■  王慧敏

　　在全球碳中和大背景下，国际贸易规则正在发生深刻变革，企业面临来自发达经济体碳边境调节机制的严峻合规挑战。目前，传统工业在生产能耗监测、供应链碳足迹核算等各方面存在明显不足，且国际绿色标准繁杂，使企业适应成本不断增加。人工智能是新一轮工业革命的驱动力，可通过实时监测能耗、全过程追踪碳足迹和改进物流决策，为破解上述问题提供新途径。依托工业绿色数据平台创建、产业链信息协同共享、合规流程智能化改造，可促使工业贸易朝着绿色低碳方向转变，使企业在国际竞争中获得新的核心优势。

　　企业贸易绿色转型的

　　外部压力与内在需求

　　发达国家的碳边境调节机制对工业出口构成了显著的合规冲击。欧盟碳边境调节机制（CBAM）及其他新型贸易壁垒，目前已对钢铁、水泥、化肥、铝业等高碳泄漏风险行业产生直接影响。该机制要求进口产品依据欧盟碳排放交易体系的价格缴纳相应税费，实质上是对进口产品的隐含碳排放进行定价。对于长期依赖煤炭、焦炭等高碳能源进行生产的传统制造业而言，产品碳强度普遍较高，该机制正式实施后，出口成本将大幅上升。以向欧洲出口钢铁型材的企业为例，除缴纳一般关税外，还需根据炼钢过程中的直接排放及间接用电量折算碳成本，这直接削弱了产品的价格竞争力，导致部分订单流失。碳边境调节机制正倒逼工业企业加速绿色转型进程，提升碳管理能力。

　　工业供应链全流程碳足迹核算的技术能力缺口。在绿色贸易壁垒面前，准确核算产品的全生命周期碳足迹是企业合规的前提，但目前大部分工业企业存在技术能力不足的问题。以光伏组件或新能源汽车电池制造为例，其供应链包含上游的硅料、锂矿开采，中游的零部件加工，下游的组装测试，链条很长且数据分散。许多传统工厂仍然使用人工填报或简单的电子表格来完成能耗统计工作，不能对生产线上每一道工序的电力消耗、蒸汽使用、废弃物排放等数据进行实时捕捉。同时，企业采购的原材料很难得到供应商提供的经过第三方核验的碳排放数据，造成碳足迹核算出现断层。由于数据采集不精准、核算方法不统一、溯源能力薄弱等问题，企业不能出具符合国际标准的碳足迹报告，这不但会降低产品的绿色信誉，也会在技术上限制企业进入高端国际市场。

　　国际绿色标准差异化对工业企业的适应成本叠加。各个国家和地区的进口产品有不同的绿色认证标准、碳排放限值和环保要求，为工业出口企业带来了很大的适配难度。欧盟、东南亚、北美等各个市场的工业产品绿色准入要求大相径庭，钢铁、五金、家电等出口产品要遵照诸多标准体系的规章约束。工业企业为了适应各个地区的贸易规则，要对生产工艺进行针对性调整，对生产设备进行改造，对环保处理工艺进行更新，从而造成巨大的人力、物力和财力的消耗，既会加大企业的经营压力，也会拉长产品的生产周期，进而影响到出口贸易的速度。一些中小企业尚未建立起标准化的适应机制，只能被动地随规则的变化而变化，不断增加的适配成本使企业的利润受到挤压，这推动着工业外贸企业寻找智能化、低成本的绿色转型道路。

　　人工智能驱动绿色贸易转型的赋能机理

　　工业生产环节能耗排放的实时监测及智能调控。人工智能技术可以深入到工业生产的各个环节中去，为制造、化工、建材等行业的能耗和排放控制提供技术手段，从而提高工业生产绿色管控水平。依托智能传感器、大数据采集设备，对生产线的用电量、耗水量、废气排放量、能耗损耗等主要数据进行实时监测，实现生产环节碳排放的动态监测。同时，智能系统通过自动比对生产能耗标准，准确找出高能耗、高排放的生产工序及设备运行状况，并及时给出改进建议。以大型建材企业为例，在多个熟料生产线上全面部署智能传感节点和边缘采集网关，实时采集用电、用水、废气排放等各种工况信号，中枢平台代替了以前的人工定时抄表方式，全天候跟踪产线碳流轨迹。此外，根据工业生产运行的规律，人工智能可以自行调节设备的运行参数、安排生产排班、改变工序的节拍，在保证产品质量和生产效率的同时减少无效能耗。

