2026中国汽车论坛【论坛6】丨吴炎：数智化破解汽车零部件产品碳足迹难题

2026年7月21日-23日，2026中国汽车论坛在上海嘉定举办。本届论坛由中国汽车工业协会主办，以“新开局，新机遇，新征程——共绘汽车产业高质量发展新蓝图”为主题，由“1场闭门峰会、1个大会论坛、1场技术领袖峰会、13个主题专题论坛、N场行业发布”等16场会议和若干配套活动构成，各场会议围绕汽车行业热点重点话题，探索方向，引领未来。其中，在7月23日上午举办的“【主题论坛六】精准量化·科学比较——汽车产品碳足迹管理论坛”上，江苏擎天工业互联网有限公司CEO吴炎发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

谢谢会务组的邀请，谢谢何秘书长的介绍。我是江苏擎天工业互联网有限公司的吴炎，非常荣幸有这机会跟大家一起探讨这个汽车零部件企业在做产品碳足迹核算的过程中碰到的难题，然后我们通过数智化怎么帮企业解题？开始之前呢，我想分享一个真实的故事，那是一份被退回的碳足迹报告的。这是要做压铸件的一个铝制品生产企业，给新能源汽车供货的，他跟我吐苦水说，为了这份碳报告，我们两个人已经干了3周了。

然后还找了咨询公司，终于把这个报告给弄出来了。结果呢，这份报告被退回来了。我很好奇为什么被退回来了？他说他被人问了三个问题。第一个问题，你的数据是从哪儿来的？第二个问题，这个报告是怎么算出来的？第三个问题，是谁给你出的证书？其实，不仅仅是汽车零部件企业遇到类似的问题。迄今为止，擎天互联服务的上万家企业，在没有用数字化之前，有30%～40%的企业都碰到类似的问题。

那汽车零部件行业的企业，他们为什么会有这样的压力？这里面有一个很重要的因素，就是国际供应链的链主企业设立了碳中目标，像宝马、奔驰、博世等等。那他们提出的碳中和目标，是比较靠前走的，不是2060，而是2035、2040、2045，这些目标会层层传递给汽车供应链上的配套企业。

擎天互联总部在南京，我们在长三角服务的“中国制造”特别多涉及果链的、特斯拉链的、施耐德链的，还有新能源汽车链上做轮毂的、车身钢板的、汽车内饰的。那总结这些服务过的企业，他们做产品碳足迹时面临的难，到底难在哪儿？结合我自己的工作实践，有3个地方是非常痛。第一个，是数据采集。哪怕到今天，很多企业关于碳数据依然采集不全。第二个问题，是算不准。第三个问题呢，是信不过。

汽车零部件行业，面临的普遍就是这三个最痛的问题。数据采不全的问题，我想找我的上游要数据，人家不睬我。得到的回到是“我凭什么给你数据？我的数据涉及商业机密”。听上去这个就无解？那还有呢，是我采购这个原材料，除了订单上面的这个批次数据之外，没有其他数据。

然后，即使企业自身要做节能、减碳，那如何把数据切分到工序、到设施设备？甚至很多企业没有办法做到分项计量。那么问题来了，碳数据怎么采，才能采得全？第二个问题呢，是算不准，这是一个客观的实际。首先呢，我觉得很多离散制造行业，大家的共识是碳排放核算标准是缺失的，甚至到今天，我觉得很多行业的标准有点混乱，大家都缺少一个标准的参考系。

昨天，我跟何毅秘书长聊，很荣幸地听到中国汽车工业协会正在研究出台咱们汽车零部件行业的标准核算方法，形成统一的碳语言，这个很重要。否则的话，我算我的是这个标准，他算他的用另外一个标准，怎么对比呢？对于这些国际供应链的龙头企业来讲，怎么知道供应商之间谁比谁做得更好、更低碳？

还有第三个问题，也是蛮痛的。当今天为止，中国各行各业的碳排放因子缺失严重。我服务的企业里面，不夸张地讲，在我们没有服务之前，他们有70%～80%的碳排放因子数据是用的国外的。当然，这是历史遗留问题，我们在这方面的因子数据积累薄弱、缺失，不得不用国外的背景因子数据，才能把一个产品的碳足迹具体算出来。算出来的结果如何呢？我盘点了一下，碳排放量要虚高25%～30%。这不公平！

