數智化驅動工業綠色化發展路徑研究

〔摘要〕 數智化技術可通過推動工業精細化管理和控制、助力綠色產品設計和工藝優化、發展工業循環經濟、建立環境風險預警和應急響應機制等，在提升經濟效益的同時實現生態效益，進而實現工業綠色化發展。近年來，我國工業綠色化發展取得了顯著進展，同時面臨數據隱私泄露及濫用風險、多元型復合人才少、投資成本高且回報周期長、技術標準不統一等挑戰，應從培育工業綠色化發展新增長點、制定相關政策和標準、建設數字基礎設施、加強產業協同發展和人才培養與引進等五個方面發力，加快數智化驅動工業綠色化發展。

〔關鍵詞〕 數智化；工業綠色化；作用機理；賦能驅動

〔中圖分類號〕F49；F424 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0694（2024）02-0036-07

一、引言

工業活動是導致資源消耗和環境污染的主要因素之一。通過實施綠色發展，可以減少工業對環境的負面影響，保護生態環境，維護生物多樣性，減少環境污染對人類健康的危害。工業對能源和自然資源的需求巨大，因此工業綠色化發展是促進自然資源有效利用、可持續發展的根本保障。工業綠色化即通過節約能源、廢棄物回收再利用等，延長資源的使用壽命，減少對有限資源的依賴〔1〕。綠色發展與工業經濟增長并非相互排斥，相反，可通過采用清潔生產技術和綠色創新，促進工業企業提高資源利用效率、降低成本、增強產品競爭力，并開拓新的市場機會。工業綠色化發展是實現可持續發展目標的重要組成部分，通過減少碳排放、推動循環經濟、改善環境質量等舉措，促進經濟、社會和環境的協調發展〔2-3〕。

隨著數字技術的發展，工業綠色化進程加速推進。數字技術提供了強大的支持和保障，可以在產品設計、生產過程監測、能源管理等各個環節上實現精細化控制和優化，工業綠色化可以更加高效、精準、智能地實現，為可持續發展奠定更加堅實的基礎。劉朝（2023）指出，數智化技術可以從多個渠道促進制造業綠色化發展，如通過優化產品設計、提高生產效率、改善供應鏈管理等手段實現全生命周期綠色化發展〔4〕。同時，政府也需要給予相關政策支持來促進數智化技術的應用和普及。劉啟雷等（2023）探討了數智化轉型對制造業綠色化的推動作用，并提出數智化轉型可以通過“技術創新-價值創造-多元治理”三重驅動邏輯，實現制造業綠色化轉型和升級。同時，還需要優化綠色發展政策框架，促進數智化轉型與制造業“雙碳”發展的融合協同〔5〕。曹長帥等（2023）通過運用系統GMM模型、空間模型等方法，探討了數字經濟對工業綠色轉型的影響特征。研究發現，數字經濟對工業綠色轉型具有直接驅動作用，且存在正向的空間溢出效應；同時，數字經濟與工業綠色轉型之間呈明顯的倒U型非線性特征〔6〕。陳昭等（2023）指出，數字化技術主要通過提升能源利用效率、加快技術創新和引領多鏈融合等途徑，幫助制造業加速實現綠色轉型〔7〕。然而，數字化基礎設施建設水平低等現實瓶頸問題也需引起關注，需要加快數字基礎設施建設、建立健全激勵機制、加強關鍵核心技術攻關。何小鋼等（2023）通過對中國工業企業數據庫的分析，發現數字化轉型顯著降低了工業企業的污染排放水平〔8〕。柳江等（2023）的研究也發現，數字經濟發展降低了工業污染排放強度，提升了工業生產率，有助于推進工業綠色轉型〔9〕。馬智勝等（2023）則發現數字化轉型能夠穩健且顯著地提升企業綠色全要素能源利用效率，企業技術創新效率和管理效率在其中均起到中介作用〔10〕。

