《数字化绿色化协同转型发展优秀案例集（2024）》是由中国网络社会组织联合会发布的一份报告，下面简单列举部分案例进行介绍。企业运营过程中的能源管理涉及空调、照明和工厂用能。相关设备运行配置需要对环境或生产变化做出及时响应，这需要基于历史经验总结分析。但传统企业面临大量历史数据无法转化为运营经验的问题，从而无法实现用能的持续优化。
(一)基于预测的 5G 基站 AI灵巧节能
1.案例背景 5G 通信存在的痛点问题是基站功耗大，根据全球移动通信系统协会发布的数据，运营商能耗73%来自无线网，无线网能耗超过 50%来自基站，但是简单地降级或关机会严重降低用户体验，影响通信网络的畅通，使手机听不清、上网慢，影响用户感知。能耗大的主要原因之一是 5G 通信网络需求活动随机，特别是忙时和闲时峰谷难以预测，使得基站能耗比4G增加3-5倍，运营商迫切需要解决这个痛点问题。电信业目前主流节能技术如小区休眠等，是人工设置低流量小区的每日关断时段，该时段一周不变，这对用户感知影响较大，只能在夜间、部分低流量零流量小区中应用。由于现网中用户是移动的、业务是变化的，这意味着触发能耗变化的是一个动态过程。因此，5G 基站节能的需求是，节能的同时确保用户体验，实现最优节能和最佳网络体验的平衡。
2.案例介绍 针对5G基站能耗高的痛点，我们首创5G+AI灵巧节能技术，率先攻克这个难题。5G+AI 灵巧节能技术不断计算每个小区、下一时刻的业务能耗，提前预测出现网存在短时非必要能耗小区，智能计算能耗和感知最佳平衡点，根据小区下用户业务变化动态调整节能策略，实现小区节能同时确保用户感知；可全天、全网所有小区同时应用。 5G+AI 灵巧节能技术满足国际3GPP R18/5G—A标准的“不影响用户感知的节能技术”规范（“低碳高效”主题标准提案RP—213554《Network energy saving for NR》），提前一年实现预期目标，达到国际领先水平，与其他节能技术相比具有明显的专业、跨领域和自主知识产权优势，是应用场景大收效倍增节能案例。
该技术拥有四点核心优势：（1）AI 预测。创新专利识别在时间上可延伸至未来的特征数据，据此将能耗的计算同步延伸到未来，辅以AI 特征优选、范式优选、模型优选、参数优选等模型，预测准确率96.03%。
（2）分钟级、动态策略。根据小区下用户业务变化动态、分钟级调整小区节能策略，做到“一区一策、一时一策”节能兼顾用户感知。（3）智能实施。创新专利设置奖惩公平算法的神经网络，当网络感知到用户感知有较大下降时自动提升感知权重。神经网络动态、加权学习达到均衡最优时，即兼顾能耗和感知的状态。（4）解耦。制定节能规范，引领中兴华为等设备商研发相应配套功能，解耦使本技术适用于跨厂商5G 基站，拓展应用场景。5G+AI 灵巧节能技术应用范围广。利用现有5G网管至基站的链路下发节能策略，无需新增硬件设备；成果既能用于省网、市网，也能应用于小区、专网、片切网，营运方式灵活；节能系统按照网络规模，可以灵活定制支撑运营商集团、省、市、县的各级网络应用。
3.案例价值与成效 技术成果在上海电信率先应用，成效显著：（1）节能增效显著。成果在上海电信5G基站应用，节电3247.34 万度/年、节约电费及其配套建设、维护成本6819.41万 - 5 - 元/年。全国 328 万 5G 基站，若全部应用，预期可节能68亿度/年，节约营业成本 103.62 亿元/年，并以每年30 亿元的速度增长。（2）通用性强。可以跨行业跨产业应用，成果的“预测技术”跨产业应用于电信 10000 号客服热线，稳定运行至今，实现忙小区投诉处理的智慧客服。忙小区投诉的命中数量、取消数量比传统算法提升 309 倍、287 倍；投诉处理时长从3 小时降低到1 分钟；减少用户投诉 17.83 万个，继而减少车辆DT/CQT测试里程 570.43 万公里，减少二氧化碳排放0.57 万吨；节约客服类外包成本 4869.74 万元，推广至江苏、浙江等10 个省份。成果以软件算法实现节能，部署快、调试量小，随时随地可以为用户服务，成果入选《2022 年中国电信第一批重点扶持推广小微成果》。本技术与 6G 延续性好，在通讯感知一体化大趋势下，预期节能效益复合增长性稳定持续，是采用AI 大数据技术实现通信网络绿色低碳运营维护的基础前沿技术。
