智能制造網APP
智能制造網手機站
智能制造網小程序
智能制造網官微
智能制造網服務號
智能控制
機器人
儀器儀表
物聯網
3D打印
工業軟件
回放
回放
品牌
ARCH
深入貫徹落實黨中央、國務院決策部署，2023年國家數據局出臺《“數據要素×”三年行動計劃(2024—2026年)》，持續強化場景需求牽引，帶動數據要素高質量供給，創新打造數據應用新場景、新業態，對推動數據要素場景應用、釋放數據乘數效應發揮了關鍵作用。
為更好推動實施“數據要素×”行動，助力經濟社會高質量發展，國家數據局會同有關部門研究編制了《工業制造、現代農業等九個領域“數據要素×”典型場景指引》(以下簡稱《指引》)。《指引》梳理總結了節能降碳、環境保護、資源循環利用、能源綠色低碳轉型、生態保護修復和利用、基礎設施綠色升級、綠色服務等7大重點方向13個重點領域共40個典型場景，對應形成相關落地指引，對于加快發展方式綠色轉型、賦能數字生態文明建設具有重要意義。
一、注重數實融合，賦能行業節能降碳
在節能降碳方向，《指引》聚焦化工和供熱兩個能源消耗與碳排放重點領域，強調通過數實融合，推動行業技術創新，促進數字化轉型升級，從而助力行業節能減排，降低碳排放強度。一是通過引進先進控制系統，對化工企業生產、能源、原料和產品數據進行分析利用，助力降低單位產品能耗和碳排放量，節約生產成本，提高資源利用率，進一步提升企業經濟效益和核心競爭力。二是通過數實融合賦能業務管理，對供熱企業數據進行全面管理與深度應用，構建“數據采集、分析治理、應用服務”的閉環體系，有力支撐供熱產業高效、綠色發展。
二、注重數據應用，守護碧水藍天
在環境保護方向，《指引》強調對水環境污染、大氣污染領域大數據進行深度挖掘與應用，為綠色發展和生態文明建設貢獻力量。一是依托電力大數據開展水污染企業監測分析應用，通過構建“電量預測模型”、“企業用電異動預警模型”和“污水治理景氣度模型”，對污染企業和污水治理排放情況進行監控，服務生態環境部門及時掌握行業或區域違規企業數量及變化趨勢，助力生態宜居環境建設。二是通過搭建大數據分析模型、開發實時電量計算工具、構建企業環保指數畫像等途徑，打造電力數據服務生態環境治理應用場景，有助于大氣污染防治的實時管控與態勢研判，提高生態環境部門對污染企業綜合治理水平。
三、注重智慧管控，促進資源循環利用
在資源循環利用方向，《指引》旨在通過利用大數據、云計算、人工智能等新一代信息技術，建立污水、固廢等領域循環利用智慧管控平臺，有力提升全過程管理與運營效率。一是在水資源領域，通過深度挖掘水務行業生產數據的價值，指導水廠生產精細化管理，推動生產過程從“自動化”向“數字化、智慧化”轉型，有效推動水務行業的能效提升與降本增效。二是在工業固廢領域，圍繞工業固廢“產廢、運輸、處置”全流程，對工業固廢進行全生命周期的智能化管控，有效防范固廢違規排放與傾倒，降低環境污染和安全事故風險。
四、注重數據融合，推動能源低碳轉型
當前，我國能源行業面臨“數據孤島”、跨領域數據融合應用不充分等問題，《指引》強調通過建設電力、煤炭等能源領域數據空間，充分實現跨領域多源數據共享流通和融合應用，推動能源綠色低碳轉型。一是電力行業是實現“雙碳”目標的主力軍，被首批納入全國碳排放權交易市場，《指引》提出通過碳排放數據等多元數據匯聚、模型分析挖掘、數據產品應用，解決電力行業碳數據失準、碳策略失效問題，有效降低電力碳排放強度，加快推動電力向綠色低碳轉型發展。二是煤礦輔助運輸長期面臨安全、能效、環保難題，《指引》提出通過采用純電動輔助運輸車輛替換、綠電耦合等低碳技術集成，貫穿“采集、分類、存儲、共享、使用”全流程構建全生命周期數據管理架構，有效提升運輸效能，助力煤炭行業井下輔助運輸低碳轉型。
五、注重數據共享，加強生態保護修復監管
在生態保護修復和利用方向，《指引》充分重視發揮數據共享在生態治理與監管中的關鍵作用，通過整合多源數據、動態監測及跨部門協作，有效提升治理效率與科學性。從當前實際情況看，我國部分地區生態治理與監管領域仍面臨基礎設施薄弱、數據資源分散等問題。為有效破解這一難題，《指引》創新利用“生態多長合一管理+生態數據可視化”模式，整合林長、河長等生態管理職責，建立跨部門的數據共享機制，打破信息壁壘，助力相關部門協同制定政策、聯合開展行動，極大提高政府治理效能，推動生態保護領域從傳統粗放式管理向精準高效的現代化治理轉變。
六、注重智能調配，支撐基礎設施綠色升級
當前，我國充電樁、智算中心等基礎設施規模快速擴大，能耗問題日益凸顯。《指引》強調解決其綠色發展面臨的問題，既要加快綠色電力使用，也要構建智能化管理平臺，優化資源分配、提高能源使用效率，從而保障基礎設施穩定與低碳運行。一是隨著新能源汽車的普及進程不斷加快，充電樁成為重要的新型基礎設施。為提升充電樁智能化與綠色化水平，《指引》提出通過構建安全充電綜合平臺，有效實現充電設施的實時監控、消防預警以及資源統籌等管理功能，進而打造智能、高效的充電環境。二是傳統智算中心高能耗問題日益顯現，為破解智算中心能耗高速增長困局，《指引》提出利用源網荷儲一體化設施為智算中心提供綠電，同時搭建智能化管理平臺，支撐智算中心綠色化升級。
七、注重數據賦能，提升綠色服務能力
在全球綠色轉型的大背景下，生態治理和碳排放管理已成為推進節能降碳、綠色化轉型的關鍵要素。《指引》將生態環境監測服務和碳排放監測分析服務兩個領域作為重要抓手，強化數據賦能。一是利用“空天地一體化”監測數據為生態治理賦能。《指引》提出，通過打造“空天地一體化”智能監管體系，充分融合衛星遙感、空氣質量微型站、激光雷達以及視頻監控等多元數據，全方位、立體化為生態治理賦能。二是構建“以電算碳”監測分析場景服務綠色低碳發展。《指引》提出，通過搭建碳排放監測分析服務平臺，構建“電—碳計算模型”，利用電力大數據進行碳排放測算，支持碳排放監測分析、碳排放管理、碳減排潛力評估等業務領域。
文 | 中國城市和小城鎮改革發展中心副主任 劉強
浙公網安備 33010602000006號
智能制造網APP
智能制造網小程序
微信公眾號
