数字经济赋能制造业绿色发展面临的挑战及路径

杨轶雯，田贵生

（郑州西亚斯学院，郑州 451150）

1 引言

实现制造业绿色转型发展，是助力工业领域实现碳达峰碳中和目标的必由之路，也是建设现代化产业体系、经济转型升级的必然选择。数字经济作为一种新兴经济形态，以其独特优势为制造业绿色转型发展提供了前所未有的可能性和动力。数字技术如大数据、云计算、物联网和人工智能等，正在深刻改变制造业的生产方式、管理模式和业务流程。这些技术的应用有助于提高资源利用效率，减少能源消耗和排放，从而推动制造业向绿色、低碳方向发展。本文通过分析数字经济推动制造业绿色发展的作用机制及在实际操作中面临的挑战，旨在探索数字经济赋能制造业绿色发展的路径。本文在理论上有助于丰富和发展数字经济与绿色制造领域的学术研究；实践上可为政府部门制定相关政策、企业实现绿色转型提供参考。

2 中国制造业发展的现状

2.1 总体规模保持全球领先地位

2023 年制造业规模以上工业增加值同比增长5.0%，总体规模连续14 年保持全球第一。具体到各个细分行业，如汽车制造业同比增长达到20%，电气机械和器材制造业增长了10.1%，表明这些领域的快速发展。此外，汽车出口量达到491万辆，同比增长57.9%，首次跃居全球第一，显示了中国制造业的强劲增长势头和在全球市场上的重要地位。

2.2 高技术制造业继续稳定增长

2023 年高技术制造业投资增长了10.3%，明显快于全部投资的增长速度。在高技术制造业中，特别是航空、航天器及设备制造业，计算机及办公设备制造业，电子及通信设备制造业的投资分别实现了显著增长。这些数据表明，中国高技术制造业在国内经济中的比重正逐步提升，反映出制造业正在向更先进技术水平和更高价值链方向发展。

2.3 绿色新能源产品成为新增长点

在“双碳”目标下，新能源产品市场呈现快速增长态势。2023 年新能源汽车、太阳能电池、汽车用锂离子动力电池“新三样” 相关产品产量较快增长，比2022 年分别增长30.3%、54.0%、22.8%，水轮发电机组、风力发电机组、充电桩等绿色能源相关产品生产保持高速，产量分别增长35.3%、28.7%、36.9%。全国水电、风电和太阳能发电等可再生能源发电装机规模再创新高，超过14 亿千瓦，占比过半。水电、核电、风电和太阳能发电等清洁能源发电量为2.7 万亿千瓦时，比2022年增长3.1%。

3 数字经济推动制造业绿色发展的作用机制

从产业发展角度看，数字经济本身就是一种低碳循环经济，与“双碳”战略的目标相契合。数字经济以低消耗、低排放、高效率为基本特征，符合可持续发展的理念。在全球范围内推进绿色发展的大背景下，数字经济作为新时代的产物，为传统制造业带来了转型升级的新机遇。中国作为一个制造大国，正经历由数字化驱动的工业革新，其中数字经济在产品设计、工厂生产、上下游供应链以及产品使用与回收4 个关键环节的融入，正推动制造业朝着更加绿色、高效、智能方向发展。

3.1 推动产品设计的绿色化

数字仿真和建模技术的应用允许设计师和工程师在不需实际制造物理原型的情况下，对产品设计进行全面评估。不仅可针对设计的每个方面进行细节调整，包括材料选择、结构稳定性及产品的整体环境影响，确保最终产品在生态效率和性能方面的优化，而且可显著减少因试错导致的物质浪费和能源消耗。例如，特斯拉在开发新车型时，广泛使用数字仿真技术来测试车辆性能，包括其耗能和安全性，以减少物理测试的需求，节省大量资源。生态设计原则的核心在于整个产品生命周期的可持续性，从原材料的采集、生产过程、产品使用，直至最终的废弃和回收。该原则要求设计师在设计阶段就考虑到产品的可回收性、维修性和升级可能性，以及如何减少在生产和使用过程中的能源消耗。利用大数据和AI可以帮助企业在设计阶段就预测产品的环境足迹，从而作出更加负责任的设计决策。例如，IKEA 公司通过应用大数据和人工智能技术挑选环保材料，并优化产品设计，使得产品易于拆解、回收和再利用，有效减少了包装和废弃物的产生，展示了如何在设计阶段就融入绿色理念。

