布式账本技术构建不可篡改的碳数据溯源链条，通过统一时空基准框架实现工业能耗、交通流量等多元数据的时空对齐；三是在数据应用层，基于知识图谱技术建立碳排放关联网络模型，将离散的能源消耗、生产工艺等数据转化为可计算的碳流拓扑结构。通过“采集-治理-建模”的三阶技术路线，本质上是将低碳减排等相关数据要素进行资源化重构，为绿色决策提供高置信度的数字底座。

（二）智能算法决策是核心，解决“怎么减”问题

智能决策技术突破了传统经验驱动的线性决策模式，形成“感知-推演-优化”的闭环认知体系。感知阶段通过深度神经网络提取多模态环境数据中的隐含特征，建立碳排放与经济活动之间的非线性映射关系；推演阶段运用强化学习框架模拟不同政策干预下的碳减排路径，在虚拟空间中预演转型方案的长期效应；优化阶段则采用多目标进化算法求解经济成本、环境效益等约束条件下的最优解。这种将物理世界问题转化为高维数学空间寻优过程的方法论，实现了从被动响应到主动预判的决策范式跃迁，其本质是通过算法认知边界的扩展来突破人类理性决策的局限性。

 （三）系统协同平台是载体，解决“协同难”问题

系统平台技术遵循“数字孪生-云端协同-生态演化”的架构设计逻辑。数字孪生层通过构建虚拟镜像系统，将物理世界的能源设施、生态要素等实体对象转化为可计算、可调试的数字模型；云端协同层采用微服务架构封装各类绿色算法模块，形成可灵活调用的减碳能力组件库；生态演化层则通过开放API接口促进政府、企业、公众等主体的创新协作，形成持续进化的绿色技术生态。这种架构设计的核心哲学在于：通过数字化手段重构系统连接方式，将原本割裂的节能减排措施转化为可编程、可组合的数字化解决方案，最终实现绿色转型从孤立改进到系统涌现的质变。

三、重点行业中以场景为单元的“数绿融合”

提升产业基础高级化水平和产业链现代化水平应着力强化产业数字化绿色化基础支撑，拓展可持续发展空间。要聚焦能源、制造、交通运输、建筑等关键行业，完善数字化绿色化新型基础设施布局，以场景应用推动数字技术和绿色技术的双向融合，支持龙头企业率先实施数字化转型试点，推动产业链智能化、绿色化升级，挖掘电子信息、汽车、机械、石化等产业潜能，形成产业发展新优势。

（一）能源行业

能源行业数字化赋能绿色化转型的核心路径在于构建“四流融合”的智能生态系统。通过在发电端部署物联网传感器实时采集设备状态与碳排放数据，在用能端监控负荷曲线，形成覆盖源-网-荷-储全链路的数据流；依托数字孪生技术建立电网虚拟镜像，运用深度学习解析能量流与碳流的动态耦合关系，通过强化学习预演储能调度等优化方案；基于边缘-云端协同计算架构，由边缘节点执行毫秒级能效优化指令，云端平台整合全域数据并下发协同策略，形成算力流闭环；最终通过区块链确权碳数据、智能算法优化能量路径、异构算力支撑碳核算，实现监测-分析-决策-执行的闭环管理，推动能源系统从物理驱动向数字驱动的范式跃迁。

1.智能电网

智能电网作为能源数字化转型的核心载体，通过“三重构”推动新型电力系统建设：在电源侧构建风光水火储多能互补模式，依托数字孪生技术实现可再生能源动态优化消纳；在网络形态上形成特高压骨干网与智能微网协同的弹性架构，通过边缘计算实现分布式电源、储能与车联网的柔性互联；在运行模式上突破“源随荷动”传统，运用AI算法实现源网荷储秒级互动。以物联网感知层、云端决策层和边缘执行层构建数字化闭环，通过数据流与算力流的深度融合，同步推进标准体系扩容和智能装备升级，最终构建具备高弹性、低排放特征的新型能源基础设施。南方电网广州南沙“多位一体”微能源网示范工程是智能电网建设的典型案例。该项目通过集成60千瓦固体氧化物燃料电池、高效太阳能集热系统、燃气机组及基岩储能系统，构建了风光气储多能互补架构，并运用数字孪生技术实现可再生能源动态优化消纳。在网络形态上，采用“特高压骨干网+智能微网”协同模式，部署国内首套跨季节储热基岩系统，通过边缘计算实现分布式电源柔性互联。在运行层面，项目搭建智慧能源管理系统（IEMS），基于AI算法实现源网荷储毫秒级响应，形成物联网感知、云端决策、边缘执行的数字化闭环。该工程年减碳量超千吨，可再生能源渗透率达65%，为新型电力系统建设提供了可复制的技术范本。

