【摘要】綠色發展已成為制造業高質量發展和實現“雙碳”目標的必然選擇，數智化技術的出現為破解制造業綠色發展中面臨的難題提供了機遇，數智化技術可以從直接影響、技術效應、人力資本效應、結構效應等多個渠道促進制造業綠色化，從而使制造業企業實現產品設計、產品制造、供應鏈上下游、回收利用等環節的全生命周期綠色化。充分發揮數智化技術的作用需要政府從多個角度予以政策支持。

【關鍵詞】制造業 綠色化 數智化 轉型發展 【中圖分類號】F426 【文獻標識碼】A

習近平總書記向世界做出了中國力爭要在2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和的莊嚴承諾，黨的二十大報告也明確指出要“推動綠色發展，促進人與自然和諧共生”，彰顯出我國走綠色發展之路的信心和決心。制造業是國民經濟的基礎和支柱產業，擺脫傳統高污染高能耗發展模式，實現綠色發展，不僅是實現高質量發展目標，促進中國制造業邁向國際產業鏈中高端，實現由制造大國向制造強國轉變的必然選擇，更是基于可持續發展理念，符合生態文明建設要求，實現碳達峰碳中和“雙碳”目標的最佳方案。

制造業綠色發展的現狀與挑戰

1990年中國制造業增加值僅占全球的3%，2021年已上升至近30%。目前在世界500多種主要工業產品中，我國有220多種工業產品產量位列全球第一。自2010年以來，中國制造業總產值已連續12年位居世界第一。然而，我國制造業在取得顯著成就的同時，仍沒有擺脫高能耗、高排放、低效率的粗放式發展模式。中國制造業的碳排放與能源消費自2000年以來快速上升，目前正處于高位平臺期。中國早期制造業大多承接歐美淘汰的落后產能，且往往片面追求發展速度，忽視了生態環境影響，導致礦產資源枯竭、環境污染加劇和空氣質量惡化等問題，給中國的資源環境帶來巨大壓力，同時也造成了巨額的經濟成本。根據耶魯大學發布的全球環境績效指數（EPI），中國的綜合得分為74.12，在180個國家中排名第177位，而世界銀行和國務院發展研究中心合作完成的《中國污染成本報告》顯示，中國每年因資源浪費和環境污染造成的經濟損失在1000億到3000億美元。中國正處于經濟轉型和產業升級的關鍵時期，推動綠色發展已經迫在眉睫。

綠色是制造業高質量發展的底色，推動綠色發展是提升我國制造業競爭力的必然途徑。2011年國務院頒布的《中國制造2025》中就已經提出要全面推行綠色制造。2016年，綠色發展理念作為五大新發展理念之一被寫入“十三五”規劃。2021年11月，工信部印發的《“十四五”工業綠色發展規劃》中指出：“統籌發展與綠色低碳轉型，深入實施綠色制造。”在黨的二十大報告中，習近平總書記更是明確提出要推進制造業“高端化、智能化和綠色化”發展，為制造業綠色發展提出了新要求，為制造業綠色發展指明了方向。回顧過去十年，中國制造業綠色發展正穩步推進，在能源消費綠色轉型、資源高效循環利用、綠色制造體系完善等方面取得了突出成就。

然而，目前綠色發展成效并不穩固，正處在爬坡過坎的關鍵時期。在更加嚴峻的資源環境約束下，我國制造業要順利實現綠色發展仍存在一些制約和挑戰，主要體現在宏觀和微觀兩方面：從宏觀層面上看，第一，能源和產業結構不合理。我國制造業能源結構仍然偏煤炭、石油等高排放高污染的化石能源，能源效率仍低于世界平均水平，高污染重工業比例過高而新型環保產業比例低。第二，技術和人才儲備不足。我國制造業設備和技術過于陳舊，而綠色技術創新需要面臨高額的成本和巨大的不確定性，大部分制造業企業迫于成本壓力，缺乏綠色發展的動力，導致制造業綠色技術儲備不足，難以滿足日益迫切的綠色發展需求。第三，區域間協同發展困難。各企業地方政府通常只考慮本地區制造業的綠色發展，區域間缺乏必要的信息溝通，區域間實現一體化協同綠色發展難度較大。從微觀層面上看，一是在產品設計上，樣本試驗成本較高，重復試驗造成大量資源浪費。二是在產品制造生產上，傳統制造業工藝通常是大規模批量化生產，且偏重于人力，難以做到生產的精細化、柔性化，殘次品和廢品率較高，容易導致原料浪費和過度排放。三是在產品使用和回收環節，由于缺乏對設備的實時監測造成粗放式能耗管理，難以充分挖掘設備減污降碳潛力；缺乏必要的廢品回收指引和認證信息，導致資源回收利用渠道不暢，回收利用率低下。

