绿色化与智能化已成为制造业未来发展的核心方向，二者一同驱动产业向低碳高效、柔性智能的高质量发展阶段加速转型。“十五五”规划提出全面实施碳排放总量和强度双控制度，加快产业结构、能源结构、交通运输结构等调整优化，积极稳步实现碳达峰。在智能化方面，“人工智能+制造”专项行动加速落地，提出到2027年形成特色化行业大模型、推广500个典型应用场景、培育1000家标杆企业，推动数字技术与生产全流程深度融合。在此背景下，推动绿色低碳与智能制造深度融合，构建循环可持续的现代产业体系，对制造业高质量发展具有极其重要的意义。本文先从发展与现状的角度论述绿色制造与智能制造的演进历程，并梳理它们的核心特征与实践痛点；其次，提出了以内生化发展为核心的智绿融合新模式，给出了内生碳变量（ECV）的定义与特征，以及“感–联–知–控–碳”一体化架构，进而从四个方面阐述ECV–智能制造涉及的核心技术；最后，对ECV–智能制造模式落地过程中面临的技术、生态及管理层面的挑战进行归纳与总结。

1.绿色制造与智能制造的演进与局限

在当前全球制造业转型升级的浪潮和国家“双碳”战略的引导下，智能化与绿色化已成为当今时代不可逆转的两大核心发展趋势。长期以来，智能制造与绿色制造在提升生产效率与降低环境影响方面都取得了实际成效。然而，这两者在既往发展历程中独立布局，未开展整体优化，甚至在某些情境下呈现出相互矛盾与相互制约的关系，由此暴露出的一系列问题与局限，亟需在未来发展中加以系统性破解并探索可行路径。

1.1.绿色制造的发展历程与现状

在全球环境治理体系不断深化与“双碳”目标全面推进的宏观背景下，制造业作为实体经济的主体和能源消耗的大户，面临着前所未有的低碳转型压力与现实需求[7]。绿色制造的发展并非一蹴而就，而是经历了一个由被动合规向主动管理的演进过程。早期工业阶段，环境保护多停留在先污染后治理的“末端治理”模式；随后，理念逐渐向“清洁生产”转变，开始关注生产全过程的废弃物减量与资源利用率提升；如今，绿色制造已全面升级为涵盖产品设计、采购、制造、使用及回收的全生命周期管理与循环经济模式，旨在实现经济效益与环境效益的双赢。

当前，绿色制造以“减量化、再利用、资源化”为核心，聚焦于能源消耗削减、污染物排放控制与资源循环利用，已成为流程工业等制造业实现绿色低碳转型的基础路径。根据2023年国家标准《绿色制造术语》（GB/T28612—2023）的明确界定，绿色制造是一种低消耗、低排放、高效率、高效益的现代化制造模式。在政策的强力导向下，我国已初步构建起由绿色设计产品、绿色工厂、绿色园区和绿色供应链构成的绿色制造体系。统计数据显示，我国已累计认证绿色工厂6430家、绿色园区491家，并在钢铁、有色、建材等高耗能行业的节能改造与清洁生产中取得了显著成效，单位工业增加值能耗持续下降，资源综合利用水平不断提升。

然而，随着“双碳”目标的深层次推进，传统绿色制造在实践中的局限性日益凸显。首先，现有的绿色转型多以单流程的节能改造或末端治理为主，缺乏对复杂制造系统的跨流程、系统性重构，导致改造效果遭遇瓶颈，难以实现碳排放的整体深度削减。其次，绿色制造的技术手段相对单一，高度依赖于高能效设备的物理更新或清洁生产工艺的静态推广，缺乏与现代智能化技术的深度融合。这种模式导致其无法实现生产过程中能效的精准管控、碳排放的实时监测与动态优化调度，整体转型效率受限。再者，当前部分企业的绿色转型多源于外部环保政策的倒逼，而非内部发展需求，一旦政策约束边际效应递减，转型动力便随之不足；同时，传统绿色制造在实施过程中能源数据与生产数据相互割裂的现象普遍存在。由于缺乏打通底层的碳数据流转机制，碳排放指标往往只能作为宏观统计数据，无法转化为指导底层设备动态调控的控制参量，进而导致生产系统的绿色转型长期停留在可知但不可控的浅层阶段。

传统的绿色制造体系虽然提供了完善的宏观评价标准与政策框架，但其关注度也停留在总体排放和碳管控层面，缺乏执行层面的高效与长效驱动机制。如果在绿色政策推行时不充分借助智能化技术支持，与智能制造保持割裂态势，极有可能导致总体成本攀升，综合效益下降，无法满足制造业高质量发展的严苛要求。