綜上所述，數智化技術作為推動工業綠色化發展的重要驅動力，在技術創新和價值創造方面發揮了重要作用，為經濟發展帶來了新的機遇，同時也為產業替代和工業綠色轉型提供了新的發展路徑。基于此，本文通過探析數智化驅動工業綠色化發展的作用機理和驅動效應，剖析工業綠色化發展進程中存在的問題及面臨的挑戰，尋求數智化驅動工業綠色化發展的路徑。

二、數智化驅動工業綠色化發展的作用

工業數智化是指運用數字化技術、智能化技術及二者相融合的新技術改造工業企業乃至整個工業體系的過程。數智化在工業綠色化發展中的作用機理和驅動效應主要體現在以下四個方面：

1.推動工業精細化管理和控制

數智化技術可以通過數據采集、傳感器監測和自動化系統，實現對生產環境和過程參數的精準監測和控制，進而實現對工業生產過程的精細化管理和控制，降低工業生產過程中的能耗、減少廢棄物排放，并提高產品質量。例如，通過對能源消耗數據的實時監測，可以發現異常的能源使用模式，如漏水、泄漏等情況，及時采取措施進行修復和調整，減少資源浪費和環境污染。此外，大數據分析和人工智能技術還可以實現能源設備的健康狀態監測與預測，及時發現和排除設備故障，提高設備的可靠性和運行效率。工業企業還可通過機器學習和深度學習等技術，構建預測模型和優化算法，實現對工業系統和能源系統的智能管理和控制。例如，通過對歷史數據的學習和分析，人工智能系統可以預測未來的能源需求，幫助企業合理規劃生產計劃和能源供應，避免能源浪費和緩解供需不平衡的問題。

2.助力綠色產品設計和工藝優化

數智化技術可以助力工業企業綠色產品設計和工藝優化。虛擬仿真與數字孿生技術在工藝模擬與優化方面具有顯著的應用潛力。這些技術通過建立虛擬的工業系統模型，實現了對實際工藝過程的精確模擬和仿真，并通過數字孿生技術將虛擬模型與實際系統實時數據進行連接，對實時運行狀態進行監測和反饋。這使得工業綠色化發展中的工藝優化和環境影響評估變得更加高效、可靠和可持續。虛擬仿真技術還可以通過建立準確的工藝系統模型，模擬復雜的工藝過程，包括能源和物質流動、設備操作和相互作用等，在虛擬環境中進行工藝模擬，評估不同工藝參數和操作策略對能源消耗和排放的影響，幫助企業找到最佳的工藝配置和操作方式。例如，通過虛擬仿真可以優化生產線上各個設備之間的協調配合，減少能源的浪費和環境污染，有效提高工業綠色化水平。

3.推動工業循環經濟發展

數智化技術有助于發展工業循環經濟，提升工業資源利用效率。通過數據分析和智能算法，可以實現工業廢棄物資源的精細分類、回收利用和再利用。智能排序系統可以利用圖像識別、機器學習和深度學習等技術，將工業廢棄物進行自動識別和分類。通過對工業廢棄物的特征進行分析，可以有效地將其歸類為可回收、可再利用或其他處理方式，提高回收利用的效率和準確性。利用物聯網可以收集工業廢棄物的數量、質量、位置等信息，幫助優化工業廢棄物收集和運輸的計劃，為工業系統提供智能化的環境監測。通過大數據分析技術，收集和分析大量的工業廢棄物數據，包括廢棄物的來源、成分、產生量以及處理方式等，可以揭示廢棄物資源的潛在價值和利用方式。基于大數據分析的結果，還可以制定更精確的工業廢棄物管理策略，優化資源利用效率。利用人工智能算法如機器學習和優化算法，應用于工業廢棄物資源的再利用領域，通過對工業廢棄物的特性和處理工藝進行建模和優化，可以開發出更高效、更環保的廢棄物再利用方法。