數智化技術促進制造業綠色發展的機理

面對制造業迫切的綠色發展需求，數智化技術為制造業綠色發展提供了新思路。相較于傳統技術，數智化技術本身科技含量高，且生態環境影響小，在提升企業生產效率，提升產品品質的同時能減少企業污染排放，促進企業綠色化轉型。數智化技術促進制造業綠色化轉型主要通過以下四條途徑：

直接影響：數智化對制造業綠色發展的直接影響主要包括兩個方面。一方面，數智化技術提升了企業的能源利用技術和生產工藝。數智化技術具有強大的滲透力，會對企業設計、制造、運輸、回收等多個環節產生影響。數智化技術能夠與原有綠色技術不斷融合，推動綠色技術的智能化改造，催生綠色產品設計系統、綠色制造決策系統、綠色產品回收系統等數智化綠色生產平臺，進而提高企業生產效率和能源效率，降低了企業生產過程中的能耗和排放。另一方面，數智化技術有助于企業能源管理體系優化。基于大數據、物聯網等數智化技術，企業可建立數智化能源管理平臺，促進多個能源系統的有序配置、互聯和協調調度，從而實現能源管理的自控制、自適應和自優化，進而提高能源系統的整體效率，降低能源消耗和污染排放。

技術效應：數字化的技術進步效應主要包括以下三個方面：第一，數智化技術本身是重大技術進步，有助于改善企業工藝流程。一方面，數智化技術可以有效提高企業生產設備的智能化水平，使企業更多設備具有精確控制、自適應自管理的能力，同時實現不同生產設備之間的實時通信和協作，縮短制造時間，提升生產效率，從而減少資源消耗和污染物排放，促進綠色集約高效生產。另一方面，數智化技術有助于企業實現污染物處理設備的轉型升級，促使安裝更為安全高效的污染物處理設備，從而減少有毒有害和高污染廢棄物排放。第二，數智化技術能加速企業綠色技術創新。數智化技術作為一種創新要素，能與其他生產要素進行滲透組合，激發企業進行綠色技術創新動力，豐富企業綠色技術儲備，從而增加產品綠色技術密集度，取代傳統的資源密集型產品，減少資源和能源消耗，促進企業綠色發展。第三，數智化技術能產生技術溢出效應。數智化技術由于使用了數據等生產要素和網絡等通訊手段，能突破時間和空間的限制，促進信息傳播和交流，提升了企業信息處理的能力，因此相較于傳統技術，其擴散能力更強，規模化普及更快，可以快速傳播到其他地區，從而產生技術溢出效應，使得鄰近區域的制造業企業也裝備上更綠色環保的智能化技術，促進區域制造業整體協同綠色發展。

人力資本效應：數智化技術是促進人力資本積累的重要手段，能通過人力資本影響企業綠色發展。第一，數智化技術降低了知識獲取的難度，從而降低了新知識新技術的學習成本，能加速企業內部綠色知識的積累和吸收，使員工能快速掌握新興的綠色技術并將其運用到企業生產中，從而使企業有更多掌握綠色技術、具備綠色發展理念的高素質人才，提升了企業人力資本的數量和質量，能更好滿足綠色發展對高素質人才的需求。第二，數智化技術能促進企業形成鼓勵創新的文化氛圍，有利于企業打破過去的粗放式發展思想，樹立綠色發展的新理念，制定更加綠色的生產制度和工藝規范文件。第三，數智化技術能幫助企業更有效地獲取政府發布的有關綠色發展的政策信息，加強政企協作，共同促進企業實現綠色發展。

結構效應：數智化技術可以改善制造業產業結構和能源結構，推動綠色發展。一方面，數智化技術能夠通過影響市場資源配置促進產業結構調整，數智化技術可以推動資本、勞動力、技術、創新等優勢要素的重新配置。引導這些要素向高效綠色的制造業企業聚集，在市場經濟優勝劣汰的機制下，倒逼高污染高排放制造業企業改進工藝流程和管理模式以適應綠色發展需求，從而減少高污染和能源密集型的傳統產業，增加綠色低碳的新興產業比例；另一方面，數智化技術（如大數據、云計算、人工智能等）本身就屬于戰略性新興產業，具有技術密集、高附加值、低能耗低排放等優勢，且數智化設備往往只消耗電力，較少使用石油、煤炭等重污染能源，因此數智化技術的快速發展能在提高綠色產業的比重的同時改善能源結構。