1.2.智能制造的发展历程与现状

伴随新一代信息技术的突破性进展与产业数字化转型浪潮，智能制造应运而生，并经历了从单机自动化、信息化到全面智能化的演进，成为全球制造业转型升级的核心驱动力。工业和信息化部等八部门发布的《“十四五”智能制造发展规划》明确指出：智能制造是制造强国建设的主攻方向，其发展程度直接关乎我国制造业质量水平。其核心逻辑在于通过先进制造技术与数字技术的深度融合，实现制造全流程的高效协同、精准管控与柔性生产。当前，我国智能制造已从早期的试点示范稳步迈入规模化推广阶段，数字化车间与智能工厂数量持续增长。根据我国的战略导向，传统智能制造的优化目标深度聚焦于时间、质量、成本等核心维度，通过工业互联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用，有效提升了整体生产效率，成功推动了制造业由“粗放式生产”向“精细化生产”的历史性跨越。

然而，在“双碳”战略的背景下审视，现有智能制造体系的发展局限性日益凸显。首要痛点在于智能化改造与低碳化发展各行其是。当前部分企业的升级多倾向生产环节的自动化与数字表征，但极少将低碳需求纳入核心考量。在现有的系统架构和调度算法中，即使注意到碳排放这一因素，也仅仅是作为生产时不可逾越的一条安全线，本质上依然是以约束为本。其次，技术应用实践中“重硬件、轻软件”“重建设、轻运营”的顽疾导致数据孤岛现象频发，尤其是设备之间的部分生产相关数据，出于隐私保护或技术能力限制，缺乏互联互通与共享共用，极大地制约了数据驱动在能效全局优化与精准管控上的核心价值释放。此外，传统智能制造可能盲目追求全流程的高算力覆盖与设备物理互联，往往会引入额外的大规模智能装备与计算节点。在智能化底层优化逻辑中，长期缺失对绿色化与低碳化的系统性刻画，在此约束缺位的情况下，现有发展路径往往偏向于以效率与产出为核心目标函数，难以兼顾资源与环境代价，这种单纯物理层面的智能化扩张，极易导致系统总体能耗与碳排放不降反升，背离了工业转型升级的初衷。面对流程工业高质量发展的转型要求，这种单一导向的优化范式已逐渐显现出边界约束，使得工业智能化的巨大潜力在当前发展格局下难以得到充分释放。

1.3.绿色制造与智能制造的融合发展趋势

在全球低碳转型提速、资源环境约束日益趋紧，以及制造业向高质量发展转型的双重背景下，绿色制造与智能制造的融合发展是破解各自发展局限、实现产业可持续发展的必经之路。结合前文绿色制造与智能制造的发展历程与现状来看，二者单独推进均存在难以突破的瓶颈（图1），唯有深度融合，才能实现优势互补、短板补齐，推动制造业摆脱发展困境，迈向更高质量的发展阶段。

图1 绿色制造与智能制造发展瓶颈

绿色制造单独推进的局限，决定了其必须依托智能制造实现升级突破。绿色制造以低碳减排、资源循环为核心目标，但传统绿色制造模式缺乏精准化、智能化的技术支撑，多依赖事后治理、被动减排，难以实现生产全流程的动态管控与精准降碳。一方面，传统绿色制造难以精准识别生产过程中的高碳隐患与能耗浪费点，减排措施缺乏针对性，往往陷入“高投入、低成效”的困境；另一方面，其与生产效率、产品质量的协同性不足，部分减排措施甚至会影响生产进度与效益，导致企业推进绿色转型的积极性不足，难以实现绿色目标与生产目标的同步达成，亟需智能制造技术为其注入精准化、高效化的发展动能。

智能制造的发展必须以绿色制造为引领明确发展方向。智能制造的核心优势是提升生产效率、优化资源配置，但传统智能制造模式多以效率/成本提升为单一导向，忽视了环境约束与低碳要求，导致智能技术的应用往往伴随着能源消耗增加、碳排放上升的问题，与全球低碳发展趋势相悖。同时，随着“双碳”政策收紧、环保标准提升，单纯追求效率与成本的智能制造模式已难以适应市场需求与政策要求，甚至由于碳管控的约束，导致总成本上升。因此，缺乏绿色目标引领的智能技术创新与应用将失去可持续性，甚至可能加剧资源环境压力，亟需绿色制造为其划定发展边界、明确升级方向。

绿色制造与智能制造的融合发展，是落实国家“双碳”战略、推动制造业高质量发展的必然要求，也是应对全球竞争、适应市场需求的现实选择。唯有推动二者深度融合，才能打破环保与效率的对立，实现经济效益、生态效益与社会效益的有效统一，为制造业转型升级注入持久动力。

2.面向绿色低碳的智能制造新模式

2.1.内生化助力智绿融合

智能化与绿色化的深度融合，并非技术的简单叠加，而是发展模式的系统性重塑，其核心在于将低碳目标从外部约束转化为系统内生的动力与变量，形成智能驱动绿色、绿色引领智能的双向赋能格局。传统模式下，绿色化与智能化多为并行推进，碳排放常被视为事后统计指标，通过独立的碳管理系统进行核算与管控，二者缺乏有机协同，导致减排措施与生产优化脱节，难以实现全流程、全要素的动态协同降碳。