4.有利于環境風險預警和應急響應機制構建

數智化技術可以幫助實現對工業環境風險的早期預警和及時應急響應。通過物聯網平臺和網絡通信技術，傳感器收集到的數據可以實時傳輸到遠程監控中心或手機等移動終端設備，使得管理人員可以隨時隨地監控設備運行情況，進行遠程操作和調整。管理人員也可利用回收的數據通過人工智能分析和算法建模，對環境監測數據進行實時監測和分析，一旦出現異常情況，能夠快速采取應急措施，減少環境污染和生態破壞。這種遠程監控和智能控制方式不僅提高了工作效率，還減少了人為操作的錯誤幾率和能源浪費，促進了工業系統的綠色化發展。虛擬仿真與數字孿生技術也同樣用于環境影響評估和風險分析。通過建立準確的虛擬環境模型，還可以模擬不同污染物的擴散和影響范圍，并評估工藝過程對環境的潛在影響，幫助企業及時發現和解決環境問題。

三、數智化驅動工業綠色化發展面臨的挑戰

1.面臨數據隱私泄露及濫用的風險

在數智化轉型過程中，眾多工業企業會收集、存儲和分析大量的生產數據和用戶數據。這些數據可能涉及商業機密、個人身份等敏感信息，因此確保這些數據的隱私性和安全性是非常關鍵的〔11〕。其中，主要挑戰包括滿足合規性要求、防范數據泄露風險、數據共享和開放中的隱私保護等〔12〕。數據風險防范環節眾多，每個環節都不能出現失誤，才能有效確保數據的隱私性和安全性。工業綠色化發展中的數據還涉及工業控制系統、物聯網設備等關鍵設施和重要信息。如果這些數據遭到未經授權的訪問、篡改或破壞，可能會導致嚴重的安全事故和經濟損失。因此，確保數據的隱私性和安全性是至關重要的。

2.多元型復合人才少且培養緩慢

數智化驅動工業綠色化發展需要大量既掌握數智化技術又具備工業綠色化知識的多元復合型人才。工業綠色化涉及環保技術、能源效率提升、廢物處理、可持續發展等多個方面，要求從業人員具備扎實的環境科學和工程技術基礎知識。而工業數智化還涉及大數據分析、編程、云計算、人工智能等前沿技術，要求從業人員具備強大的數據處理和分析能力。這意味著，從業人才不僅需要在這兩個領域都有深入的了解和實踐經驗，還需要具備將兩者有效結合的能力，然而跨領域的知識體系融合難度大，需要長時間的學習和實踐，這也是多元復合型人才數量少的重要原因〔13〕。同時，掌握工業綠色化和工業數智化的知識與技術，對于個人來說也是巨大的挑戰。這兩項技術各自都有復雜的知識體系和技能要求，而且它們間的融合和應用更需要創新思維和實踐經驗，這使得學習和掌握這些技術的過程變得漫長又困難。目前，我國針對工業綠色化和工業數智化融合領域的教育和培訓資源相對有限，大多教育和培訓機構主要關注單一領域的知識和技能培養，缺乏跨學科、跨領域的綜合性課程培訓。

3.投入成本高且回報周期長

數智化技術的實施通常需要大量的投資，包括硬件設備、軟件系統、培訓和人力成本等，這可能會對企業財務造成巨大的壓力〔14〕。同時，企業在進行投資決策時需要評估投資回報率，以確定是否值得采用數智化技術來推動工業綠色化發展。因為，數智化技術的應用可以提高生產效率、降低能耗和減少環境影響，從而帶來潛在的經濟效益和環境效益。然而，這些回報并非立竿見影，而是需要一定的時間才能實現。在數智化轉型期間，企業可能會面臨產能下降、資金投入大且回收周期長，進而導致企業處于資金短缺的艱難境地。因此，企業需要進行詳細的投資評估和風險分析，以確定采用數智化技術的可行性。