數智化助力制造業實現全生命周期綠色化

從廣義上看，制造業全生命周期包括產品設計、生產制造、供應鏈、回收利用等多個環節，數智化技術具有強大的滲透力，可以廣泛運用于上述所有環節，助力制造業實現全生命周期綠色化。

產品設計綠色化：第一，在綠色材料選用方面，利用數字孿生（Digital Twin）技術，企業可以將產品數據形成虛擬映射，構造各種材料和產品對應的虛擬化形態，并可在虛擬系統中進行各種設計方案和材料選擇的模擬仿真，測算不同方案的原料消耗、污染排放和質量性能等情況，評估每種方案的綠色性。與傳統設計方法相比，數字孿生設計可以提高綠色材料選擇的精準性，且能增加對環境的友好性。例如，汽車制造廠商可以通過計算機輔助設計（CAD）平臺等數智化技術進行概念原型車的空氣動力學、流體力學和碰撞安全等模擬仿真，促進車身設計輕量化和節約化。第二，利用人工智能技術對海量歷史數據（包括綠色化的專利和標準等）進行分析，提升數字孿生體的準確性，降低數字孿生進行模擬仿真實驗的次數，進而縮短設計實驗時間，減少實驗過程中的能耗和污染排放量。第三，在進行產品綠色數據收集管理方面，利用工業設計大數據平臺可以建立產品全生命周期資源環境影響數據庫，收集產品碳足跡、水足跡和能源強度等綠色發展相關指標，對其綠色程度進行定量化評價，利用反饋結果促進產品設計綠色化。

產品制造綠色化：第一，促進制造過程改進。通過在產品和設備上加裝傳感器和攝像頭等物理硬件，加上工業機器人、物聯網和5G等技術可實現生產流程自動監控、工藝參數智能優化、生產設備自主維護等，打造更多智能化“黑燈工廠”，減少人工操作造成的原料浪費和污染，提升生產效率和產品質量，進而減少因浪費產生的能源消耗和污染排放。第二，促進設備利用效率提升。例如企業可以應用一體化工業信息平臺，智能采集設備實時運行數據，將數據分析統計結果反饋給對應人員，對設備情況進行實時監控，對故障和錯誤及時報警處理，保證設備維持在最佳狀態，生產線滿負荷運轉，提升設備利用系數，避免設備空轉或故障造成的浪費，第三，縮短制造流程和節省原料。綠色產品設計通常比較復雜，傳統工藝需要制造大量金屬、塑料、橡膠等模具，且需要進行多道工序，會耗費大量時間且產生大量廢料，而3D打印作為一種快速發展的制造技術，具有快捷高效、綠色環保的特點。通常使用廉價綠色的新型材料，且能一次性打印出任何復雜模型，減少所需工序數量，從而減少制造過程中設備的運行時間和產生的廢料，實現設計模具的綠色化。例如，在汽車行業中，傳統工藝進行碰撞試驗需要制造真實的原型車，利用3D打印技術可以打印模擬汽車進行實驗，大大縮短了研發周期，節省原料成本，進而減少制造過程中的原料消耗和浪費。

供應鏈的綠色化：一方面，數智化技術能促進供應鏈集成效應。集成效應是指企業與供應鏈上其他企業協作進行節能減排的行為，在傳統供應鏈中由于存在嚴重的信息孤島，導致企業間難以進行協作，而數智化技術可以打破供應鏈上下游之間的信息壁壘，實現產品綠色數據共享監管，促進多供應鏈主體實現信息共享互通，實時監管對各節點企業的能耗和排放等環境指標，避免企業產生損人利己的機會主義行為，促進各企業協作打造綠色供應鏈。另一方面，數智化技術有助于供應鏈協作進行綠色技術創新。綠色技術創新往往面臨高度不確定性，數智化技術能促進上下游企業進行信息共享，拓寬企業獲取綠色知識的渠道，加快企業對綠色技術創新知識獲取和吸收，增強企業綠色技術創新能力。也能幫助企業了解上下游企業的綠色原料和綠色需求信息，促進不同企業協同開展創新活動，增加了綠色技術創新的精準性。