随着“双碳”目标持续推进、碳市场逐步完善、绿色金融体系不断健全，碳的属性正在被重新定义。它不再仅仅是成本与控制线，而是一种能够产生价值、参与循环、驱动增长的新型经济要素。企业优化用能结构、提升能源效率、发展低碳技术，不仅可以减少碳排放，更能将富余的减排量转化为可交易的碳资产，在碳市场中实现变现收益。与此同时，碳足迹、碳认证等逐渐成为企业参与市场竞争、吸引投资、拓展国际市场的重要筹码，低碳能力直接转化为品牌价值与经济效益。

在此背景下，内生化融合打破绿色化、智能化的壁垒，以智能制造系统为载体，将碳要素作为内在变量融入到生产、调度、决策的各个环节，碳作为生产要素内化于智能制造流程中，低碳是目标也是多变量的一环，而非额外负担。这种转变不仅能有效破解“增长与减碳”的二元困境，更能培育以低碳为核心的新质生产力，推动制造业实现从“被动减排”到“主动降碳”、从“经验驱动”到“智能寻优”的根本性变革，为绿色低碳转型提供可持续的内生动力。

2.2.内生碳变量的定义与特征

内生碳变量（ECV）是指在智能制造系统中，将碳排放及其约束从事后统计指标转化为系统内部状态变量与决策约束条件，使碳在感知、建模、优化与控制过程中作为核心参数参与系统运行与调度决策。相较于碳元、碳效率等相关概念，ECV并非作为衡量碳排放量的基础单位或评价指标，其本质是通过技术手段，让碳排放从“外部监管对象”转变为“系统内生要素”，完成了碳的过程量化，实现碳管理与生产运营的深度融合，让低碳目标贯穿智能制造的每一个环节。其在推动生产系统保证效率与质量的同时，主动适配低碳目标，实现经济效益、社会效益与生态效益的统一。

立足智能制造与绿色制造协同发展的内在逻辑，内生碳变量的内涵可概括为三大特征（图2），它们相互支撑、有机统一，构成智绿融合的理论基础。

图 2 内生碳变量的核心内涵

其一，目标协同性。内生碳变量将低碳目标与生产效率、产品质量、运营成本等传统生产目标深度绑定，形成多目标协同优化的决策体系。不再单一追求生产效率最大化或碳排放量最小化，而是在保证生产稳定运行与产品质量合格的前提下，实现碳减排与生产效益的协同提升，确保低碳转型不影响正常生产秩序，同时为生产优化注入绿色导向，避免为降碳而降碳的片面性，实现发展与减排的良性互动。

其二，机制内生性。通过技术架构与算法设计，将碳要素融入智能制造系统的感知、决策、优化、反馈全流程，使碳决策成为系统自发的运行逻辑。从数据采集、模型构建到策略执行，碳要素均作为核心参数参与其中，实现碳管理与生产运营的一体化运行，降低协同成本，提升决策效率，让低碳转型成为系统自身的“内在需求”，而非外部强加的任务。

其三，动态适应性。内生碳变量能够随生产工况、市场需求、能源结构、碳价政策等外部环境变化，以及系统自身运行状态的调整，实时更新碳排放参数、优化决策策略、适配系统条件。具备在线学习与动态调整能力，可根据实时数据反馈，持续优化生产调度、能源消耗、工艺参数等，始终保持系统在低碳约束下的最优运行状态，适应复杂多变的市场与环境，保障智能制造系统的稳定性与低碳性的动态平衡。

2.3.内生低碳一体化架构

内生低碳一体化架构以“感–联–知–控–碳”（SC4,Sensing–connecting–cognition–control–carbon）为核心框架（图3），全程以智能制造与绿色制造双螺旋为演进主轴，将智能技术作为绿色转型的硬支撑，将低碳目标作为智能升级的新导向。

图3 “感–联–知–控–碳”一体化架构

绿色制造与智能制造由此协同演进，形成“智能赋能绿色降碳、绿色引领智能创新”的双向驱动模式，打破智绿融合的技术壁垒，构建全生命周期的内生低碳智能体系，推动制造业实现绿色化与智能化的协同发展。“感–联–知–控–碳”一体化架构的内涵如下所示：

(1)“感”是内生低碳一体化架构的基础，核心任务是实现生产全要素、全流程的全域感知，构建“碳数同源”的感知网络。通过部署高精度物联网传感器、智能计量仪表、视觉感知设备等，实时采集生产过程中的能耗数据、物料数据、设备数据、环境数据，以及碳排放相关数据。所有数据统一采集、统一标准、统一存储，确保碳排放数据与生产数据同源同构，为后续建模、优化与控制提供真实、准确、完整的数据基础，实现“数据即碳源、碳源即数据”的感知目标，让碳排放可感知、可量化。