按理说，我们中国的新能源汽车、光伏等产品在国际上是最领先的、最低碳的。为什么算出来虚高25%～30%？也就是说，用默认因子算出来的数据没有真实地揭露中国制造的绿色低碳水平，这个不合理。

第三个是信不过。AI时代，如果一份复杂的产品碳足迹报告，还用人工手搓的方式把它弄出来，我觉得这个不符合数字化时代对企业、对产业发展的要求。此外，碳足迹本身是一个全生命周期的概念，但是我也看到业界有蛮多的企业采用简易流程。

就是烧了1吨煤，然后乘一个系数出结果的方式，这个也不合理。这也是为什么国外不认可的原因，就是不能把这个东西理解成简单的加减乘除问题。由此，肯定是信不过的。那还有呢，是这个估算的比例高等系列的问题。在服务众多企业后，我甚至有很多时候也做了“接盘侠”，别人做的报告被退回来了，我去帮他去扭转。在这个过程中呢，是从需求侧存在的三个问题。

那其实，我非常感同身受以及理解企业之痛，因为外部的要求还在加，企业的投入也在加，重复工作还在加，是因为我今天给他提供报告，明天又给他提供报告。我甚至听过我的一个客户，一个月要给外面的几十家供应商提供上百份的碳报告，这事挺上去就是一件很崩溃的事情。那怎么解这个题？算采不全，算不准和不可信。擎天互联这几年下来就一直在想办法通过数字化来把这三个门槛给打掉。

那关于数据归集问题，很现实的方式，首先，就是通过技术手段，把企业里面的ERP、MES、EMS这些跟碳排放数据直接相关的业务系统能够打通，实现数据实时对接，数据自动汇聚，减轻企业重复填报、人工填报的问题。第二，是智能计算。把这些所有的这个涉碳排放的计算规则，以及计算引擎内置到软件平台里面去。

过去那么多年，我们一直在想办法教育企业，或者科普说碳足迹的知识流程，涉及什么流程，然后有什么方法，希望企业理解并记住碳足迹要如何算。然后，企业第一天听懂了，第二天就忘记了。这里面有一个悖论：就是，我们总是要站在一个供给侧的角度去给企业灌输知识，你一定要懂ISO-14067，懂规则，然后它的那个核算逻辑是怎样的，要深刻学习、理解。

其实是不可能的，企业只关心挣钱、生存。我们擎工互联的的做法，就是把那些复杂的知识全部打掉、降维，然后用软件沉淀下来。对于用软件的企业来讲，他脑子里面想的是：“哦，我今天用了10度电，烧了一升的气”，这个才是他听得懂、能理解的。如果你再跟他讲全生命周期，物质流，再讲复杂的排放因子，企业他肯定是搞不定的。所以呢，反过来，正是市场对我们的教育，然后让我知道，原来数字化应该“反着做”，站在对方、别人的角度去考虑这个问题。这样的话，软件才有生命力。

那第三个呢，是可信认证。一讲大家都知道，得别人得信这个东西，那怎么信？我跟国际、国内的这么多认证机构合作完之后，给我一个很大的启示：数据是不可能完全准确的，也不可能完全精确的，这是天方夜谭。所以，我们的每一份碳足迹报告里面都有一个章节是不确定性分析。

这与我们读高中、大学时学到的置信区间是一个概念。由此来看的话，就是你大大方方、坦坦诚诚地把你的数据链路讲清楚。从头到尾，这份报告可信，即被接受。那这个从技术角度来讲，我要用数字化来讲清楚这份报告的数据血缘，从上面到下面，到最后是怎么算出来的，把这个事情讲清楚。

第一个来讲讲数据归集。数据归集呢，解决三个方面的事情，一是多模态采集。

我们刚刚提到的对接企业表计，其实现在工厂里面的表计大多都是有智能通讯模块的，很容易把这个数据采到。还有一类呢，很多企业跟我讲，我是纸质的单，有时候是PDF的，那这个怎么弄？很简单，现在AI时代，扫描识别、多模态的技术已经很成熟了，至少我们是这么干的。第二呢，是连接企业已有的业务系统，刚才已经提到了。那这里面很重要的一个元素就是BOM。特别是离散制造行业，这个BOM表单，基本上能解决数据收集和建模的很大的工作量。

