习近平总书记向世界做出了中国力争要在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的庄严承诺，党的二十大报告也明确指出要“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”，彰显出我国走绿色发展之路的信心和决心。制造业是国民经济的基础和支柱产业，摆脱传统高污染高能耗发展模式，实现绿色发展，不仅是实现高质量发展目标，促进中国制造业迈向国际产业链中高端，实现由制造大国向制造强国转变的必然选择，更是基于可持续发展理念，符合生态文明建设要求，实现碳达峰碳中和“双碳”目标的最佳方案。

制造业绿色发展的现状与挑战

1990年中国制造业增加值仅占全球的3%，2021年已上升至近30%。目前在世界500多种主要工业产品中，我国有220多种工业产品产量位列全球第一。自2010年以来，中国制造业总产值已连续12年位居世界第一。然而，我国制造业在取得显著成就的同时，仍没有摆脱高能耗、高排放、低效率的粗放式发展模式。中国制造业的碳排放与能源消费自2000年以来快速上升，目前正处于高位平台期。中国早期制造业大多承接欧美淘汰的落后产能，且往往片面追求发展速度，忽视了生态环境影响，导致矿产资源枯竭、环境污染加剧和空气质量恶化等问题，给中国的资源环境带来巨大压力，同时也造成了巨额的经济成本。根据耶鲁大学发布的全球环境绩效指数（EPI），中国的综合得分为74.12，在180个国家中排名第177位，而世界银行和国务院发展研究中心合作完成的《中国污染成本报告》显示，中国每年因资源浪费和环境污染造成的经济损失在1000亿到3000亿美元。中国正处于经济转型和产业升级的关键时期，推动绿色发展已经迫在眉睫。

绿色是制造业高质量发展的底色，推动绿色发展是提升我国制造业竞争力的必然途径。2011年国务院颁布的《中国制造2025》中就已经提出要全面推行绿色制造。2016年，绿色发展理念作为五大新发展理念之一被写入“十三五”规划。2021年11月，工信部印发的《“十四五”工业绿色发展规划》中指出：“统筹发展与绿色低碳转型，深入实施绿色制造。”在党的二十大报告中，习近平总书记更是明确提出要推进制造业“高端化、智能化和绿色化”发展，为制造业绿色发展提出了新要求，为制造业绿色发展指明了方向。回顾过去十年，中国制造业绿色发展正稳步推进，在能源消费绿色转型、资源高效循环利用、绿色制造体系完善等方面取得了突出成就。

然而，目前绿色发展成效并不稳固，正处在爬坡过坎的关键时期。在更加严峻的资源环境约束下，我国制造业要顺利实现绿色发展仍存在一些制约和挑战，主要体现在宏观和微观两方面：从宏观层面上看，第一，能源和产业结构不合理。我国制造业能源结构仍然偏煤炭、石油等高排放高污染的化石能源，能源效率仍低于世界平均水平，高污染重工业比例过高而新型环保产业比例低。第二，技术和人才储备不足。我国制造业设备和技术过于陈旧，而绿色技术创新需要面临高额的成本和巨大的不确定性，大部分制造业企业迫于成本压力，缺乏绿色发展的动力，导致制造业绿色技术储备不足，难以满足日益迫切的绿色发展需求。第三，区域间协同发展困难。各企业地方政府通常只考虑本地区制造业的绿色发展，区域间缺乏必要的信息沟通，区域间实现一体化协同绿色发展难度较大。从微观层面上看，一是在产品设计上，样本试验成本较高，重复试验造成大量资源浪费。二是在产品制造生产上，传统制造业工艺通常是大规模批量化生产，且偏重于人力，难以做到生产的精细化、柔性化，残次品和废品率较高，容易导致原料浪费和过度排放。三是在产品使用和回收环节，由于缺乏对设备的实时监测造成粗放式能耗管理，难以充分挖掘设备减污降碳潜力；缺乏必要的废品回收指引和认证信息，导致资源回收利用渠道不畅，回收利用率低下。