(2)“联”是“感”与“知”的桥梁，核心任务是实现感知数据的全域互联与贯通流转。依托工业互联网、5G等技术，构建覆盖工厂内、工厂外、产业链上下游的全域联接网络，打破数据孤岛与系统壁垒。实现生产设备、控制系统、管理系统、碳排放系统、供应链系统的无缝对接，确保感知数据实时传输、高效流转，碳排放数据与生产数据、供应链数据深度融合。同时，通过区块链技术实现碳数据的可信追溯与不可篡改，保障碳流信息的真实性与完整性，为碳决策提供可靠的数据支撑，构建全域协同的碳数据流转体系。

(3)“知”是内生低碳一体化架构的核心，核心任务是基于系统相关数据，构建智能模型，实现碳策略的动态优化。依托人工智能、大数据、数字孪生、机理模型等技术，构建“数据驱动+机理驱动”的混合智能模型，将碳排放作为核心变量融入模型构建与优化过程。一方面，通过数据挖掘与分析，识别生产过程中的高碳环节、高碳设备、高碳工艺，量化各环节碳排放贡献度；另一方面，结合生产目标、低碳约束、市场需求等条件，构建多目标优化模型，生成最优生产调度方案、能源消耗方案、工艺优化方案、碳减排方案。同时，利用数字孪生技术构建虚拟工厂，对不同方案进行模拟仿真与预演，评估其碳减排效果与生产效益，选择最优策略下发至执行层，让系统具备低碳决策能力。

(4)“控”是内生低碳一体化架构的落地关键，核心任务是将系统生成的最优碳策略精准执行，实现碳排放的实时控制与动态调节。依托工业控制系统、智能执行设备、自动化调度系统等，将碳策略转化为具体的操作指令，实时调控生产设备的运行状态、能源供应的分配方案、工艺参数的设置标准、物料流转的节奏等。通过闭环控制机制，实时监测执行过程中的碳排放数据与生产数据，对比实际值与目标值的偏差，及时调整控制策略，确保生产过程始终在低碳约束下稳定运行。同时，实现对高碳设备、高碳环节的精准管控，淘汰高耗能、高排放的生产模式，实现碳排放实时控制、碳效动态调节的控制目标。

(5)“碳”是内生低碳一体化架构的保障与目标，核心任务是构建全流程、全生命周期的内生低碳循环体系，持续提升碳排放控制与系统韧性。通过整合“感、联、知、控”各层的碳数据与生产数据，构建碳排放评价体系，实时评估生产过程的碳效率与低碳效益；推动碳管理与生产管理的深度融合，将低碳理念融入生产管理全生命周期，不再把降碳减排当作附加任务，而是将其确立为系统发展的核心导向与最终目标。同时，结合碳市场、碳配额、碳汇等外部机制，将内生碳变量与外部碳政策协同联动，提升系统的低碳竞争力与可持续发展能力，让内生碳变量成为推动系统持续进化的核心动力。

绿色化与智能化的融合发展，需以“内生碳变量”为关键，以“感–联–知–控–碳”一体化架构为支撑，推动智绿融合从技术叠加走向范式重塑，从局部优化走向全局协同，为制造业高质量发展注入绿色智能的双重动力。

3.ECV–智能制造技术架构与核心技术

3.1.ECV–智能制造技术架构

ECV–智能制造技术系统，本质上是一种以“碳数据”为核心驱动力之一的信息物理融合系统。

传统智能制造系统通常以效率、质量与成本为核心优化目标，碳排放多作为事后统计指标或管理约束存在，难以参与生产运行与控制决策过程。为推动低碳目标与制造系统运行逻辑的深度融合，有必要在智能制造体系中引入以碳要素为核心约束的分层技术架构，使碳数据能够贯穿生产感知、数据流转、模型分析与决策控制的全过程，从而实现效率与低碳协同优化的制造模式。

如图4所示，ECV–智能制造技术架构可构建为分层递进的形式，主要包括边缘感知与设备层、网络互连与数据流转层、平台核心与智能中枢层、智能应用与决策层四个层级。该架构以生产现场为基础，通过逐层数据抽象与功能集成，实现从物理生产系统到数字决策系统的逐级映射。同时，该分层架构在功能逻辑上与第二章提出的“感–联–知–控–碳”体系形成对应关系：其中，“感”对应生产现场的边缘感知与设备层，实现设备与过程状态的实时采集；“联”依托网络互连与数据流转层的工业互联网实现数据互联与传输；“知”在平台核心与智能中枢层通过数据分析与模型计算形成系统认知；“控”由智能应用与决策层向生产系统下发决策并执行控制；而“碳”则作为贯穿四层的数据要素与优化目标，在系统运行过程中持续参与分析与决策，实现制造系统的虚实映射与低碳协同优化。