然后第三个呢，是打通供应链。这个不仅仅是自己要搞懂，还要站在我怎么能够帮我的上游能也能解决一点点问题，比如说你能够简化的，通过这种数据问卷的方式，让他填几个数就能帮你解决一些问题。否则，就是一天到晚去求爷爷告奶奶的说：“你给我发个excel”，然后要填去复杂的这个表单，这个对于很多上游企业来讲是不接受的。如果是我个人的话，我就很反感重复填复杂的Excel表格，这是逆人性的一件事情。

那最下面最左下角呢，是一台全球首款的碳计量边缘一体机。我为什么要做这个东西？是因为也是被市场教育的。当时企业不买账，为什么不买账？我记得五年前去企业，我们说可以用技术手段帮你们去做在线监测，你们不用人工手填、人工汇聚数据了，听上去这多好的一件事情！企业的答案却很简单：我的数据不想上云，我的数据不想被监测。我再问他，为什么呢？他说：“我觉得不安全，第二，我觉得这个可能还涉及一些商业机密，我的这些数据，几个数据反复校正，立马人家就立马知道我的生产工艺和能耗水平了”。

听完后，这给了我一个很强的信号：这事儿得反着做。大家以前一直在想要企业上云。那为什么这么多企业不愿意上云呢？是因为害怕。如果是这个逻辑的话，那如果把我们的碳排放核算的能力回灌到这个机器里面，把这个机器搬到企业的局域网里面，是不是企业他就觉得安全了？说干就干，我们在3年之前就把这个机器给研发出来了，今天它已经被搬到了企业里面的工控网，去跟企业里面的SCADA、ERP这些东西去对接，我觉得这个事情反而变简单了。

此刻，我站在这个地方，又在反问自己：我为什么一定要让企业上云呢？如果企业能够正常地把数据链路跑通，并且得出一份可信的碳足迹报告，这个事情不就解题了吗？第二个是智能计算，一是建模。那就说到大家都比较讨厌的就是《高等数学》的建模。说到建模，也是一个逆人性的事情，因为它里面是极其复杂，后面估计有很多专家会讲到，所以，我们一直在思考的就是，怎么能把这个建模的知识给降维、给打掉？

所以，今天的擎天互联提供的建模能力，第一个是模型广场。就像我们大家都用过WPS，会选PPT的模板，对吧？不会自己手搓一个PPT新模板出来，我就看各个PPT模板。若某个模板跟我的想法挺一致、挺接近，我就选这个模板，然后开始修改完善，就行了。一样的道理，如果我是零部件企业，这个广场里面有一个轮胎的产品碳足迹模型已经建好了，我把这个模型模板弄过来，稍微调调弄弄，就是我的了，我就能用了，这多好。所以，反问：为什么要从零开始，让企业自己去建模呢？这是一个逆人性的事情。

然后还有的方式，就是BOM导入，快速地让他把这个模型给很立体地看到。第二方面是这些复杂规则一定要沉到数字化平台里面去。让它知道，我在算什么东西的时候，能够立马智能匹配。我就用那个标准，就用那个公式去算。第三个，就是一键计算，这个是关于智能计算的部分。

那第三件事儿，是可信认证。可信认证我觉得有两件事情很重要，第一个呢，是底座，刚才其实已经提到认证过程的全链路可追溯。

我们跟老外在开碳数据讨论会的时候，聊到一个很重要的概念，现在老外已经跟得还蛮热的，叫审计级碳数据。那这里面，技术手段能做到的就是数据血缘！你用什么数据，算了一个什么东西，得到一个什么结果，这个结果又怎么汇聚的，最后形成的那份碳足迹报告的，以及，这个报告里面的不确定性是怎样的？然后，你哪些数据采得还不够细致，你很坦荡地把它表述出来。那这个，除了这个数据血缘之外，还有这个区块链的存证这个就不细讲了。还有MRV的一个全链路的嵌入。