数智化技术促进制造业绿色发展的机理

面对制造业迫切的绿色发展需求，数智化技术为制造业绿色发展提供了新思路。相较于传统技术，数智化技术本身科技含量高，且生态环境影响小，在提升企业生产效率，提升产品品质的同时能减少企业污染排放，促进企业绿色化转型。数智化技术促进制造业绿色化转型主要通过以下四条途径：

直接影响：数智化对制造业绿色发展的直接影响主要包括两个方面。一方面，数智化技术提升了企业的能源利用技术和生产工艺。数智化技术具有强大的渗透力，会对企业设计、制造、运输、回收等多个环节产生影响。数智化技术能够与原有绿色技术不断融合，推动绿色技术的智能化改造，催生绿色产品设计系统、绿色制造决策系统、绿色产品回收系统等数智化绿色生产平台，进而提高企业生产效率和能源效率，降低了企业生产过程中的能耗和排放。另一方面，数智化技术有助于企业能源管理体系优化。基于大数据、物联网等数智化技术，企业可建立数智化能源管理平台，促进多个能源系统的有序配置、互联和协调调度，从而实现能源管理的自控制、自适应和自优化，进而提高能源系统的整体效率，降低能源消耗和污染排放。

技术效应：数字化的技术进步效应主要包括以下三个方面：第一，数智化技术本身是重大技术进步，有助于改善企业工艺流程。一方面，数智化技术可以有效提高企业生产设备的智能化水平，使企业更多设备具有精确控制、自适应自管理的能力，同时实现不同生产设备之间的实时通信和协作，缩短制造时间，提升生产效率，从而减少资源消耗和污染物排放，促进绿色集约高效生产。另一方面，数智化技术有助于企业实现污染物处理设备的转型升级，促使安装更为安全高效的污染物处理设备，从而减少有毒有害和高污染废弃物排放。第二，数智化技术能加速企业绿色技术创新。数智化技术作为一种创新要素，能与其他生产要素进行渗透组合，激发企业进行绿色技术创新动力，丰富企业绿色技术储备，从而增加产品绿色技术密集度，取代传统的资源密集型产品，减少资源和能源消耗，促进企业绿色发展。第三，数智化技术能产生技术溢出效应。数智化技术由于使用了数据等生产要素和网络等通讯手段，能突破时间和空间的限制，促进信息传播和交流，提升了企业信息处理的能力，因此相较于传统技术，其扩散能力更强，规模化普及更快，可以快速传播到其他地区，从而产生技术溢出效应，使得邻近区域的制造业企业也装备上更绿色环保的智能化技术，促进区域制造业整体协同绿色发展。

人力资本效应：数智化技术是促进人力资本积累的重要手段，能通过人力资本影响企业绿色发展。第一，数智化技术降低了知识获取的难度，从而降低了新知识新技术的学习成本，能加速企业内部绿色知识的积累和吸收，使员工能快速掌握新兴的绿色技术并将其运用到企业生产中，从而使企业有更多掌握绿色技术、具备绿色发展理念的高素质人才，提升了企业人力资本的数量和质量，能更好满足绿色发展对高素质人才的需求。第二，数智化技术能促进企业形成鼓励创新的文化氛围，有利于企业打破过去的粗放式发展思想，树立绿色发展的新理念，制定更加绿色的生产制度和工艺规范文件。第三，数智化技术能帮助企业更有效地获取政府发布的有关绿色发展的政策信息，加强政企协作，共同促进企业实现绿色发展。