图4 ECV–智能制造系统的四层技术架构

在智能制造系统的架构设计研究领域，学界已就各功能层的职能划分与技术路径形成了相对完整的认知框架。就底层感知与数据获取环节而言，各类传感设备与测量仪器被大量部署于生产现场，承担温度、压力、流量及能耗等核心工艺参数的连续采集任务；在数据传输与汇聚层面，工业互联网为异构多源数据的协同共享构筑了底层支撑，有效缓解了数据标准不统一与通信协议异构等工程难题；

在平台分析与建模层面，通用化的数据建模手段与优化求解方法被应用于对制造过程运行态势的整体研判，进而为排产调度与工艺改进提供决策依据；在应用落地层面，上述分析成果最终转化为排程优化、设备协同调配与能源精细管控等具体业务场景。现有研究分别就数字孪生与信息物理系统的深度融合、制造业能源管理的集成建模方法、面向能效提升的智能调度机制以及面向绿色制造的大数据平台架构等议题展开了深入探索，为上述各层级的技术落地提供了有力的理论支撑与方法借鉴。

然而，既有架构研究普遍将碳排放视为独立统计量予以处置，碳要素在制造系统动态运行与反馈优化体系中尚缺乏系统性整合机制。有鉴于此，本文构建ECV–智能制造技术架构，将碳要素作为贯穿性核心变量深度嵌入系统各功能层级。从具体实现来看：在边缘感知与设备层，碳排放相关数据依托能源计量与过程监控手段实现动态获取，与生产状态信息协同感知；在网络互连与数据流通层，碳数据与生产数据统一纳管于同一流通体系，实现统一承载与传输；在平台核心与智能中枢层，碳排放指标与生产效率、运营成本等关键要素共同输入数据模型与优化求解器，驱动多目标联合寻优；在智能应用与决策层，碳排放计算结果持续反馈至调度安排与运营策略调整，构建起以低碳目标为牵引的生产优化闭环。得益于这种端到端全层级的系统性嵌入，碳要素完成了从传统“末端核算”静态指标向深度参与系统动态运行过程量的本质性跃迁，推动碳管理模式实现从事后统计向过程动态管控的根本转型。以此架构为基础，智能感知与数字孪生、工业互联网与数据流通、边缘计算与闭环控制等关键技术形成协同赋能格局，共同驱动制造系统在生产效率、运营成本与碳减排三个核心维度上的整体协同提升。

3.2.智能感知与数字孪生技术

在智能制造系统的感知与数字孪生技术领域，学界已围绕多个维度积累了较为系统的研究成果。

在智能感知方面，现有研究分别从工业网络系统、边缘计算、数字孪生数据采集及工业物联网架构等角度，论证了“感知–传输–控制”一体化架构在制造系统数据实时获取与处理中的可行性；在数字孪生方面，学界就数字孪生驱动的设计制造框架、智能制造参考模型及其关键支撑技术进行了系统探讨，共同表明数字孪生技术能够以实时数据驱动虚拟模型，实现对物理系统运行状态的动态映射与预测分析。然而，现有研究大多将碳排放作为独立统计指标处理，智能感知与数字孪生技术在碳要素实时获取与多要素协同建模方面的系统性研究与应用仍处于起步阶段。

在数字孪生技术的应用拓展方面，本文将其功能边界从传统的单一设备管控或工艺优化延伸至物质流、信息流、能量流与碳素流的四流协同建模框架。其中，物质流刻画原料、中间品及成品在各加工工序间的流动与转化关系；信息流表征生产数据在异构系统与设备节点之间的传递路径与共享机制；能量流描述制造过程中能源介质的耗散与转换规律；碳素流则揭示生产活动中碳排放的动态演变及其在各工序节点上的分布特性。通过在孪生模型中对以上四类要素实施一体化表征，制造系统具备了对生产全链条运行态势的动态解析能力，可精准定位高能耗、高碳排的瓶颈工序，并对碳排放的实时分布与流转路径形成持续感知。

在此基础上，数字孪生平台能够在生产排程制定与工艺参数寻优过程中，对多种备选方案的能耗水平与碳排放强度进行前瞻性预测与对比评估，从而在保障生产效率与产品质量的前提下实现碳排放的主动调控。通过上述机制，数字孪生技术为制造系统“效率-能耗-碳排放”三维协同寻优提供了关键支撑路径，也推动碳要素从末端统计报表中脱离，真正融入系统实时运行与在线决策的全过程。在智能感知与数字孪生的双重赋能下，制造系统得以完成生产状态数据与碳排放信息的同步获取与虚实映射，为后续借助工业互联网搭建统一数据流通与治理体系提供了坚实的数据底座。依托智能感知与数字孪生技术的协同作用，制造系统已具备生产状态与碳排放数据的实时汇聚与虚拟镜像能力，为后续分析挖掘与优化决策构筑了稳固的数据支撑。然而，若要实现制造系统内多源异构数据的高效流通与跨域协同分析，还须以工业互联网技术为纽带，搭建覆盖全域的统一数据流转与集中管理架构。

