随着相关政策的发布，数字化不再是能随便标榜的亮点和创新点，而是工业企业与产业园区绿色低碳转型的系统标配。

自 2020 年中国明确提出 “双碳” 目标以来，工业领域因其在碳排放结构中约 70% 的高占比，成为实现这一宏伟目标的核心攻坚区。

为切实推动工业深度减排，各地政府积极响应国家号召，结合自身产业结构与发展特点，出台了一系列配套政策。

在经济发达且工业基础雄厚的长三角地区，上海市临港新片区建成首个 “零碳园区大脑”，借助光伏 + 储能的智能微电网，达成园区 80% 的绿电自给。

在中西部地区，四川省攀枝花依托当地独特的钒钛产业链，开发出全球首个 “钒电池 - 光伏” 耦合的能碳管理系统，实现单位产值能耗降低。

此外，众多地方政府通过设立专项补贴资金等方式，激励企业投身数字化能碳管理建设。例如，合肥高新区对在数字化能碳管理方面成效显著的企业给予资金奖励，并完善绿色金融支持体系，为企业提供低息贷款、绿色债券等金融服务，助力企业降低转型成本。在政策驱动与地方实践的双重推动下，AI 能碳管理迎来了前所未有的发展契机。

AI 技术在能碳管理中的应用已成为大势所趋。

物联网、大数据、人工智能、数字孪生等前沿技术在数字化能碳管理领域的应用愈发深入，且呈现出相互融合、协同创新的态势，而 AI 在其中发挥着核心驱动作用。

物联网技术通过在工业设备、建筑设施等关键节点部署大量传感器，实现对能源消耗、碳排放等数据的实时、精准采集，为 AI 分析提供了海量的数据基础。

大数据技术凭借其强大的数据存储与处理能力，对这些海量的能碳数据进行高效整合与分析，挖掘数据背后隐藏的规律与趋势，为 AI 模型的训练提供丰富的数据样本。而人工智能技术中的机器学习算法，可对采集到的数据进行深度学习，构建能耗预测模型与碳排放优化模型。

数字孪生技术则通过构建与物理实体相对应的虚拟模型，在 AI 的支持下实现对工业生产过程和园区运营的实时模拟与优化。

AI 技术的深度应用，不仅提升了能碳数据的处理效率和分析精度，更让能碳管理从传统的经验驱动向数据驱动、智能决策转变，成为推动能碳管理升级的关键力量。

随着技术的不断发展，各类能碳管理平台如雨后春笋般涌现，且功能日益丰富与完善，AI 技术在其中起到了关键的赋能作用。

以湖北能碳数字化管理平台 “中碳云” 为例，该平台整合了软硬件开发、系统运维、信息安全、能耗管理等多方面服务，依托全国碳排放权注册登记系统落户的优势以及丰富的湖北试点碳市场运行经验，在国内能碳数字化服务领域占据领先地位。

在技术实现上，“中碳云” 与湖北碳交中心数据系统直接相连，确保碳排放核算的科学性与精准性。在功能体系构建方面，AI 技术贯穿于能碳自动管控、环境信息披露、绿色企业绿色项目评价、绿色企业获客、碳足迹核算五大核心功能体系。

在行业应用方面，AI 能碳管理已广泛铺开且成效逐步显现。

工业企业作为碳排放的主要源头，在数字化能碳管理方面展现出强烈的需求与积极的行动，而 AI 技术成为推动企业能碳管理变革的重要引擎。众多工业企业纷纷投身数字化转型，建设数字化能碳管理系统，实现对生产全流程的能源消耗与碳排放的实时监测、精准分析与优化调控，AI 技术在其中发挥着关键的数据分析与决策支持作用。

在钢铁行业，宝钢股份打造的智慧碳数据平台已上线运行，该平台运用云计算、大数据、人工智能等先进技术，覆盖钢铁生产的全流程、全工序、全品种，包含碳核算、碳资产、碳足迹三大核心模块。通过该平台，能够实时采集、自动计算碳排放数据，并生成专业报告，为企业实施低碳生产提供全方位的数据支撑。在 AI 技术的助力下，平台建成后，宝钢股份的吨钢碳排放强度从 2.16 下降到 1.98 以下，节能减排成效显著。

在化工行业，不少企业利用数字化能碳管理系统，对生产过程中的能源使用进行精细化管理。例如，通过监测反应釜、压缩机等关键设备的能耗，运用 AI 算法优化设备运行参数，调整生产工艺，降低能源消耗与碳排放。一些化工企业还借助数字化平台，在 AI 的支持下实现对上下游产业链的碳数据整合与协同管理，提升整个产业链的绿色发展水平。