回收利用綠色化：一方面，數智化完善廢舊產品回收網絡，優化廢舊物資回收站布局，利用工業互聯網平臺對回收站進行統一管理，提升統一化規范化管理水平，同時通過人工智能、大數據等技術對回收站進行分類管理，對于高污染、高排放、有毒有害行業產生的廢舊垃圾要重點監控，最大程度實現綠色化無害化處理。另一方面，數智化技術提高再生資源加工利用技術水平，加大再生資源先進加工利用技術裝備推廣應用力度，推動現有再生資源加工利用項目提質改造，開展技術升級和設備更新，提高數智化水平。運用智能工業機器人等技術，實現廢舊產品精細拆解、復合材料高效解離等降低回收過程中產生的浪費和污染。同時大力推進再制造產業發展，將人工智能、3D打印等先進技術應用無損檢測、增材制造、柔性加工等再制造關鍵環節，在煤炭采掘、石油化工、污水處理等高耗能高污染行業推廣再制造設備應用。

推進制造業綠色發展的政策建議

綜上所述，從宏觀機理上看，數智化技術通過直接影響、技術效應、人力資本效應和結構效應影響制造業綠色發展，而從微觀層面看，數智化技術可以促進企業實現全生命周期綠色化管理。未來要持續利用數智化技術，賦能制造業綠色發展，可以從以下幾個方面開展工作：

第一，建立制造業綠色發展數據平臺。數據是新時代重要的生產要素，也是數智化技術發展的基礎。建議由政府有關部門牽頭建立制造業全生命周期綠色基礎數據平臺，智能采集各方數據，構建“企業綠色指標數據庫”“制造業綠色發展政策庫”“新興數智綠色技術庫”等多種數據庫，基于平臺數據，對企業綠色化程度開展實時監測、分析和評價，定期發布企業綠色發展研究報告，并為企業提供政策咨詢、創業項目輔導、金融方案定制等服務，為企業數智化綠色發展提供決策依據。

第二，加快綠色技術創新攻關，增強企業綠色技術儲備。針對數智化綠色化中的智慧碳捕集、鈣鈦礦電池等基礎理論，數字化高效儲能、先進再制造等關鍵工藝，新一代高效內燃機、基于機器視覺的智能垃圾分揀機器人等綠色技術裝備，開展有組織集中研發。加強高校、科研院所與制造業企業的對接，充分利用復雜產品智能制造系統技術國家重點實驗室、高效軋制與智能制造國家工程研究中心等科研平臺，為綠色技術創新提供智力支持，同時要通過財政補貼、稅收優惠、企業科研獎勵基金等手段鼓勵制造業企業加大綠色創新研發投入，豐富企業數智化綠色技術儲備。

第三，加快培育綠色發展新型服務主體，政府主導建立制造業綠色發展咨詢公司，面向企業提供能源排放核算、綠色轉型方案設計、數智化綠色技術咨詢等服務，助力企業和園區實現能源使用、污染排放信息化管控，產品制造核心設備和工藝實現數字化改造，打造更多數智化綠色化系統解決方案。

第四，推動數智化技術設備實現綠色化。數智化技術如工業機器人、數據中心等，其自身運行過程中也會消耗大量能源，要加快推廣增強型深度休眠、高密度磁性內存、磁盤降速等先進節能技術，CPU、內存、磁盤等數智化技術核心部件能耗，加快研發碳纖維聚合物、專用高能電機等工業機器人先進技術，降低工業機器人能耗，通過數智技術綠色化推進企業整體綠色發展。

（作者為湖南大學工商管理學院副院長、教授、博導；湖南大學工商管理學院碩士研究生閻鵬宇對此文亦有貢獻）

【注：本文系國家自科基金項目“基于MaaS系統的城市低碳出行需求側行為機理及其環境績效研究”（項目編號：72274056）的階段性成果】

【參考文獻】

①戴翔、楊雙至：《數字賦能、數字投入來源與制造業綠色化轉型》，《中國工業經濟》，2022年第9期。

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③解學梅、韓宇航：《本土制造業企業如何在綠色創新中實現“華麗轉型”？——基于注意力基礎觀的多案例研究》，《管理世界》，2022年第3期。

④孫國鋒、潘珊珊、徐瑾：《制造業投入數字化對綠色技術創新的影響——基于靜態和動態的空間杜賓模型研究》，《中國軟科學》，2022年第10期。

責編/韓拓 美編/宋揚

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