(二)阿里云能耗宝--企业实现“碳中和”的贴身管家
1.案例背景 企业运营过程中的能源管理涉及空调、照明和工厂用能。相关设备运行配置需要对环境或生产变化做出及时响应，这需要基于历史经验总结分析。但传统企业面临大量历史数据无法转化为运营经验的问题，从而无法实现用能的持续优化。2021 年，阿里云推出 SaaS 产品“能耗宝”，利用人工智能技术结合低碳技术，助力企业实现节能降耗和低碳发展，提供能源管理、数字化低碳认证等专业一站式碳服务，帮助客户建立起从组织到产品的整套碳排放管理体系，树立绿色先进的产品价值和品牌形象。
2.案例介绍 能耗宝基于阿里云大数据计算及人工智能技术，专注于为企业提供能耗优化等能力，是企业实现“碳中和”的贴身管家。在节省能源使用量方面，能耗宝将企业用能情况数据化，通过精细化运营，发现过程中低效有损环节，帮助企业优化用能策略实现节能目标。在降低能源获取成本方面，通过风光储等新能源技术，帮助企业合理高效使用自发自用的清洁能源。在碳管理方面，为客户节能减碳行为提供足迹核算、认证、碳账户管理、碳交易辅助等服务，帮助客户参与到碳普惠机制中，获得相应激励，实现低碳行为正循环。 经过 3 年迭代升级，能耗宝在政府、企业、社区三个方面开展数字化创新，提供了以低碳科技系统性支撑全社会低碳发展的路径。
面向企业端，能耗宝主要有三大功能：能耗管理和优化、碳排计算、提供减碳方案。 （1）能耗管理和优化：精细化分析企业用能，通过机理+AI算法节能减排。能耗宝结合企业实际运行管理经验，分析工厂产线、设备，以及管理的不同环节，挖掘企业楼宇和工厂能耗的优化空间，构建暖通空调智能控制、照明策略优化、闲时能耗管理等管理体系，帮助企业节能减排。（2）碳排计算：为企业计算组织碳排放、产品碳足迹。能耗宝通过企业一站式能碳管理管家，面向楼宇、企业、园区等区域，采集企业排放源数据，提供碳排放监测、组织级碳盘查，以及配套认证服务；同时，提供收资、建模、计算、认证的一站式碳服务，科学计算产品碳足迹。能耗宝已汇集各行业计算模型，沉淀国内外所有排放因子库，同时连通德国莱茵、中国赛宝等10 余家专业机构，可在线生成第三方认证报告。（3）减碳建议：在算碳的基础上，能耗宝还为企业针对性提供组织和产品层面的减碳建议，包括数字化节能服务、对接循环材料和负碳材料供应商等。例如，通过与各种传感器和设备连接，能耗宝可实时监测和收集企业的用能数据，为企业提供电、水、热、燃各类能源的用能分析报告，辅以能效评价和节能建议。
面向个人和社区，能耗宝针对社区、校园等社群组织中的个人，鼓励其参与低碳行为，培养绿色心智。例如，通过鼓励个人在平台中记录并上传绿色出行、废弃物回收、光盘行动等低碳行 - 9 - 为，积累碳积分、兑换低碳商品，形成正向的绿色循环，鼓励全社会参与低碳行动。
3.案例价值与成效 （1）企业节能降碳效果显著。目前，阿里云能耗宝已接入近 3000 家中小企业，通过光伏装机和工厂生产算法优化，全年节省煤电 4.3 亿度，相当于减少碳排放44 万吨。阿里云能耗宝为上百家企业产品提供碳足迹服务，支持企业实现从组织到产品的全面绿色转型。 （2）园区节能效果显著。能耗宝也应用于阿里集团自身园区的碳中和，通过技术升级改造和数字化管理，实现园区连续两年综合能耗下降 10%，2022 年总体减少碳排放超过1万吨，节降电费超千万元。
(三)AH+数据中心“绿·智·弹性”解决方案