2.算电协同

在数字化浪潮下，算电协同成为智能化能源行业的典型场景。随着AI技术的迅猛发展，算力中心负荷激增，对电力系统提出新挑战。算电协同通过预测与调控算力需求功耗，优化算力中心供能结构与用能成本，同时提升新能源消纳能力。在列头柜层面，挖掘算力需求的灵活性，提升算力承载量；在算力中心层面，构建高效低碳的综合供能体系；在局部电网层面，实现高比例可再生能源局部电网的本地自治；在大规模“算力网+电力网”层面，实现跨区优化调度，自动匹配电力侧信号。中国电信股份有限公司青海分公司“零碳数据中心”是算电协同的典型案例。项目通过自建源网荷储一体化智能微电网，实现100%清洁能源供电,其中水电占比50.42%、光电占比49.06%、风电占比0.52%，所有电力均可精准溯源。项目创新采用间接蒸发冷却技术，结合青海气候优势实现全年314天不开启空调压缩机，电能利用效率（PUE）值低至1.13，达到国内领先水平，预计到2025年每年可减少二氧化碳排放30万吨，成为首个实现永久“零碳”排放的数据中心。

（二）制造业

制造业数字化转型通过“设备自动化、生产数字化、决策智能化、服务生态化”的演进路径赋能制造业“材料端、能源端、过程端、产品端”的绿色化转型，在基础层通过工业物联网、低碳装备实现能耗数据在线采集与流程标准化；平台层人工智能平台、数据中台、工业互联网构建绿色转型过程底座，应用层通过智能排产、数字孪生优化清洁生产与供应链协同促进场景单元的“数绿融合”，最终形成“数据驱动资源优化、智能算法减排增效、产业生态协同”的螺旋共生机制。

1.生产制造能耗管控

运用数字化技术实现制造过程能源消耗的精细化管理。通过在设备、产线和工厂三个层级部署物联网传感器网络，构建起覆盖全生产流程的能源监测体系。系统能够实时采集各类设备的运行参数和能耗数据，结合大数据分析技术，对能源使用情况进行多维度诊断和评估。基于人工智能算法，自动识别能源浪费环节，如设备空转、负荷不匹配等问题，并给出优化建议。更先进的应用还包括预测性维护避免突发性能耗激增、生产排程与能源供给的智能匹配以及基于电价波动的动态产能调节等。数字化管控改变了传统依靠人工巡检和经验判断的粗放式能源管理方式，更能通过持续优化实现能效的阶梯式提升。以三一重工长沙18号工厂为例，通过部署5G+工业互联网平台，接入4.6万个传感器进行能耗实时监控，实现单台挖掘机生产能耗降低19.3%，年节电2400万千瓦时，能源费用累计节约超1亿元，并入选国家智能制造示范工厂和绿色工厂名单‌。

2.绿色工艺重构生产流程

钢铁行业作为高碳排产业，数字技术赋能绿色化转型的核心场景之一是通过‌长流程改短流程‌实现工艺重构。通过将传统矿石-高炉炼铁-转炉炼钢的长流程，改造为废钢-电炉冶炼的短流程，从而大幅降低能源消耗与碳排放。以天津某钢铁集团为例，该企业将一座转炉置换为两座现代化电炉，同步淘汰588立方米高炉和200平方米烧结机，实现吨钢综合能耗降低50%、水耗减少40%、碳减排48%，颗粒物等污染物排放量下降70%。改造后按年产130万吨电炉钢计算，年减排二氧化碳达106万吨，相当于种植580万棵树木的固碳量。采用智能监测系统实时优化电炉冶炼参数，使吨钢电耗控制在380千瓦时以下。最后，配套建设余热回收装置，将废烟气热量转化为厂区30%的供暖需求。这种“工艺革新+数字赋能”的模式，为钢铁行业提供了可复制的低碳转型样板，其经验已被纳入《绿色低碳先进技术示范工程实施方案》首批推广项目。

