■  来阿龙

　　全球环境治理面临严峻挑战，绿色低碳转型已成为国际社会的共同使命。中国提出的“碳达峰、碳中和”战略目标彰显了大国责任担当，为产业升级指明新方向。与此同时，以大数据、人工智能为核心的数字经济正深刻重塑传统生产模式，为低碳技术革新注入强劲动能。制造业作为能源消耗主体，其绿色发展进程直接影响“双碳”目标的实现效率。因此，本研究就数字经济驱动制造业绿色变革的内在机理与实现路径展开系统性探讨，以期为产业低碳化转型提供可行性参考框架。

　　数字经济赋能制造业绿色低碳发展的内在机理

　　“双碳”目标。我国提出的“碳达峰、碳中和”战略目标，不仅是应对全球气候变化的庄严承诺，更是推动经济社会系统性变革的重要契机。这一目标的本质在于重构能源生产与消费模式，通过建立更高效、更清洁的能源体系，实现经济增长与碳排放的深度脱钩。其核心内涵包含双重任务：既要确保在既定时间节点控制温室气体排放总量达到峰值，又要在后续阶段通过技术革新与结构优化实现净零排放。

　　数字经济。以数据要素为核心驱动力的数字经济形态，正在打破传统产业发展的时空限制和资源约束。不同于工业时代的线性增长逻辑，其独特价值在于通过信息技术的泛在连接能力实现全要素生产率的非线性跃升。关键特征体现在三个维度：技术基础层面，物联网感知系统与5G高速网络构建起实体世界的数字镜像；运行机制方面，云计算提供的弹性算力与区块链建立的信任协议，使大规模协作突破组织边界成为可能；价值创造维度，人工智能驱动的预测性分析重构决策模式，推动资源配置从经验判断转向精准映射。

　　制造业的绿色低碳转型。作为支撑国民经济的主体部门，制造业的绿色化进程深刻影响着“双碳”目标的实施效能。该领域转型的特殊复杂性源于双重约束：既要应对生产过程中的能源消耗强度问题，又需解决产品全生命周期的碳足迹管理难题。现实困境主要表现在粗放式发展惯性导致的高排放锁定效应，以及末端治理模式下节能环保投入的边际效益递减。破局方向需把握三个关键支点：在技术路径上加速电气化替代并发展氢基冶金等突破性工艺；在管理体系方面构建覆盖研发设计、物流供应到回收利用的闭环碳管控机制；在产业生态维度推动绿色工厂群落与循环经济园区建设。

　　数字经济赋能制造业绿色低碳发展的路径

　　智能制造与绿色低碳发展。智能制造体系通过虚拟空间与物理实体的深度融合，正在重构制造业的低碳发展范式。其核心价值在于打通从产品设计初始阶段到终端回收再利用的全过程碳流监控，使传统的分段式环境管理升级为动态碳迹追踪系统。具体表现为柔性生产系统对能源供需波动的智能匹配能力，在满足个性化订单需求的同时大幅削减无效产能。基于数字样机的仿真优化技术可预先验证生产工艺的环保效能，避免实体产线调试中的资源浪费现象。更为关键的是，智能装备的自我诊断预警功能极大降低了设备空转等隐性耗能行为，配合分布式能源管理模块实现厂区微电网的优化调度。这种技术范式突破的实质在于将环境成本内化为生产决策要素，使绿色目标与经济效率在系统层面达成内在统一。

　　物联网与数字化监控技术。物联网架构构建的泛在感知网络犹如为制造系统安装了神经末梢，实现能耗与排放的毫秒级动态可视。通过植入生产单元的微型感知节点形成全息监测图谱，突破传统计量表计的空间盲区局限。基于物联数据流的能效诊断平台，如同设备运行的听诊器，可精准定位管路泄漏、电机过载等非常规耗能病灶。在环境治理维度，车间级的污染物浓度网格化感知矩阵配合云端扩散推演模型，使污染管控从末端截流向源头防控转变。这种技术的革命性在于构建起覆盖原料入库、在制品流转到废弃物产出的物质代谢追踪链，通过物流与能流的耦合分析实现循环利用机会的智能识别。

　　人工智能与智能决策支持。人工智能驱动的认知革命正在重塑制造业的环境治理逻辑，其核心突破是将海量异构数据转化为动态决策智慧。在生产调度领域，深度学习模型对历史耗能模式的深度解构可实现工艺参数的自主寻优，使既定的“设计工况”升级为实时演进的“最佳生态位”。在污染防治方面，图像识别与光谱分析技术的结合使固废组分辨识效率超越人工检测极限，为精准资源化利用提供新方案。最具前瞻性的应用是搭建企业级碳代谢数字孪生体，通过多源信息融合推演不同减排路径的综合效益图谱，为管理者提供三维可视化决策沙盘。这种技术范式的根本优势在于处理非线性复杂系统的能力，有效破解传统环保管理中“头痛医头”的碎片化困局。

　　本研究揭示数字经济正通过三重机制重塑制造业低碳转型路径：智能制造系统内化环境成本为生产变量，实现全周期碳流追踪；物联网感知网络升级为物质代谢监控体系，推动污染防控源头化；人工智能决策沙盘破解复杂系统优化瓶颈，促成减排全局协同。

　　（作者单位：陕西国际商贸学院）

　　【课题名称】本文系西安市社会科学规划基金《绿色金融影响西安市实体经济绿色创新的效应与机制研究》（编号：25GL04）。