1.案例背景 随着信息化和数字化的飞速发展，数据中心成为现代社会不可或缺的重要组成部分。随着时间的推移和技术的更新换代，存量数据中心高能耗、高碳排放是目前面临的一个共性问题，不仅阻碍了数据中心的可持续发展，也对环境和社会造成了负面影响。（1）缺少绿色能源 存量数据中心早期建设时缺乏前瞻性的绿色设计，加之光伏等绿色能源技术尚未普及、设备成本较高等因素，造成数据中心普遍缺少绿色能源。 （2）高能耗、高成本 存量数据中心采用传统的电源和制冷系统，能源消耗量极大，加之缺乏先进的能效管理技术，在能源利用效率上也远不及新建数据中心。与此同时伴随设备老化、维护困难以及技术更新滞后等情况，维护成本逐年攀升。 （3）运维效率低、运行稳定性差针对设备的日常巡检、故障排查、软件更新等运维场景，需要投入大量的人力资源，随着数据中心的规模不断扩大，传统的运维模式已经无法满足高效、稳定、安全的运维需求。（4）机架功率低 随着以智算为代表的高功率机柜的需求日益增长，存量数据中心缺乏高功率机架设备（如 12kW+的机架），也没有配备液冷机柜等先进散热技术，供电制冷能力无法满足IT负荷密度的不断增加。
2.案例介绍 （1）方案整体架构 数据中心“绿·智·弹性”解决方案架构主要分为三层，包含三大类技术方案： “绿色化”“智能化”“弹性伸缩”。旨在实现存量数据中心绿色低碳节能、提质增效，助力企业可持续发展。
（2）“绿色化”技术方案 “绿色化”主要包括引入绿电和先进的节能设备，通过引入光伏和储能系统、购买绿电等绿色能源，优化数据中心能源使用结构；引入先进的节能技术，提升数据中心能源使用效率，降低数据中心的能耗和碳排放。（3）“智能化”技术方案 “智能化”是利用“AI+”和自动化技术实现数据中心的节能降费、提质增效和安全提升的重要手段。AI 技术运用方面，实现了制冷系统的智能化调节和节能控制；基于设备运行声纹特征，快速区分故障状态，识别各种隐性故障。自动化技术方面，通过低代码“智巡”数字员工和巡检机器人有效提高巡检效率及准确性。（4）“弹性伸缩”技术方案随着芯片技术的迭代升级，以GPU 为代表的智算/超算业务发展，单机架功率显著增加。面向未来业务，数据中心需提供满足通算、智算、超算以及混合计算等多种算力承载能力。为了应对这些挑战，数据中心提出基础设施弹性伸缩解决方案（SPC+）：对数据中心空间利用、供电架构、制冷架构等进行弹性适配，通过模块化、池化等方法升级现有方案，避免基础设施建设完成后，由于业务需求变化带来的颠覆性调整。
3.案例价值与成效 通过启动数据中心“绿·智·弹性”解决方案，应用“绿色化”“智能化”“弹性伸缩”等技术手段实现高效节能和低碳运维。截至 2024 年 6 月，数据中心年均PUE 降至1.27，降幅达35.6%，绿电使用率达到 27%，年均节电量超1600 万度，节省电费支出1120 万元，年减少碳排放 12600 吨。通过AI+智能化运维手段有效减少人工维护成本，年节约 206 万元维护费。同时安徽移动将数据中心“绿·智·弹性”解决方案成功运用于移动云淮南节点、安徽省级政务云、省级医保云、合肥智算中心、六安智算中心、芜湖智算中心等各类通算、智算项目建设中，截至目前全省累计投产通算超60 万核，交付智算算力超1500P，上云总用户超 5.5 万家。通过高功率机柜的改造，预计每年新增带来智算租金收益 4500 万元。
(一)雄安新区生态环境智慧监测体系建设项目
1.案例背景 2019 年 1 月，经党中央、国务院同意，河北省委、省政府正式印发《白洋淀生态环境治理和保护规划（2018-2035年）》，指出 2022 年白洋淀环境综合治理应取得显著进展，生态系统质量初步恢复；至 2035 年，白洋淀综合治理全面完成，淀区生态环境根本改善，良性生态系统基本恢复。这就要求雄安新区生态环境局要集中力量建设新区生态环境监测体系，从而实现对入淀、入境和淀区水质做到整体把握，及时作出处置动作，不断改善白洋淀水质。