4.技術標準不統一

工業系統涉及多個設備和系統之間的協同工作。不同供應商的設備和系統通常具有不同的技術標準和接口要求，因此會出現互操作性問題，即兩個或多個系統之間無法有效連接、交換和共享信息〔15〕。在數智化技術的應用過程中，為了實現設備和系統之間的數據共享和協同操作，需要建立統一的技術標準和協議。然而，現實中由于不同供應商的設備和系統采用的技術標準和接口不同，往往會導致設備之間無法互操作，這給工業系統的集成、運行和維護帶來了很大的困難。此外，由于數智化技術的不斷發展和更新，技術標準和協議也需要不斷適應新的技術和應用場景。因此，制定和適時更新技術標準和協議需要跨學科、跨領域的合作和協調，以保證其有效性和可持續性。

四、數智化驅動工業綠色化發展的路徑

1.供需并改：激發工業綠色化發展新增長點

切實加大對數智化技術創新研發的投入，著重在能效管理、廢棄物回收利用、清潔生產技術等關鍵環保領域進行技術創新，創造工業綠色化發展新的增長點。積極推動數智化賦能環保綠色產業發展，對環保綠色產業提供政策和資金上的扶持，如降低準入門檻、提供創業孵化服務等。加快綠色產品和技術的市場應用，通過政府采購、綠色認證等方式推廣環境友好型產品。同時，加強與相關行業的合作，形成產學研用一體化的創新體系，促進綠色技術成果轉換，并利用展覽會、研討會等形式，加大綠色技術和產品的推廣力度，提高綠色技術的市場競爭力和影響力。此外，政府應積極推動群眾綠色生活方式的轉變，通過智能化技術的應用，提供更便捷、高效的綠色消費和生活方式選擇，引導人們減少資源浪費，節約能源，保護環境，為可持續發展提供強有力支撐。

2.數實融合：政策支持與理念更新的雙軌驅動策略

建立健全政策法規體系，為數智化轉型提供有力保障。加強數智化技術標準制定和推廣，可以提高數智化技術互操作性，促進數智化技術在工業綠色化中的應用和推廣，實現工業企業資源的優化配置和智能協同，為工業綠色化發展提供更高效的路徑。政府可探索設立專項基金，用于支持工業企業的數智化技術研發和創新項目，通過向符合條件的企業提供財政補貼、科研經費支持等方式，緩解企業資金壓力，鼓勵其繼續進行技術創新，并推動工業綠色轉型。同時，政府可以加大對工業企業的稅收減免力度。針對在數智化技術研發方面投入較大、但暫時未能取得明顯成果的企業，給予相應的稅收優惠政策，減輕其負擔，提高其研發創新的積極性和能力。此外，政府還應積極引導工業實體經濟確立“數實融合”的發展理念，根據自身發展情況制定因地制宜的靶向驅動策略。

3.提供保障：賦能工業數智化發展環境

加快數字基礎設施建設，加大高速寬帶網絡的建設和升級力度，確保網絡覆蓋廣泛且穩定，為企業提供高效的在線服務平臺。加強數據中心和云計算平臺的建設與升級，提供強大的數據處理能力和存儲能力，支持大數據分析和人工智能等技術的應用。推動開放式數據共享平臺建立，鼓勵企業、政府和科研機構之間的數據共享與交流，以促進信息資源的有效利用和知識的快速傳播。加強對數智化技術研發的支持，特別是在能效管理、廢棄物回收利用、清潔生產等環保關鍵技術領域，可探索通過財政補貼、稅收優惠等政策激勵企業進行技術創新。引導和支持企業建立環境風險預警和應急響應機制，以及推動循環經濟和工業綠色化發展的策略，實現經濟發展與環境保護的雙贏。通過上述措施，也可以有效提升數智化技術的發展環境，促進企業間的合作與協同創新，推動工業綠色化和循環經濟的發展。