第二件事情呢，我觉得，是特别希望能够对这个行业能产生一些变化，也就是咱们认证模式的线上化，其实这件事情我们在三五年前就开始做了。那到今天其实包括SGS，我们跟DNV、SGS、TUV、BV还有CQC方圆等等国内国际的这个主流的认证机构都已经合作了，而且都是系统在线上认证。不是去企业，在会议室里面翻发票、对台账，待个两三周，不是这个模式。

这也是市场教会我的。我很真诚地讲，很多企业其实是比较头疼的。说认证人员来了之后，我还安排人陪着，还订会议室，然后还得配合去提供各种材料。就像审计公司一样，财务审计一样。企业觉得这个负担其实挺重的，对吧？但企业角度，他确实是这样的。那对于认证机构来讲，我跟蛮多认证机构都聊过，其实认证这个行业也挺卷的。他们最贵的是人头费，你派一个人出去，那总归要有成本的。

我就在想，企业也痛，认证机构也痛。那为什么我站在中间不做点事情？如果搭建一个数字化生态平台的话，不就这个事情就解决了？我通过平台来撮合，我天生是干运动员的，我又不当裁判员，我帮企业采数据、算数据、出报告，我又不发证。那么多的脏活儿累活儿，我用数字化的方式来干，那把两头连接起来，这个事情不就解决了么，也减轻了大家很多负担？OK，说干就干！在3年前，我们就搭建了碳排放在线认证这个平台。

在这个认证平台搭好之后呢，其实今天的碳排放认证平台就类似于碳认证领域的一个“淘宝”。有卖家、有买家，然后这个零部件企业说：“我要稍微便宜一点的。”OK，我去帮他去连接，谁的性价比更好、出证更快、质量更高；有些企业会说，我就要国际最权威的，钱不是问题。那OK，我再帮他选他想要的东西。我站在平台者的角度，作为一个生态方去做这件事情，那这个题不就解了一部分吗？

到今天为止，我们也很自信地说，通过数字化碳平台的这个碳认证的方式，大大减轻了双方的压力和负担，因为那些脏活儿、累活儿都是软件已经帮他干好了，不用去在人工再从零开始去手搓这个事情了。那这个里面呢，还有一个过程大概在3年前，这个模式趟出来之后，其实我心里面是没底的。因为以前的认证都是古法验证，是人到现场。然后这种方式呢，变了之后呢，我心里面想的是，这国家认不认这个事情、这个模式。

然后就写了一个申请材料，然后报给认监部门，没想到批复同意了。那其实这也是个很强的信号，就是其实各个层面是鼓励你用更高效、更便捷的方式为企业纾困、为企业减负的。这是关于认证。

那这个平台长什么样子？汽车的碳足迹公共服务平台大概就是长这个样子，这是我们在给我们在某个地方给当地的汽车产业链做的碳足迹公共服务平台，那包括这个盘查的足迹以及零部件的这些覆盖。

讲几个案例吧，这个我服务过的企业里面，我觉得做得还不错的，做得比较好的几个案例。第一个案例，大家都知道，他们在新能源汽车的出口方面非常之厉害。同时，在低碳这个事情上也做得非常之优秀。我在服务过程中呢，因为结合今天的主题，讲一下它的一台车的碳足迹是怎么算出来的。其实过程蛮痛苦，本身也是挺复杂事儿。首先是建模，前面已经讲到了建模的方式。那建模这个事情呢？有BOM表、有物料，还有车型，百款车型，这个弄起来也蛮复杂的。

一台车的话，印象中差不多16000到20000个零件，大概这么个体量，涉及的数据量非常巨大，然后通过数据建模之后呢，进行核算，核算用的是我们刚提到的那套逻辑，就是这些方法学是沉淀好的。然后因子是分层级的能够把它的最真实的低碳水平揭示出来。这个报告生成后没有结束，还有相应的分析，以及后面的减碳。这是我特别想讲的，就是不是交完合规报告就结束了，后面可以干的、可以提质增效的事儿多了。

这边讲件事情，是我们也干了一件很笨重的事情，但是不得不干的事情，就是我们帮他去对接了已建的多个业务系统，涉及供应链管理系统、能源管理系统、物料系统、MES系统，反正一个系统一个系统去对，我从碳的这个角度去看看一台车。因为要的数据太多了，而你要让人去填，是不可能的。这是第一件事情。