2.案例介绍 雄安新区生态环境智慧监测体系于2020 年开始建设，2021年 7 月初步建成。联通牵头搭建了新区生态环境智慧监测体系整体架构，建设了基于 5G 的“天空地淀一体化智慧监测网络”，通过建设“前端感知一张网、生态实景一张图、数据处理一平台、实验监测一中心、指挥调度一窗口”，形成了新区生态环境监测体系的总体格局，有效提升了新区生态环境局的自动监测能力、应急监测能力、预警预报能力，形成了覆盖多个维度的监测监管体系，为新区生态环境治理提供数据依据和决策支持。
（1）建设（1）建设 5G 天空地淀一体化监测网络（一张网）整体天空地淀一体化监测网络覆盖“天”“空”“地”“淀”四个维度。空中配置高光谱设备，对河流和淀区水质进行扫描反演，获得水质监测指标信息，及时获取污染信息；搭载VR摄像机和小型空气监测设备，实现视频VR 实时回传，数据实时展现实现对新区工地和重点扬尘地区的监测；地面重点布设大气、扬尘、噪声监测点，与原有乡镇站监测点位共同形成新区大气监测网络，同时地面建设监测中心和指挥中心，配备大气走航车、水质应急监测车，形成应急指挥调度体系。淀重点针对主要入淀河流和淀区关键国控点周边布置了预警站、固定站、浮船站。同时配备全国首艘纯锂电池应急监测船、多功能无人船，实现淀区应急监测。 天空地淀一体化监测网络形成了新区自动监测网络和应急监测网络。监测车、监测船、预警站、无人机、无人船、走航车共同形成了新区应急监测网络，大幅提升了新区生态环境局的应急监测能力。整体天空地淀的所有监测元素共同形成5G天空地淀监测网络。 （2）建设了雄安新区生态环境智慧监管平台（一平台）以 5G 天空地淀监测网络为基础，建设了生态环境智慧监管平台和数据中心，将监测网络所涉及的所有监测手段全部接入到平台上。监测平台形成以水为主的监测预警体系，实现对新区水质、大气现状的整体把控，以数据为依据，进行日常监测任务的执行和应急策略的制定。
（3）形成新区生态环境监测图景（一张图）将所有监测要素汇聚一张图进行展现，更加直观地展示白洋淀流域水质情况。随时掌握各站点水质变化情况，分析变化趋势，通过预警值对水质告警及时作出处置。（4）建设生态环境私有云（一朵云）建设新区生态环境私有云，配置网络安全策略，支撑新区智慧监测网络数据传输、存储和共享。（5）建设生态环境监测中心（一中心）新区生态环境监测中心实验室可开展100 余项监测项目。同时建设生态共享中心，用于宣传教育。建设指挥中心，展现新区生态环境智慧监测体系建设情况和各项信息化功能。（6）建设生态环境窗口（一窗口）通过雄安生态图景 APP，从手机上展示雄安新区水质和大气环境质量，工作人员和各级领导通过APP 获取和处理监测数据、告警，对水质污染事件及时作出研判分析。
3.案例价值与成效 新区生态环境智慧监测体系的建设，为新区生态环境治理提供有力的数据依据，近年来，白洋淀水质得到了明显改善，2021年和 2022 年白洋淀淀区整体水质为Ⅲ类。白洋淀水质从2017年低于Ⅴ类全面提升至Ⅲ类，是 1988 年恢复蓄水有监测记录以来，白洋淀首次实现全域Ⅲ类水标准，步入全国良好湖泊行列。项目中用到的基于 5G 的环境监测方法获得了国家实用型专利，完成了《雄安新区生态环境大数据智慧应用白皮书（2021年）》，同时发布了雄安新区生态环境信息模型（EIM），并入选雄安新区智能城市建设标准。
(二)基于数字化的废旧物资循环利用体系建设
1.案例背景 我国废旧物资回收利用行业仍处于行业升级优化阶段，废旧物资的回收再生率（20%）比欧美发达国家（50%-70%）仍存在较大差距。目前废旧物资的关键数据仍然依靠行业估算，废旧物资的产生量、种类、分布与流向等家底不清，正规企业和非正规企业并存，“小散乱”和“劣币驱逐良币”问题普遍存在，行业整体实力还不强，产业集中度不高。传统的回收模式已经不能满足现今业务发展和人民生活需求，更无法满足行业资源汇集和政府对行业数据的监管。 当前，亟需对现有的废旧物资回收从业人员、回收站、分拣中心、运输物流、回收利用的上下游企业进行有效整合，形成可持续发展的绿色产业链，高质量提高废旧物资综合回收利用率，更好发挥节能减排与资源供给的作用。