3.3.数据流转与工业互联网技术

在工业互联网与制造数据流转领域，学界已就相关技术体系与应用模式开展了较为深入的研究。

现有研究分别从智能制造大数据分析与智能工厂网络融合等角度指出，随着工业互联网的发展，制造系统逐渐形成以数据为核心的生产运行模式，数据流转体系（涵盖采集、传输、存储与分析等环节）已成为支撑智能制造的重要基础。与此同时，相关实证研究进一步表明，工业互联网平台能够显著促进企业绿色创新，并在一定程度上支持碳排放数据的实时采集与动态监测。然而，现有研究对碳数据在制造数据流转体系中的系统性集成关注仍显不足，碳排放信息在多数情况下仍停留于生产结束后的统计核算阶段，尚未真正参与生产过程中的实时决策。

基于此，本文认为，在ECV–智能制造体系中，工业互联网与数据流转体系的功能定位需要围绕碳数据的深度集成进行重新构建。具体而言，碳排放相关数据应与设备状态、工艺参数及能源消耗数据一同纳入统一的数据流转框架，在数据采集、传输与存储各环节实现同步处理，而非作为独立的统计指标在生产流程之外单独管理。这一转变的前提在于，通过统一的数据语义模型与标准化数据接口，对来自不同设备与系统的多源异构数据进行整合，构建统一语义模型，使碳数据能够在同一平台中与生产数据协同流转，同时能够开展协同分析。

在数据流转体系实现碳数据集成的基础上，平台核心与智能中枢层得以对碳排放信息进行统一建模与综合分析，并将分析结果进一步与生产调度、工艺优化等应用系统进行协同。由此，碳排放信息不再局限于事后核算，而是能够实时反映生产过程中各工序的排放状态，为生产计划制定与设备调度决策提供动态输入。

在此基础上，制造系统得以在生产计划制定或设备运行调度过程中，综合考量生产效率、能源消耗与碳排放水平，对不同生产方案进行比较分析，并优先选择在满足生产需求前提下碳排放更低的运行策略。通过这种方式，碳排放信息被正式纳入制造系统的优化目标体系，工业互联网与数据流转技术也由此成为实现“效率—能耗—碳排放”协同优化的重要基础支撑，为后续平台核心层的智能分析与优化决策奠定数据基础。

3.4.数据驱动与AI优化技术

随着新一代人工智能技术向制造业的纵深拓展，数据驱动模型已成为复杂工业系统优化的关键支撑。然而，传统AI应用普遍存在优化片面与系统孤立的问题，碳数据管理与生产控制并没有实现系统性融合。此外，纯数据驱动的“黑箱”模型由于缺乏物理机理支撑，在面临设备老化、原料波动时泛化性与鲁棒性严重不足，难以满足高可靠工业闭环决策的严苛要求。为突破这一瓶颈，真正落实ECV理念，迫切需要重构现有数据优化体系，建立全新的AI驱动范式。

当前工业制造领域正积极探索融合建模、多目标协同与深度强化学习等智能化算法，其中的一些典型应用见表1。这些架构理念与算法设计值得引入智能制造过程中对碳要素的分析和优化，为落实ECV提供了重要借鉴。

表1 AI技术在工业制造领域的典型应用

机理与数据深度融合的混合预测模型作为对工业生产数据进行认知分析的基础底座，解决了对低碳目标精准量化的先决问题。在高度动态的真实制造场景中，纯数据驱动模型往往面临极端工况下泛化能力差、易失真的技术瓶颈。引入融合物理规律与数据算法的“灰箱”架构，能够有效帮助剖析复杂系统，精准识别隐性的高碳排放诱因。这种机理渗透确保了预测结果符合工业过程的物理实质，从而为ECV的超前预防与全局管控提供数据基石。

在建立高保真预测模型后，全局多目标协同优化机制构成了破解绿色低碳与制造效能博弈的核心。传统调度算法往往因目标割裂而无法兼顾能耗与产能，而依托进化算法或群智能算法，智能中枢得以真正将碳排放从被动达标的“外生红线”转化为参与多维解空间寻优的“内生变量”。为进一步提升方法的性能，引入以下两大机制：一是效率与低碳目标的优先级机制。明确不同生产场景下的目标优先级划分标准，避免出现“一刀切”的优化逻辑。同时，需建立优先级动态切换触发条件，结合高保真预测模型的预测结果，当出现能源供应紧张、碳排放超标预警、订单变更等情况时，自动完成优先级调整，确保优化决策的及时性与准确性。二是权重动态调整策略。可基于量化指标构建权重分配基础，将制造效能、低碳水平、生产成本等目标进行量化评分，根据评分结果初步分配权重。这种寻优架构使系统可根据实时能源价格或企业战略优先级，动态调整权重，在坚守安全与质量红线的前提下，自上而下锁定最优低碳工艺参数，实现绿色管控与智能调度的算法级深度嵌套。