（三）智慧城市

智慧城市领域数字化赋能绿色化转型的核心在于以“产业育城+EOD”为集成路径，通过产业化、数字化、绿色化“三化融合”，最终达成生态治理、经济发展与城市运营的动态平衡。整体路径聚焦四大协同体系，‌一是构建绿色产业生态体系‌，依托地方生态资源禀赋，通过导入绿色产业项目、发展循环经济，形成数字化驱动的绿色发展动能，打造“虚拟产业集群”与“产业数据湖”，实现生态资源向经济价值的转化。‌二是深化产业数字与绿色双转型‌，融合5G、AIoT等技术构建“一品一网一平台多基地”体系，推动全过程数字溯源与低碳监测，促进数字经济和实体经济融合。‌三是创新绿色生态与能碳运营‌，搭建生态产品交易平台，推动绿色资产运营，构建智慧区域能源系统，实现企业、园区、城市三级能碳精准管控，通过“低碳云账户”形成“红黄蓝绿”四色动态管理体系，驱动能源清洁化与碳排放数字化治理。‌四是打造零碳智慧空间‌，以数字孪生技术整合BIM+3D GIS+IoT数据，构建城市级中台，赋能绿色建筑全生命周期管理及零碳园区建设，通过“能碳双控”平台实现能源调度、绿电交易与碳中和闭环。

1.城市零碳园区建设

基于“数字孪生+能源互联网”技术的零碳园区解决方案，通过部署5G+AIoT设备构建全域感知网络，实时采集电、气、热等能源数据，并利用AI算法进行动态优化调度，实现能源流的精细化管理和碳排流的精准监控。这一方案融合三维建模、物联网和大数据分析，构建物理空间与数字空间的实时映射，支撑园区的规划、建设和运营全周期低碳化。以无锡高新区零碳科技产业园为例，该园区通过部署5G+AIoT设备，构建了全域感知网络，实现了电、气、热等能源数据的实时采集与动态优化。在园区内，“能碳大脑”平台整合3D孪生与AI分析技术，实时监控能源消耗与碳排放，年碳减排量相当于1000亩公园的CO2吸收量，园区内的太湖国际科技园9号楼荣获“全球零碳建筑铂金奖”，光伏覆盖率超95%，年发电量达167万千瓦时。同时，航空航天产业园推动企业实施能效改造与智能化制造，形成了24家无锡市绿色工厂。

2.绿色智慧交通

绿色智慧交通是城市可持续发展的关键路径，通过技术创新与系统优化实现高效低碳的物流运转。绿色智慧交通是城市可持续发展的关键路径，通过技术创新与系统优化实现高效低碳的物流运转。新型交通模式不仅能显著降低碳排放，还能通过智能调度提升整体运输效率，为城市发展注入绿色动能。河南安阳绿色货运配送系统通过构建“4个综合物流园区+9个分拨中心+1200个末端站点”三级配送网络，整合快递、冷链等资源优化货品流转效率。同时投入1458辆新能源物流车，配套建设1800个专用充电桩和200个新能源货车停车位，实现中心城区新能源配送全覆盖，同步研发城市绿色货运配送监管平台，实现车辆动态监控和智能调度。实施后年减少柴油消耗1110.22万升，降低碳排放2.91万吨，商超与快递领域车辆电动化率达90%以上，硫排放减少1007吨，入选国家绿色货运配送示范工程。

四、结束语

在能源、制造、智慧城市等关键领域，数字技术与绿色技术的深度融合正催生出一系列新产业、新业态、新模式。智能电网、算电协同、绿色工艺重构、城市零碳园区建设等场景应用，不仅提升了产业基础高级化水平和产业链现代化水平，更为可持续发展注入了强劲动力。

展望未来，随着数字技术的不断演进和创新应用的持续拓展，我们有理由相信，数字化与绿色化的双向共进效应将更加显著。通过持续深化数字技术赋能绿色转型，我们将能够重构产业生态、重塑竞争优势，为应对气候危机、实现高质量发展贡献更多智慧和力量。

（王晓宁  新利luck18官方公告更新顾问数字转型研究中心 总经理  刘天一  数字转型研究中心高级分析师）