在园区层面，众多园区积极推进数字化能碳管理平台建设，从整体规划角度出发，对园区内的能源供应、企业生产、基础设施运行等进行统一管理与协同优化，打造绿色低碳园区，AI 技术同样发挥着不可或缺的作用。

苏州工业园区的能碳平台颇具示范意义，该平台整合了园区内各企业的数据，通过对蒸汽管网压力波动等数据的深入分析，在 AI 算法的帮助下及时发现并解决能源输送过程中的泄漏、浪费等问题，有效提升能源利用效率。同时，园区创新性地引入 “碳积分” 制度，企业在节能减排方面的努力与成效将转化为碳积分，可用于兑换税收优惠、用地指标等实实在在的奖励，极大地激发了企业参与节能减排的积极性与主动性。

在沪苏大丰产业联动集聚区，通过建设数字化能碳管理平台，充分满足了产业集聚区内企业的绿色用电需求，实现了降碳目标，有力推动了区域内产业的数字化绿色化协同发展。这些行业应用案例充分证明，AI 技术已成为推动工业企业和园区能碳管理升级、实现节能减排目标的核心技术手段，AI 能碳管理已成为行业发展的必然趋势。

能碳数字化市场展现出巨大的发展潜力，产业规模快速扩张且呈现多元增长态势。

据估算，其潜在规模超 5000 亿元，涵盖智能硬件、软件服务、碳咨询等多个细分领域，形成了庞大且完整的产业链。

工业和信息化部印发的《工业企业和园区数字化能碳管理中心建设指南》，标志着我国工业领域节能降碳管理正式迈入"能碳双控"的智能化时代，数字化能碳管理中心也将成为工业企业与园区转型的“标配”。

数字化能碳管理中心的建设是一个系统工程，需要从多个方面进行综合考虑和规划。

1.明确建设目标

工业企业和园区应致力于通过数字化能碳管理中心的建设运行，实现对能耗和碳排放的精准化计量、精细化管控、智能化决策与可视化呈现，持续提升节能降碳管理能力，有效支撑能源利用效率提升和碳排放降低，促进绿色低碳转型。

2.确定业务功能

能碳管理中心需具备一系列业务功能，全面覆盖能源管理和碳排放管理需求，包括但不限于能耗查询、能源消费量和强度计算、能源消费分析与用能策略推荐、能效对标、能流分析、能效平衡与优化、用能与碳排放预算管理、碳排放核算、产品碳足迹核算、供应链碳管理、碳核查支撑、碳资产管理等。工业企业和园区可结合自身行业特点、实际需求等，确定开发建设的具体功能。

3.构建技术方案

系统架构设计：根据信息系统建设国家标准、行业标准及相关要求，设计包括基础设施层、数据采集层、数据架构层、模型组件层、业务应用层、互动展示层六大板块的系统架构。

基础设施建设：能碳管理中心运行环境包括服务器、存储、网络、安全设备及操作系统、数据库等。运行环境应稳定安全，确保能碳管理中心响应迅速，兼具易用、可维护、可扩展及稳定特性。应构建全面的系统安全协防体系，保障网络、系统及数据安全。

数据采集：能碳管理中心可通过现有系统数据对接、仪表采集、手工填报和烟感实测等采集方式完成能源消费、生产经营等关键数据的采集和上传。加强能源和碳排放计量器具配备和检定校准，提高物联网智能传感器、智能仪表覆盖率，提升数据自采率。制定数据审核机制，采取区块链等存证技术，提升数据质量和安全防护。

数据架构构建：发挥工业互联网标识解析体系贯通产业链上下游企业、促进数据互通和信息共享的作用，通过工业企业和园区生产管控、管理信息以及工业互联网平台等既有系统和数据平台，以及构建基础数据库、采集数据库、业务数据库、统计数据库等方式，确保各类数据的安全性、准确性和高效利用。鼓励工业企业和园区根据实际需求，以国际国内相关权威碳排放因子为基础，不断积累聚集本土碳排放因子数据，逐步构建碳排放因子数据库，加强与国家温室气体排放因子数据库衔接。

模型组件开发：加强能效对标、企业碳排放核算、产品碳足迹核算、园区碳排放核算等算法模型与国家标准、行业标准及相关要求的衔接统一。鼓励工业企业和园区依据业务需求开发模型组件。

互动展示设计：根据实际需求，通过大屏、电脑端、手机端等提供访问入口，构建相关数据、业务等的可视化能力。

4.落实保障措施

组织保障：工业企业和园区应建立能碳管理技术队伍，明确节能降碳管理职责，落实相关制度，并定期开展业务培训，提高管理能力。

制度保障：建立健全能碳管理中心运行维护管理制度，加大投入，保障高效运维和持续更新。鼓励资源整合，将已建设能源管理中心升级改造，并促进能碳管理中心与既有信息系统等的协调对接，实现数据共享。

