“联想集团认为，立足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。”

　　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？

　　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，这些供应商也有自己的客户，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。

　　主持人：从政策方面，如何帮助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？

　　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。

　　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？

　　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，包括钢、化工，到2026年是全行业开始征税。

　　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。

　　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？

　　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、不愿转、不善转的问题。

　　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；也包括碳市场，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。

　　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？

　　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。

　　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，源源不断地动态地挖掘企业工厂中的节能潜力包括核心的动力设备，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，从而推动经济价值的闭环。

　　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方向？

　　我们现在要从制造大国，向制造强国转变，从生产效率、附加值包括绿色化方面，要体现更高的水准，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。

　　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，就必须要有数字化能力的提升包括绿色化水平的提升。这个过程我认为还是非常复杂的，需要技术的问题，还有包括很多思维方式的问题，包括技术创新的问题，因为技术创新必须是核心的动力，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。

　　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括数字化的问题等等。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？

　　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。供应链包括我们做的一个车企，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，自己内部的数据都搞不清楚。

　　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差别是非常大的，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，通过推荐，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。

　　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？

　　我们现在正在做智慧化节能和减碳的事情，能帮助企业降低生产成本，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括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服务的投资回报率。

　　我觉得对企业来说，可能投入低碳的技术会增加一定的成本，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，包括工厂动力车间、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可分割的一体两面，绿色低碳的提升一定会通过数据技术创新来实现，

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