　　工业产品碳足迹从原料到出厂的全程追溯核算。人工智能大数据追溯技术可以对工业产品的整个生命周期进行碳足迹的准确核算，克服传统碳核算模式的技术缺陷，满足国际贸易碳核查的要求。对于机械、建材、化工等工业产品，智能系统对原材料开采、原料加工、半成品生产、成品组装、产品出厂等各个环节的能耗数据和碳排放信息进行全程记录，形成完整的碳足迹台账。例如，工业富联深圳观澜工厂运用AI技术创建了产品整个生命周期的碳足迹追踪体系。该工厂主要从事精密金属产品研发生产，其供应链碳排放占总排放量的绝大部分，从原材料开采到制造、运输再到废弃处理，各个阶段的碳排放数据繁多且复杂。为了解决这个难题，工厂使用碳模拟模型，给铝、钢铁、钛等金属资源创建全程追踪的碳排放系统，利用工业物联网技术对碳排放进行实时监测，重点对阳极氧化、数控加工等碳排放密集的环节实施监控，从而实现了从金属回收到再制造整个链条的碳足迹透明化管理。同时，通过系统将上、下游供应链上的碳数据统一汇总进行核算，得到产品整个生命周期内的碳排放总量，避免人工核算时出现的数据偏差、漏算等状况，生成标准化、可追溯、可核查的碳足迹报告，满足各国进口产品绿色核查和认证的要求。通过全程智能化追溯核算模式可提高工业产品碳数据的准确性和可信度，为工业出口的合规发展提供有力的数据支持。

　　跨境物流路径碳排放数据的智能优化及决策支持。跨境物流是工业出口贸易的碳排放主要来源，人工智能凭借数据研判和智能规划能力，可以实现物流环节的低碳化改善。工业产品跨境运输包括海运、空运、陆运等多种形式，不同的运输路线、运输工具、运输时段的碳排放差别很大，人工智能系统可以将运输距离、运载量、路线拥堵情况、运输能耗系数等多维数据综合起来，智能计算出各种运输方案的碳排放数值，自动选择低碳高效的跨境物流路径。同时，根据天气变化、港口调度、通关时效等实时信息对运输计划进行调整，减少因物流滞留造成的额外能耗与碳排放。智能化的物流模式可以有效降低工业外贸流通环节的碳排放总量，全方位提高工业出口贸易的绿色发展水平。

　　面向绿色贸易的

　　企业数字化转型对策

　　工业绿色数据管理平台建设及碳核算能力内化。外贸企业可以利用数字技术创建专门的绿色数据管理平台，促使碳核算能力内化到企业日常运营流程中，替代传统人工核算模式，为绿色贸易的发展打下坚实基础。这就需要企业根据五金制造、家电生产、化工加工等行业的特点，把生产能耗、设备运行、产品排放、能源消耗等各方面数据整合起来，创建一体化的绿色数据管控体系。同时，依托平台对碳排放数据实施自动采集、智能统计、实时更新、分类归档，自主完成日常碳核算工作。例如，某大型跨国五金制造集团通过部署云端一体化绿色数据管理平台，把压铸、机加工、电镀、组装等全部工序的能耗和排放数据纳入统一的架构当中，系统按照ISO标准自动抓取实时工况，智能生成月度碳盘查报表及产品碳足迹标签，实现碳核算由人工填报转向平台自动归集的内化转变，及时回应国际买家合规问询。通过不断健全平台运维体系，加强员工智能操作培训，可逐步提高企业内部的碳管理专业水平，以适应国际绿色贸易合规要求。

　　产业链上下游碳排放信息的区块化协同共享。工业外贸产业链条长、参与主体多，推进上下游碳排放信息的协同共享，可全面提升产业链整体绿色转型效率，推动外贸高质量发展。企业借助区块链与人工智能技术创建起产业链碳信息共享平台，将原材料供应方、生产企业、物流服务商等上下游主体纳入其中，实现碳数据的互通互联。同时，各个合作主体可以随时上传生产、加工、运输等各个环节的碳排放数据，形成完整的产业链碳数据链。此外，依托智能共享平台，企业可迅速整合全链条碳足迹信息，准确计算出产品的整体碳排放水平，及时对接国际绿色认证标准。这种协同共享模式有利于整个工业外贸产业链开展低碳升级，提升行业整体的绿色竞争力。

　　工业出口产品绿色合规认证的智能化流程改造。针对国际绿色标准不同造成的产品出口绿色合规认证的适配问题，工业外贸企业可依托智能化流程改造来提高出口产品的绿色合规认证办理速度和适应性。这就需要企业依托智能系统把各国的绿色贸易规则、碳认证标准、环保准入要求整合起来，创建动态更新的国际绿色标准数据库，及时了解各个海外市场的政策变动。同时，利用智能比对功能，快速找到出口产品和目标市场所适用的合规标准，提前发现产品碳排放、环保指标等各方面的适应性问题，有针对性地对生产工艺、产品参数进行调整。例如，威海市临港区创建的碳信用公共服务平台，将欧盟碳边境调节机制等国际绿色贸易规则纳入其中，建立动态更新的国际标准数据库。

　　人工智能推动国际贸易的绿色转型是由外部压力识别、赋能机制剖析、企业对策制定这三个部分组成的完整逻辑闭环。面对碳关税和国际绿色标准双重压力，人工智能通过实时能耗调节、全流程碳追踪及物流改善等手段，为工业贸易绿色转型提供了关键的技术动力。企业通过建立绿色数据平台，推进产业链协同共享，可实现认证流程智能化改造。这一转变既能有效地解决外部合规风险，也能使工业企业在全球绿色贸易新环境之下重新塑造自身的竞争优势，朝着高质量、可持续的方向发展。

　　（作者单位：北京经济管理职业学院临空经济管理学院）