结构效应：数智化技术可以改善制造业产业结构和能源结构，推动绿色发展。一方面，数智化技术能够通过影响市场资源配置促进产业结构调整，数智化技术可以推动资本、劳动力、技术、创新等优势要素的重新配置。引导这些要素向高效绿色的制造业企业聚集，在市场经济优胜劣汰的机制下，倒逼高污染高排放制造业企业改进工艺流程和管理模式以适应绿色发展需求，从而减少高污染和能源密集型的传统产业，增加绿色低碳的新兴产业比例；另一方面，数智化技术（如大数据、云计算、人工智能等）本身就属于战略性新兴产业，具有技术密集、高附加值、低能耗低排放等优势，且数智化设备往往只消耗电力，较少使用石油、煤炭等重污染能源，因此数智化技术的快速发展能在提高绿色产业的比重的同时改善能源结构。

数智化助力制造业实现全生命周期绿色化

从广义上看，制造业全生命周期包括产品设计、生产制造、供应链、回收利用等多个环节，数智化技术具有强大的渗透力，可以广泛运用于上述所有环节，助力制造业实现全生命周期绿色化。

产品设计绿色化：第一，在绿色材料选用方面，利用数字孪生（Digital Twin）技术，企业可以将产品数据形成虚拟映射，构造各种材料和产品对应的虚拟化形态，并可在虚拟系统中进行各种设计方案和材料选择的模拟仿真，测算不同方案的原料消耗、污染排放和质量性能等情况，评估每种方案的绿色性。与传统设计方法相比，数字孪生设计可以提高绿色材料选择的精准性，且能增加对环境的友好性。例如，汽车制造厂商可以通过计算机辅助设计（CAD）平台等数智化技术进行概念原型车的空气动力学、流体力学和碰撞安全等模拟仿真，促进车身设计轻量化和节约化。第二，利用人工智能技术对海量历史数据（包括绿色化的专利和标准等）进行分析，提升数字孪生体的准确性，降低数字孪生进行模拟仿真实验的次数，进而缩短设计实验时间，减少实验过程中的能耗和污染排放量。第三，在进行产品绿色数据收集管理方面，利用工业设计大数据平台可以建立产品全生命周期资源环境影响数据库，收集产品碳足迹、水足迹和能源强度等绿色发展相关指标，对其绿色程度进行定量化评价，利用反馈结果促进产品设计绿色化。

产品制造绿色化：第一，促进制造过程改进。通过在产品和设备上加装传感器和摄像头等物理硬件，加上工业机器人、物联网和5G等技术可实现生产流程自动监控、工艺参数智能优化、生产设备自主维护等，打造更多智能化“黑灯工厂”，减少人工操作造成的原料浪费和污染，提升生产效率和产品质量，进而减少因浪费产生的能源消耗和污染排放。第二，促进设备利用效率提升。例如企业可以应用一体化工业信息平台，智能采集设备实时运行数据，将数据分析统计结果反馈给对应人员，对设备情况进行实时监控，对故障和错误及时报警处理，保证设备维持在最佳状态，生产线满负荷运转，提升设备利用系数，避免设备空转或故障造成的浪费，第三，缩短制造流程和节省原料。绿色产品设计通常比较复杂，传统工艺需要制造大量金属、塑料、橡胶等模具，且需要进行多道工序，会耗费大量时间且产生大量废料，而3D打印作为一种快速发展的制造技术，具有快捷高效、绿色环保的特点。通常使用廉价绿色的新型材料，且能一次性打印出任何复杂模型，减少所需工序数量，从而减少制造过程中设备的运行时间和产生的废料，实现设计模具的绿色化。例如，在汽车行业中，传统工艺进行碰撞试验需要制造真实的原型车，利用3D打印技术可以打印模拟汽车进行实验，大大缩短了研发周期，节省原料成本，进而减少制造过程中的原料消耗和浪费。