2.案例介绍 天津拾起卖科技集团有限公司自2014 年搭建再生资源循环综合运营体系，构建了以废钢铁、废家电、废纸、废塑料四大品种较为完整的线下供应链基地，并在全国建设了包括生产加工基地、再生资源逆向物流网络、城市矿山电商平台、循环产业技术研究院等多个业务板块，形成了基于数字化的废旧物资循环利用体系及完整的产业链、数据链、配套支持链。拾起卖在供应链的基础上，利用先进的互联网科技手段建设基于数字化的废旧物资循环利用体系，构建“点站场”模式，搭建“大收场”共享经济平台、点新平台和卖运宝网络货运平台，把产业互联网思维、数字化运营模式与传统产业相结合，通过线上共享平台实现传统产业转型升级。在推动传统思维方式、管理方式、生产方式和流通方式改变的同时，用标准化建设、科技手段以及数据化平台等方式促进产业实体升级发展。
通过融合产业链与供应链，搭建再生资源产业互联网平台，实施线下与线上无缝对接，形成废旧物资供应链“向前一公里”和“向后一公里”的闭环解决方案。2023 年1 月，大收场共享经济平台作为拾起卖公司的战略核心产品正式上线，大收场共享经济平台利用尖端互联网技术，整合了撮合交易、金融保理、循环产业物流与财税管理等多项服务，构建了一个高效、透明、可追溯的循环经济逆向物流 C2B 电商交易生态系统。通过“点站场”废旧物资循环利用体系运营方式的标准化输出，推行产业标准化，实现再生资源产业合规管理。“点新”平台作为拾起卖“点站场”三级服务网络的重要组成部分，通过线上平台与线下服务的深度融合，为社区和商超等C端产废端提供了便捷、高效的“向前一公里”废品回收服务。通过产学研用合作机制的建立，实施产业人才输出。有力践行了企业走产业数字化发展之路的初心，引领了再生资源产业的发展方向，以实际行动助力了无废城市发展，推动了双碳目标实现的进程，并在实践中积累了宝贵的管理经验，增强了企业的运营和业务管控能力，切实提升了企业的管理效益和品牌价值。
3.案例价值与成效 拾起卖通过数字技术赋能后，2023 年1 月至2024年6月，各品类固体废弃物回收量达 22 万吨，减少二氧化碳排放量39万吨，固体废物综合利用率提升 20%。通过废旧物资循环利用数字化转型发展，拾起卖的业务管理基本实现了数字化，连续入选商务部《数字商务企业典型案例集》《新业态新模式优秀案例集》和《商业科技创新应用优秀案例集》，解决终端回收“散乱污”痛点，其成熟的数字化管理经验对再生资源产业的发展起到了重要的引领作用。通过在资源回收领域的深入探索和长期投入，不仅实现了自身做大做强，更在行业内树立了良好的品牌与口碑。建立的基于数字化的废旧物资循环利用体系更是立足天津，面向全国，实施走出去的发展方针，吸引了多家国内500 强企业、上市公司的主动洽谈与合作，成为产业数字化转型的样板案例。
(三)上汽通用五菱基于绿色数智技术的精益智造体系建设及应用
1.案例背景 在碳达峰、碳中和战略下，国家鼓励发展新型储能模式，车网互动（V2G）是新型储能的重要模式之一，国家各层面在陆续发布相关鼓励政策。习近平总书记多次强调要加速数字化绿色化协同发展，推进能源资源、产业结构、消费结构转型升级，推动经济社会绿色发展，上汽通用五菱深入贯彻指示精神，全力实施“一二五”工程，即按照国际级标准打造广西新能源汽车实验室，赋能纯电、混动双百万产品集群构建，带动构建能源系统、电子电控、智慧电驱、智能移动机器人、商业创新五个百亿级自主产业集群。