为确保低碳策略能够适应复杂的动态环境，基于深度强化学习（DRL）的自适应控制技术可以保障低碳决策智能化的进一步落实。DRL在处理系统非平稳性方面表现优异，可将“碳排放强度最小化”指标嵌入智能体的奖励函数中以驱动策略迭代。这使得系统能够自主学习并演化出应对各类复杂工况波动的低碳操作逻辑，有效打破传统控制系统被动响应的滞后性，赋予生产系统类人的自学习与自进化能力，切实保障ECV–智能制造新模式在复杂工业现场的稳健运行。

3.5.闭环控制与边缘计算技术

当新模式的核心知识库或算法模型足够智能时，如何将计算出的低碳优化策略精准、实时地落地执行，就成为践行ECV理念的关键。传统智能制造过度依赖云端集中处理，不仅面临高延迟与带宽瓶颈，且在底层指令执行时，常因缺乏“感知–决策–执行”的闭环控制机制导致物理边界漂移与控制失效。为确保计算结果的可靠落地，引入边缘计算与闭环控制技术的必要性开始凸显。

边缘计算在工业制造系统中通常都处于算力下沉的“神经末梢”。借鉴现有云边协同架构与智能数据网关在分层管控方面的优势，可以将高算力边缘节点（如智能PLC、边缘服务器）前置部署于高耗能设备旁，赋予其碳排放数据的实时感知与轻量级推理能力。边缘侧能够就近完成多源异构数据的毫秒级采集与碳指标核算，并过滤海量无效时序数据。这种“本地消化”机制可以内生化解决碳数据上云的时间壁垒问题；同时确保在极端工况或通信中断时，底层设备能无缝切换至边缘自治模式，依靠本地低碳策略维持系统平稳运行。依托边缘算力构建“感知–决策–执行”的闭环控制系统，则构成了ECV动态自适应调整的智能网络。目前在多智能体分布式协调与非线性预测控制等领域的探索，已充分验证了将控制逻辑下沉至边缘端的闭环可靠性。在ECV–智能制造新框架下，系统能够打破云端指令僵化执行的开环模式，建立起设备级的动态纠偏机制。上层智能中枢生成的帕累托最优解会以“动态碳边界”的形式下发至边缘节点。一旦本地监测识别到实际碳排趋势有突破边界的风险，系统有一定自主权限触发本地闭环调节，通过适当微调及时将偏差拉回最优轨道。这种将低碳目标深植于执行末端的闭环控制，赋予了系统敏锐的现场应变能力，真正实现从“低碳算力”到“低碳生产力”的飞跃。

4.ECV–智能制造面临的挑战

尽管近年来工业互联网、数字孪生与AI等技术不断发展，为制造业绿色低碳转型提供了重要技术支撑，但面向绿色低碳的智能制造体系仍处于持续探索与完善阶段。在实际应用过程中，相关技术在数据获取、系统协同以及产业应用等方面仍面临诸多挑战，这些问题在一定程度上制约了绿色低碳智能制造的规模化推广与深度应用。

如图5所示，ECV–智能制造模式在实际工程落地与规模化推广过程中，其面临的阻碍并非单一的技术瓶颈，而是交织在技术、生态与管理三个维度的系统性挑战。

图5 ECV–智能制造模式面临的多维挑战

4.1.技术层面挑战

从技术角度看，绿色低碳智能制造体系在碳数据获取、多源数据融合以及智能优化与控制等方面仍存在一定不足。尽管第三章所述的技术体系在理论上提供了闭环路径，但在工业现场复杂的物理环境下，其实际部署仍面临严峻的工程落地阻碍。首先，碳数据感知与测量能力仍有待提升。与传统生产数据相比，碳排放数据往往涉及复杂的能量转换和物质反应过程，其获取难度较高。在流程工业等高温、高压或复杂工况环境中，直接部署碳排放监测设备存在一定技术难度，现有碳排放监测设备在高温、高压及强腐蚀性工况下面临传感器寿命短、标定困难、测量精度下降等技术挑战，难以实现长期稳定的在线监测。因此部分企业仍主要依赖能源消耗数据进行间接计算，导致碳排放数据在时间粒度和空间精度方面存在不足，难以实现对具体设备或工序碳排放的精准追溯。

其次，多源异构数据的融合与系统协同能力仍需进一步提升。由于生产流程复杂，涉及到的设备类型多样，此外，智能制造系统还有来自控制层和管理层的多种数据，不同设备、不同系统的数据在格式、通信协议及语义结构方面标准尚未完全统一，导致制造数据共享面临较大挑战，进而限制了数据分析与优化决策的效果。