第二件事情，是算一台车的碳足迹需要多长时间？即使是用软件，我们第一次把这个模型搭出来之后，算一台车需要两天时间。就是你在软件上点个按钮，你可能等两天才能出结果，因为它确实数据量太大了。然后客户说：“不行，这个我不答应。”如果我是客户，我也不答应。所以，这不是用AI什么驱动编码就结束了，这个是涉及很底层的一些计算机软件工程的能力。所以，从高级语言，到汇编语言，到底层的机器语言，需要动脑筋。

如果这个模型放在cpu、放在内存里面算，是不是直接绕掉了那些编译过程，是不是更快？真的，这条路真的走通了。今天一台车算出来10分钟。我想，不是说一定要比谁快，但是一定要站在企业角度去帮企业去解决一些问题。

第二个案例是中铝。我觉得有三点，中铝是做得很不错的，第一个是量化了上游的再生铝，再生铝丢到炉子里面去，那肯定是绿色减碳的对吧？又不是全部用原生铝。第二个，是不同的省份，排放因子是肯定不一样的。比如说我的电解铝厂是在山东，相较于我在四川、云南，水电居多，这肯定结果肯定是不一样的。第三个，是绿电的使用，如果我厂房有屋顶光伏，带来的效果肯定是不一样的。所以围绕这几个方面，我们层层穿透上游的供应商，来帮他把铝锭碳足迹算得更准。

第三个案例是中信，也是做得非常优秀的一家企业，应该在车轮毂这个方向是全球很厉害的企业了。

我们帮他把车轮毂的模型给建起来，然后进行上游的追溯，以及披露绿证、绿电以及废料对碳足迹减少带来的贡献。还有呢，是通过敏感性分析提供减碳建议。那最右下角呢，是碳流图，就是我们要告诉，看懂碳这个事情在一个车轱辘上面，从头到尾的碳排放是怎么产生的，在哪些环节，未来是可以去做一些减碳动作。

最后呢，讲一下，很多人有个误区，交完碳报告就结束，但是我想：不止于此的碳足迹。很多我看到的一些企业，已经从被动的合规交差，走向了主动打造低碳竞争力。今天各行各业都在卷，但是我坚信低碳能破“万卷”。碳足迹这个事情呢，还可以去做供应商的优化，去选对我最利、最有利的供应商，还有多方案的对比，以及促进节能减碳，还有低息贷款，在长三角、江苏、浙江这一带，其实碳足迹的挂钩贷款已经出来了，而且已经落地。一方面，如果你比行业的平均值碳足迹更低，你的贷款额度更多。第二个，你如果每年的碳足迹绩效下降的话，那你的利率也是偏低的。这个对于很多企业来讲，我觉得是真金白银的事情。

OK，最后做简短自我介绍擎天互联的吴炎做碳排放呢，已经做了17年了。这条路非常之艰难！

其实我是一个搞技术、写代码出身的。很多人不理解企业产业侧，不理解这看不见、摸不着的这个东西有什么、有什么用。但是今天我站在这个地方，越来越笃定这是很多产业，高质量转型可能是为数不多的机会之一。那这17年我们做了三件事情：第一个，是通过可信碳计量、多场景采信，碳核算引擎来构建起了碳计算的能力之基。第二，是为汽车、离散制造、光伏电池、陶瓷、平板玻璃、化工、石化、钢铁、水泥这些行业，推出了碳盘查、碳足迹、碳关税、碳认证、碳资产、碳标识等一系列的产业之用，而这些应用已经撒向了上万家企业。

第三，擎工互联已经服务碳排放了17年。咱们中国的应对气候变化谈判所需要的数据能力支撑，中国制造绿色出海所碰到的困境疏通，国内的一些地方的碳考核、碳交易这些事情，我们也支撑了17年。包括最左边这个，我们也承建了全国的碳市场的管理平台，还有国家的碳因子库等。

我觉得，碳足迹这件事情路长且阻，但是方向一定正确，也特别期待能够跟在座的各位专家、领导，还有行业同仁能够一起，为产业的绿色低碳发展，一起想办法，一起来解题。好的，谢谢大家。

（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）