2.案例介绍 基于“一二五”工程，企业积极通过产学研联动，应用行业先进数智化技术改造升级制造系统、数字化管理平台、能源系统等，通过岛式工厂、数智化平台、智慧V2G的融合创新，构建精益制造、智慧管理、智慧能源一体化的绿色数智精益制造新体系，从而实现产品向新、服务向新、技术向新、产业链向新。一是在生产端，将制造工序解构重组，颠覆汽车行业流水线模式，并应用数字孪生、绿色低碳工艺等技术，打造岛式工厂，实现智能化、绿色化及高柔性生产，单车制造成本下降约30%、单车制造能耗全球领先。 二是围绕产销经营及物流运行，打造数智化平台，与岛式工厂协同，实现数字化、智能化管理，以及产业链金融管理由“传统管理”模式向“数智金融”模式转型，产能均衡偏差<10%，年节约纸张超 1000 万张。 三是探索聚合车载储能、风电、光伏等分布式能源，并进行全局整合，打造国内最大集中式B 端V2G，配合虚拟电网实现“车—桩—电网—用户—社会”多赢互惠，构建智慧能源体系。
通过绿色数智化驱动，实现生产端、管理端、能源端的绿色化、智能化转型，构建精益制造、智慧管理、智慧能源一体化的绿色数智精益制造新体系。
3.案例价值与成效 通过构建绿色数智精益制造新体系，在绿色低碳、效率提升、成本优化等方面均取得明显成效：绿色降碳方面，物流每年减少纸箱及木材用量11.5万吨、减少碳排放约 5.8 万吨，减少纸张1000 万张、减少碳排放约1310吨；商品车运输节省运输趟次超6.6 万趟，综合年降低碳排放约6.8 万吨；投入无人新能源物流车超300 台，年累计行驶里程41万公里，年减少碳排放量约 74 吨。生产端绿色工艺实现年减少碳排放量约 12822 吨、冷却水复用率超97%等。公司荣获中国工业碳达峰“领跑者”企业等称号。提质增效方面，岛式工厂实现零件缓存下降30%、制造投资减少 33%，制造时间由 6 个小时减少到4 个小时，研发费用降低33%，单车制造成本下降 31%，以及100%产品全生命周期数据追溯。数智管理平台实现销量预测精度由90%升至95%，需求提前期由 4 周前置到 16 周、产能均衡偏差98.5%；支撑超 1000 家生产供应商、物流商全面链上对账，月账单量13000 单。
（一）双化协同赋能数智“零碳”工厂建设
1.案例背景 随着各国“碳达峰、碳中和”时间表、路线图的明确及欧盟电池法案正式生效，实现产业绿色低碳转型进入关键时期。高端锂离子电池正极材料属于新材料、新能源汽车领域重点发展的关键材料行业，行业产能快速扩张使市场竞争日益激烈，数字化绿色化协同转型成为企业满足国际高端市场需求的必由之路。
2.案例介绍 成都巴莫实施“数字技术+绿色制造”，构建了完善的数字化基础设施，通过智能装备、数据采集系统、车间局域网及办公网络等多层级网络相互连通，形成了横纵结合的工业互联网体系。为支撑制造执行系统的运行、数字化应用和绿色化改造提供坚实 - 95 - 支撑。成都巴莫利用数字孪生、边缘计算及物联网等先进数字技术，集成 IMES、SAP、WMS、LIMS 等多个系统，搭建了三维一体化管控平台，真实呈现设备、生产线、车间、工厂等不同层级结构，通过物理世界和虚拟空间的实时映射，实现产品全生命周期和生产制造全过程监控。
成都巴莫在数智“零碳”工厂建设过程中，积极探索绿电采购策略，使用清洁能源，清洁能源占比超90%。综合人、机、料法、环、测各因素，逐个核算理论值与实际值差距，多维度设计节能降碳方案，将双化协同发展策略应用到产品设计开发、生产制造等各环节。同时将数字化与绿色化的深度融合，在每个车间部署智能网关，通过数据采集系统实现远程抄表，实时采集能耗数据，实现能耗数据在线监测。通过IMES 系统对能耗占比、能耗变化趋势、能耗异常情况等数据进行算法深度分析，实现综合管控和能效优化，提高绿色化改造的效果和可持续性。