3.2 推动生产的绿色化

智能制造系统的核心在于使用先进的信息技术和自动化技术，实现生产过程的高效和灵活性。这包括使用传感器、机器学习算法和实时数据分析来监控生产线的运行状态，及时调整生产参数以优化能源和材料使用效率。这种方法不仅能够降低生产成本，还有助于减少环境污染和资源浪费。例如，西门子的数字化工厂解决方案通过智能系统监控生产线，优化能源使用，减少浪费。清洁生产技术的应用旨在减少生产过程中的废物产生和排放。这包括采用更加环保的生产方法和材料，以及实施废物回收和再利用策略。数字技术在此过程中起到关键作用，通过精确监控和控制生产过程中的能源使用和废物排放，企业能够实现更加清洁、高效的生产模式。例如，宝钢集团通过部署高效的烟气处理系统和在线监测设备，大幅降低了其生产过程中的环境影响。

3.3 推动供应链的绿色化

使用区块链技术可以确保供应链中信息的透明度和不可篡改性，从而增强了对供应链各环节的监管能力，包括原材料的采购、生产过程的环境标准，以及产品的运输和分销。这有助于企业和消费者确保产品的可持续性，同时提高了对供应商的责任要求。例如，宝马集团使用区块链技术追踪供应链中的可持续材料来源，确保其符合公司的环保和社会责任标准。通过大数据分析和AI 技术，企业可以更有效地管理其供应链，从而减少库存成本和运输过程中的碳排放。通过分析市场需求、物流网络以及供应商性能等大量数据，企业可以优化生产计划和物流路线，减少不必要的运输和仓储，进一步降低环境影响。例如，亚马逊利用其高度优化的物流网络，通过预测性物流和配送路线优化，减少了运输过程中的碳足迹。

3.4 推动产品使用与回收的绿色化

通过将智能技术集成到产品中，可以显著提高产品的使用效率和寿命。这种智能化既适用于家电产品，也可扩展到各种消费品和工业产品中，如通过远程监控和数据分析优化产品性能，减少能源消耗，并及时提醒用户进行维护或升级，延长产品使用寿命。例如，智能家电如节能冰箱通过监控和调整其运行模式，减少能源消耗。数字化平台和应用程序可大大简化产品回收和再利用的流程，通过在线平台，消费者可以轻松地将旧产品送回制造商或专门的回收中心，而企业则可以通过高效的物流和处理系统，将回收的材料重新投入生产过程。这种闭环回收机制不仅减少了资源的浪费，还促进了循环经济的发展。例如，苹果公司利用专门的机器人拆解旧iPhone，回收和再利用宝贵材料，减少了废物的产生。

4 数字经济赋能制造业绿色发展面临的挑战

4.1 政策法规滞后与监管难度增加

在数字经济驱动下，制造业绿色发展面临的政策法规滞后主要表现在对新兴技术融合应用的监管框架缺乏前瞻性和适应性。特别是人工智能、物联网及大数据等技术在绿色制造过程中的应用，现有的法律体系未能及时更新以包容这些技术带来的环境效益与潜在风险。此外，对于跨界技术的应用和多领域融合，缺少具体的操作指南和标准，使得企业在采用新技术推动绿色转型时面临法律风险和政策不确定性。例如，在智能制造与可再生能源结合的项目中，如何确保数据共享的同时保护知识产权和个人隐私，成为亟需解决的问题。从监管难度增加的角度来看，数字经济下的制造业转型引入了全球化的供应链管理和网络化的生产模式，这不仅放大了监管的范围和深度，也提升了监管的复杂性和技术要求。例如，全球化供应链中的环境标准一致性、跨境数据流的安全性和合规性监管，以及在分布式生产系统中确保产品质量和环保标准的一致性等，都对传统的监管模式提出了挑战。

4.2 数字鸿沟的存在与制造业绿色发展不平衡

数字经济助推制造业绿色发展的过程中，数字鸿沟的存在加剧了制造业发展的不平衡。这种数字鸿沟主要体现在不同地区或企业之间数字化技术水平、信息获取能力和数字基础设施建设的差异。发达地区或企业通常拥有先进的数字化技术和资源，能够更好地应用数据驱动的方法实现绿色生产，而欠发达地区或企业由于缺乏数字化基础设施和技术能力，往往难以顺利实施绿色转型，加剧了制造业绿色发展的不平衡局面。这种不平衡不仅影响了各地区制造业的竞争力和可持续发展能力，还可能加大地区经济发展的差距，因此需要通过加强数字技术普及、改善数字基础设施建设、加大政策支持和资金投入等措施，缩小数字鸿沟，推动制造业绿色发展实现更加均衡的局面。