供应链的绿色化：一方面，数智化技术能促进供应链集成效应。集成效应是指企业与供应链上其他企业协作进行节能减排的行为，在传统供应链中由于存在严重的信息孤岛，导致企业间难以进行协作，而数智化技术可以打破供应链上下游之间的信息壁垒，实现产品绿色数据共享监管，促进多供应链主体实现信息共享互通，实时监管对各节点企业的能耗和排放等环境指标，避免企业产生损人利己的机会主义行为，促进各企业协作打造绿色供应链。另一方面，数智化技术有助于供应链协作进行绿色技术创新。绿色技术创新往往面临高度不确定性，数智化技术能促进上下游企业进行信息共享，拓宽企业获取绿色知识的渠道，加快企业对绿色技术创新知识获取和吸收，增强企业绿色技术创新能力。也能帮助企业了解上下游企业的绿色原料和绿色需求信息，促进不同企业协同开展创新活动，增加了绿色技术创新的精准性。

回收利用绿色化：一方面，数智化完善废旧产品回收网络，优化废旧物资回收站布局，利用工业互联网平台对回收站进行统一管理，提升统一化规范化管理水平，同时通过人工智能、大数据等技术对回收站进行分类管理，对于高污染、高排放、有毒有害行业产生的废旧垃圾要重点监控，最大程度实现绿色化无害化处理。另一方面，数智化技术提高再生资源加工利用技术水平，加大再生资源先进加工利用技术装备推广应用力度，推动现有再生资源加工利用项目提质改造，开展技术升级和设备更新，提高数智化水平。运用智能工业机器人等技术，实现废旧产品精细拆解、复合材料高效解离等降低回收过程中产生的浪费和污染。同时大力推进再制造产业发展，将人工智能、3D打印等先进技术应用无损检测、增材制造、柔性加工等再制造关键环节，在煤炭采掘、石油化工、污水处理等高耗能高污染行业推广再制造设备应用。

推进制造业绿色发展的政策建议

综上所述，从宏观机理上看，数智化技术通过直接影响、技术效应、人力资本效应和结构效应影响制造业绿色发展，而从微观层面看，数智化技术可以促进企业实现全生命周期绿色化管理。未来要持续利用数智化技术，赋能制造业绿色发展，可以从以下几个方面开展工作：

第一，建立制造业绿色发展数据平台。数据是新时代重要的生产要素，也是数智化技术发展的基础。建议由政府有关部门牵头建立制造业全生命周期绿色基础数据平台，智能采集各方数据，构建“企业绿色指标数据库”“制造业绿色发展政策库”“新兴数智绿色技术库”等多种数据库，基于平台数据，对企业绿色化程度开展实时监测、分析和评价，定期发布企业绿色发展研究报告，并为企业提供政策咨询、创业项目辅导、金融方案定制等服务，为企业数智化绿色发展提供决策依据。

第二，加快绿色技术创新攻关，增强企业绿色技术储备。针对数智化绿色化中的智慧碳捕集、钙钛矿电池等基础理论，数字化高效储能、先进再制造等关键工艺，新一代高效内燃机、基于机器视觉的智能垃圾分拣机器人等绿色技术装备，开展有组织集中研发。加强高校、科研院所与制造业企业的对接，充分利用复杂产品智能制造系统技术国家重点实验室、高效轧制与智能制造国家工程研究中心等科研平台，为绿色技术创新提供智力支持，同时要通过财政补贴、税收优惠、企业科研奖励基金等手段鼓励制造业企业加大绿色创新研发投入，丰富企业数智化绿色技术储备。

第三，加快培育绿色发展新型服务主体，政府主导建立制造业绿色发展咨询公司，面向企业提供能源排放核算、绿色转型方案设计、数智化绿色技术咨询等服务，助力企业和园区实现能源使用、污染排放信息化管控，产品制造核心设备和工艺实现数字化改造，打造更多数智化绿色化系统解决方案。

第四，推动数智化技术设备实现绿色化。数智化技术如工业机器人、数据中心等，其自身运行过程中也会消耗大量能源，要加快推广增强型深度休眠、高密度磁性内存、磁盘降速等先进节能技术，CPU、内存、磁盘等数智化技术核心部件能耗，加快研发碳纤维聚合物、专用高能电机等工业机器人先进技术，降低工业机器人能耗，通过数智技术绿色化推进企业整体绿色发展。