3.案例价值与成效 成都巴莫将可持续发展融入业务的方方面面，在双化协同的推动下，完成生产全过程智能化、绿色化升级，建成数智“零碳”工厂，实现经济效益与环保效益双赢。公司单吨产品能耗同比下降 22.52%，二氧化碳排放量降低12.62%，固体废物综合利用提高 4.61%，产品不良率下降 20%，大幅提高产品核心竞争力。2021年-2023 年，正极材料产品销量连续三年位列全国前二。成都巴莫积极践行双化融合发展战略，通过数字化手段使公司绿色发展方向更加明确。获评工信部“国家绿色工厂”“国家绿色设计产品”“国家智能制造示范工厂”“国家智能制造优秀场景”等荣誉称号。公司于 2022 年4 月取得碳中和宣告核证声明证书，标志着成都巴莫成为全球首家达成“零碳”的正极材料生产企业，实现绿色低碳及智能制造行业领先。
（二）环保产污治污排污全过程智能联动管控系统
1.案例背景 随着生态文明建设的深入推进，我国污染防治战略已从末端治理向源头和全过程控制转变，从浓度控制向总量和浓度控制相结合转变，从点源治理向流域和区域综合治理转变，从简单的企业治理向调整产业、发展清洁生产和循环经济转变，工业企业产治污环节的联防管控成为环境管理、绿色改造的重要需求。因此，基于物联网、大数据、人工智能和业务模型技术，开发环保产污治污排污全过程智能联动管控系统，开展污染源、水、气、声、土等要素的综合管控，实现污染源“全过程”监控和生态环境“全要素”管理，已成为当前的重点任务。
2.案例介绍 本项目重点关注基于数据要素的“溯源”和“全过程”管控，形成“测、溯、管、治”的精准监管体系，基于物联网、人工智能、自主算法模型实现产污、治污、排污一体化高度联动和集成管理，将污染防治力量落到实处。（1）研发基于工业互联大数据的过程管控仪表结合不同行业企业的环境影响评价、生产工艺等特点，构建了环境监测超大体量分析数据库，通过对各类源、各行业特征库的分析，初步形成大气污染、水污染“指纹库”。以分析数据库为基础，研发危险废物贮存智能监控仪、雨水强排联动控制仪、污染源排放过程工况监控仪、污染物排放总量监控仪、环境监控数字人智能终端等仪表，集成智能分析和AI 学习能力，成为企业绿色低碳改造的重要帮手。
（2）数据运营实现企业环保产治污全过程联动深入到企业的产污、治污环节，通过与业务关联的预警规则，触发实时数据预警和自动联动控制。建立企业设施启停状态分析模型、治理设施低负荷运行模型、重污染天气应急管控模型、企业物料平衡模型、重点行业碳排放核算模型等，利用物联网、5G、人工智能等技术将模型与产治污全过程高度联动、高度集成。这些模型组建成为解决环保尖锐问题的“大脑”，在已落地的几百个项目积累的海量大数据中得到持续学习和完善，模型架构趋于完善，能够应对多数环保管理场景。（3）企业风险立体化监控预警保障风险提前截断建设园区和企业风险在线监测模型，运用层次分析法建立企业风险综合评价体系，评价指标包括企业安全生产水平、企业环境监测和治理能力、企业能耗水平、企业应急响应能力；运用神经网络算法实现应急调度过程中人员、物资的调用和动态调整，包含资源分级、优先级设定、资源可用性考虑、多目标优化等匹配逻辑。对多环节预警信息进行关联分析，构建异常源动态清单并标注异常程度，为实时监控预警响应、精准溯源和研判调度提供数据支撑，实现精准管控、精准治理。
3.案例价值与成效 一是节能降碳效果显著。通过数字技术赋能后，单个企业综合能耗降低 30%、二氧化碳排放量降低30%、污染物排放量降低 40%、主要原材料消耗减少20%、固体废物综合利用率提升45%等，环保处罚风险降为 0。二是促进环保产业发展。基于环保产污治污排污全过程智能联动管控系统落地的项目，直接或间接产值近6 亿元，中标项目100 余个。产品广泛应用于环保、电力、化工、制药、印染等行业。产品研究成果覆盖全国所有省份，尤其在安庆市（国家智慧环保典型案例）、白银市、连云港市、淮北市、东营市等地级市，在南通开发区化工园区（南通市市域治理创新应用、环境保护示范工程）、淮安工业园区等国家级园区得到深入应用，成为全国经典示范案例，为当地管理部门和企业开展环境监管和治理工作提供了有效的指导和辅助决策。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