4.產業協同：推動全產業鏈數智化轉型和綠色化升級

產業協同發展可以將不同領域、不同產業的優勢資源集成起來，形成數智化技術應用的完整生態鏈。通過數智化技術應用，在生產、能源消耗、廢物排放等方面實現精細化管理，提高可持續發展能力。要實現產業協同發展，還需要建立產業協同發展的機制和平臺，加強不同領域、不同產業之間的交流與合作，促進優勢資源的共享和整合，形成數智化技術應用的完整生態鏈，從而實現數智化技術幫助工業企業在生產、能源消耗、廢物排放等方面的精細化管理。應引導企業推動數智化技術在整個產業鏈中的應用，從供應鏈、生產流程到產品設計等環節實現全產業鏈數智化轉型和綠色化升級。加強對數智化技術的研發，支持企業進行技術創新和轉型升級，以適應數字化時代的發展趨勢。

5.注重人才：提供工業數智化和綠色化轉型的核心動力和關鍵資源

人才是推動技術創新的重要力量，通過人才培養和引進可以吸引高水平的科研人員和工程技術人員參與到工業綠色化實踐中，推動數智化技術在工業綠色化中的應用和創新。加強人才培養和引進，可以培養更多在工業方面掌握數智化技術的管理者和決策者，提高工業綠色化管理的水平和效果。政府方面，制定相關政策鼓勵高校與企業合作培養工業數智化和工業綠色化專業人才、設立專項基金、組織專題研討會和培訓班等。企業方面，可探索建立人才培養體系、開展內部培訓提高員工數智化技術素養、合理設置薪酬激勵機制留住和吸引優秀人才、積極參與高校合作攻關科研項目。通過政府支持和企業行動的共同努力，加強工業綠色化領域的人才培養和引進，提高工業綠色化發展水平。

參考文獻：

〔1〕周波，劉晶.環境規制、綠色金融發展與工業企業創新——基于長江經濟帶11個省市的實證研究［J］.安徽師范大學學報（人文社會科學版），2023，（05）.

〔2〕〔6〕曹長帥，鄭瓊.數字經濟對工業綠色轉型的驅動效應［J］.中國流通經濟，2023，（09）.

〔3〕丁顯有，肖雯，田澤.長三角城市群工業綠色創新發展效率及其協同效應研究［J］.工業技術經濟，2019，（07）.

〔4〕劉朝.數智化技術助力制造業綠色發展［J］.人民論壇，2023，（11）.

〔5〕劉啟雷，趙威，蘇錦旗，等.基于數智化轉型的制造業“雙碳”發展：邏輯、路徑與政策［J］.科學管理研究，2023，（03）.

〔7〕陳昭，劉玲玉.數字化驅動制造業綠色轉型：作用機理、制約因素與實現路徑［J］.人民論壇·學術前沿，2023，（21）.

〔8〕何小鋼，鐘湘菲.數字化賦能企業“綠色升級”的機制和路徑研究——基于中國工業企業的經驗證據［J］.管理學刊，2023，（04）.

〔9〕柳江，趙倩玉.數字經濟賦能工業綠色轉型升級的機制檢驗［J］.蘭州學刊，2023，（10）.

〔10〕馬智勝，劉鵬，才凌惠.數字化轉型提升了綠色全要素能源效率嗎？——來自中國A股工業上市企業的經驗證據［J］.企業經濟，2023，（09）.

〔11〕陳月靜，樸春慧，盧曉天，等.工業互聯網安全評測數據隱私保護與共享方法［J］.情報雜志，2023，（06）.

〔12〕宗福季.數字化轉型下工業大數據在質量創新中的應用［J］.宏觀質量研究，2021，（03）.

〔13〕宋典，宋培，陳吉吉.環境規制下中國工業綠色轉型的技術路徑選擇：自主創新或技術外取？［J］.商業研究，2020，（02）.

〔14〕金飛，孫月平，徐笛.區域協調視域下的產業數智化動態發展機制研究［J］.經濟問題，2023，（07）.

〔15〕馬龍，陳奕博.基于技術的治理：隱私計算技術賦能政府數據開放的價值與路徑研究［J］.中國行政管理，2023，（09）.