此外，智能优化与闭环控制能力仍需进一步加强。当前数据驱动优化方法在工业应用中仍面临模型泛化能力不足等问题，这在一定程度上影响了智能优化技术在复杂工业场景中的应用效果。当前部分企业已开始利用AI技术开展能效优化与生产调度，但多数优化模型仍以生产效率或经济效益为主要目标，尚未充分将碳排放因素纳入统一的多目标优化框架。同时，AI模型在复杂工业场景中的泛化能力仍存在一定局限，模型训练所依赖的数据质量和数据规模也会直接影响优化效果。此外，将优化结果转化为实时控制策略并应用于生产现场，还需要依赖稳定可靠的控制系统与边缘计算能力，这些技术在具体工业场景中仍有待进一步完善。

4.2.生态层面挑战

除了技术层面的挑战外，绿色低碳智能制造的发展还面临产业生态方面的问题。首先，企业在推进AI智能化与低碳化转型过程中往往需要较高的投入成本，包括设备升级、信息系统建设以及技术研发等方面的投入。对于大型企业而言，这类投入尚可通过规模效应逐步消化，但其生态责任重、合规要求高，碳减排压力依旧突出。而中小企业资金短缺、技术薄弱，难以承担环保设备与技术升级成本，且缺乏生态管理专业能力，易面临合规处罚。对于AI智能化升级，各企业仍需因地制宜谨慎决策。

并且，流程工业与离散工业面临差异化挑战。流程工业如化工、钢铁、建材，属于高耗能连续化生产，碳排放基数大、刚性强，各工业流程协同难度大。离散工业如装备、电子、轻工，生产多为间歇式、多工序碎片化排放，碳排放分散在零部件加工、组装、物流等环节，难以形成完整生态，碳核算边界模糊、减排精准管控难度大。

其次，产业链协同程度仍需进一步提升。企业在推进智能制造改革的过程中，往往面临技术、组织与产业协同等多方面挑战，其中产业链协同不足是影响技术推广的重要因素之一。制造业的碳排放不仅来源于企业自身生产过程，还与上游原材料供应和下游产品应用密切相关。然而，在当前产业体系中，不同企业之间的数据共享程度仍然有限。绿色供应链协同需要企业之间建立稳定的数据共享机制，而现实中企业间的信息壁垒仍然较为明显，缺乏统一的数据共享机制会影响产品碳足迹管理与供应链整体减排的实施效果。

4.3.管理层面挑战

在管理与治理层面，绿色低碳智能制造同样面临诸多挑战。首先，复合型人才的缺乏制约了相关技术的应用与推广。绿色低碳智能制造涉及制造技术、信息技术以及低碳管理等多个领域，需要既具备工程技术背景，又具备数据分析与碳管理能力的复合型人才。然而，目前相关领域的人才培养体系尚不完善，能够同时理解生产工艺、信息系统和碳排放管理的专业人才仍较为有限。

其次，企业碳管理体系与数据治理机制仍有待进一步完善。随着企业数字化水平的不断提升，大量生产数据和碳排放数据在系统中不断积累，但在部分企业中，碳数据的采集、管理和使用尚未形成统一规范，不同部门之间的数据管理方式存在差异，影响了碳数据的准确性与可用性。此外，在跨系统和跨企业的数据协同过程中，如何在保障数据安全与隐私的前提下实现数据共享与协同分析，也是当前绿色低碳智能制造体系建设中需要解决的重要问题。

总体而言，绿色低碳智能制造的发展不仅需要关键技术的持续突破，还需要产业生态与管理体系的协同完善。只有在技术、产业、标准与治理多方面形成协同发展机制，才能推动绿色低碳智能制造从试点应用逐步走向规模化推广。

5.结论与展望

本文围绕绿色制造与智能制造的融合发展展开系统研究，梳理两大制造模式的演进脉络与现状局限，提出以内生碳变量（ECV）为核心的智能化与绿色化融合新模式，构建ECV–智能制造的核心技术体系，并剖析其面临的技术、生态与管理层面挑战，最终得出核心结论。研究表明，绿色制造与智能制造的深度融合是制造业响应“双碳”目标、培育新质生产力的必然路径，而ECV–智能制造模式是破解二者发展关系浅层化、并行化问题的关键，可实现生产全流程低碳化与智能化的协同优化，兼顾生态效益与经济效益。

展望未来，随着制造业高端化、智能化、绿色化转型深入推进，ECV–智能制造将迎来更广阔的发展空间。技术层面，需聚焦核心技术攻关，推动智能感知、数据语义信息统一、数字孪生与AI优化技术的深度融合，突破技术协同瓶颈，提升系统稳定性与低碳管控精度。生态层面，应依托工业互联网平台，构建跨行业、跨领域的协同生态，完善标准体系与资源共享机制。同时，紧跟政策导向，前瞻布局氢能、CCUS等未来低碳技术与智能制造的融合应用，助力制造业实现碳达峰、碳中和目标。未来研究可聚焦ECV–智能制造的实践落地路径，为不同行业提供个性化、可复制的转型方案，推动制造业高质量、可持续发展。

原文刊载于《工程科学学报》  作者：王健全 刘逸凡 李卫 付美霞 郭金