网络和数据安全保障：增强网络和数据安全保护意识，落实相关国家标准，压实主体责任。根据实际情况，设定安全等级保护级别，做好重要数据识别、分级防护和风险评估，保障数据安全。

2024 年中央经济工作会议首次提出 “建立一批零碳园区”，2025 年国务院进一步明确 “加快推动零碳园区规模化建设” 。各地政府纷纷出台配套政策，如上海对零碳园区建设项目最高补贴 800 万元，广东要求新建产业园区 100% 配置数字化碳管理平台。这一系列政策为 AI 赋能零碳园区提供了坚实的政策基础和发展动力。

据不完全统计，国内已经有约77个经开区将要创建零碳园区，零碳园区将呈井喷式发展。而在园区建设的过程中，AI赋能园区将是未来。

AI 赋能零碳园区的模式主要包括：

1.数据驱动的能源优化模式

园区搭建能源大数据平台，收集电力、燃气、热力等各类能源数据。利用 AI 算法对这些数据进行深度挖掘和分析，预测能源需求趋势，进而优化能源生产、存储和分配策略。

2.智能设备与物联网融合模式

园区内广泛部署智能传感器、智能电表、智能阀门等设备，并通过物联网实现设备互联互通。这些设备实时采集能源消耗、设备运行状态、环境参数等数据，并上传至 AI 管理平台。AI 系统根据这些数据，对设备进行智能控制和优化。

3.产业协同创新模式

以 AI 为核心，构建园区内企业之间的产业协同创新平台。不同企业在平台上共享数据、技术和资源，通过 AI 算法实现精准的产业对接和协同合作。

同时，AI 还可用于挖掘产业链上下游企业之间潜在的合作机会，推动产业创新发展，为企业提供政策咨询、市场分析等 AI 赋能服务，精准匹配企业诉求与承办部门，推动问题高效解决 。

4.智能运营管理模式

利用 AI 技术实现园区运营管理的智能化，涵盖安防监控、交通管理、设施维护等多个方面。在安防监控中，通过 AI 视频分析技术实时监测园区内的人员和车辆活动，实现异常行为检测、入侵报警等功能，提高园区安全性。在交通管理方面，AI 系统根据实时交通流量数据，智能优化交通信号灯配时，引导车辆行驶，减少交通拥堵和尾气排放。

现阶段，零碳园区打造正呈现AI技术融合与创新发展趋势：

1.与数字孪生技术结合

数字孪生构建能源全景地图，实时映射园区物理空间，集成全设备数据，实现分区域能耗与碳排放动态监控。AI 算法则对能源流进行秒级动态建模，进一步优化发电、储电、用电全流程，使能源使用更加高效、稳定。如在一些大型工业园区中，通过数字孪生技术构建出园区的虚拟模型，将现实中的能源设备、管网等映射到虚拟模型中，AI 系统根据实时数据对虚拟模型进行分析和优化，再将优化策略应用到现实园区中，实现能源管理的精细化和智能化 。

2.与物联网技术结合

物联网传感器收集园区内各种设备和环境的数据，为 AI 分析提供丰富的数据源。例如，通过物联网传感器实时监测楼宇能耗，再借助 AI 技术自动调节设备，实现综合能效的提升。在零碳园区中，大量的物联网传感器被部署在能源设备、生产设施、环境监测点等位置，实时采集能源消耗、设备运行状态、空气质量、水质等数据，并将这些数据传输给 AI 系统进行分析处理，从而实现对园区的全面感知和智能化管理 。

3.经济效益

通过 AI 赋能，园区可降低运营成本，如通过优化能源配置、提高能源利用效率，降低用电成本。同时，企业可通过碳交易市场将减排量转化为经济收益，提升碳资产价值。例如，浙江某工业园区通过 AI 虚拟电厂整合 50MW 光伏 + 20MWh 储能，进行峰谷套利，年收益超 3000 万元 。此外，AI 赋能的零碳园区能够吸引更多优质企业入驻，提高园区的租金和土地价值，促进园区经济增长。

4.社会效益

零碳园区的建设有助于减少碳排放，应对全球气候挑战，提升园区的社会形象。同时，AI 赋能零碳园区的发展模式可作为示范案例进行推广，为其他园区的绿色转型提供借鉴和参考，推动全社会的可持续发展。例如，一些先行建设的零碳园区成为了行业标杆，吸引了众多其他园区前来参观学习，带动了整个地区的产业绿色升级 。

通过多种创新模式的应用，AI 赋能零碳园区将成为未来园区发展的主流趋势。