4.3 数字化与绿色化技术难以整合

虽然数字化技术如大数据、云计算、物联网和人工智能在理论上能显著提升制造业能效和减少环境影响，但这些技术的有效整合与现有制造系统的兼容性却是一个极大的挑战。对于大多数中国制造企业而言，既需升级现有生产设备，又要引入新的数字化技术，这不仅涉及巨大的资金投入，还包括技术对接、系统兼容以及员工培训等一系列问题，特别是对于缺乏足够技术基础和资金支持的中小型企业。

4.4 数据管理和分析难度大

随着制造业数字化程度的提升，产生的数据量呈指数级增长，包括生产过程中的各种数据、能耗数据以及环境监测数据等，大规模和多样性使得数据管理变得异常复杂。同时，制造业绿色化转型迫切需要依赖数据分析来监测和改进生产过程，优化资源利用，减少能耗和废物排放。然而，由于数据可能来自不同系统、部门，存在着格式不一致、缺失等情况，从而降低了数据分析的准确性和可信度，使得企业难以有效地利用这些数据来推动绿色化转型发展。

5 数字经济赋能制造业绿色发展的路径

5.1 构建动态政策更新机制，创新监管方式

为应对数字经济赋能制造业绿色发展中遇到的政策法规滞后问题，政府和立法机构需要加快法律法规的更新速度，特别是针对数字经济和绿色制造的交叉领域，制定和修订相关政策，明确技术应用的法律边界和环保要求。建立动态的政策更新机制，通过设立专门的技术评估和政策研究团队，持续跟踪技术发展趋势，确保政策法规与技术进步同步。此外，鼓励政府、企业和研究机构之间的合作，共同参与绿色标准和技术规范的制定，以促进技术创新和绿色发展的有序融合。面对监管难度的增加，监管机构需利用新兴技术如大数据分析、区块链和人工智能等工具，提升监管的效率和透明度。这包括构建数字化监管平台，实现对制造业环境影响的实时监控和管理，以及提高对跨境数据流和供应链的监管能力。国际合作在此过程中扮演关键角色，通过建立国际监管框架和标准，促进信息共享，共同提升全球制造业的绿色发展水平。此外，增强监管人员的专业培训，使其能够有效地应对新技术带来的挑战，是确保监管措施有效性的基础。

5.2 缩小数字鸿沟，平衡区域制造业绿色发展

解决数字鸿沟导致的制造业绿色发展不平衡问题，需采取多方位策略。首先，政府应加强基础设施建设，特别是在偏远和欠发达地区，提升互联网接入和数字技术的普及率；其次，政府制定鼓励政策，如税收优惠和资金支持，以促进企业采用绿色和数字技术；最后，加强跨行业和国际合作，分享最佳实践和技术解决方案，可加速绿色制造技术的推广和应用。通过这些综合措施，可以逐步缩小数字鸿沟，推动制造业的均衡和可持续发展。

5.3 建立数字化绿色制造平台，发展可持续技术创新生态系统

通过行业协会建立数字化绿色制造平台，制造企业可根据自身需求选择适合的模块，实现技术有机整合，从而降低技术融合的复杂性。借助该平台可以提供数据标准化和接口兼容性，以确保不同系统之间的数据交换顺畅。为应对创新与竞争挑战，中国制造业可积极发展可持续技术创新生态系统。这包括与高校、研究机构和初创企业建立合作关系，共同推动绿色技术的研发和应用。此外，制造企业可建立开放创新文化，鼓励员工提出创新想法，并将其转化为实际创新项目。

5.4 构建数据管理共享平台，采用边缘计算优化数据处理流程

企业利用区块链技术的不可篡改性和透明性，构建一个安全、可靠的数据管理和共享平台。这样不仅可以保障数据安全性和可信度，还能促进跨企业、跨行业的数据共享，为绿色制造提供更加丰富、多元的数据支持。通过边缘计算技术将数据处理任务分布在网络的边缘节点，减少数据传输的延迟，提高数据处理的效率。这对于实时监控生产过程、及时发现和解决问题尤为重要，有助于提升制造业能效和资源利用率。研发专门针对绿色制造需求的智能算法，如能耗优化算法、废物最小化算法等。这些算法可以帮助企业在生产过程中自动调整参数，实现资源的最优配置，降低能耗和排放。

5.5 明确绿色发展目标，改变管理方式

企业应以顶层设计和战略规划为起点，明确设定制造业绿色发展及数字化转型目标，将目标整合到企业使命和长期战略中。领导需以行动示范承诺，并通过培训与教育加强员工对绿色发展和数字化的理解与技能。

在管理上采取扁平和灵活的结构，建立跨部门合作机制，促进不同部门间的信息交流和资源共享。同时，采用高效的管理策略和数字化工具提升效率，构建以成果为基础的评估体系及激励机制，鼓励员工发挥创新思维，并积极参与绿色及数字化转型。