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（文章來源：微信公眾號“網信中國” 作者：陳舞陽 柴于涵 呂燕芳）
前 言
2022年11月，習近平主席在列席亞太經合組織第二十九次領導人非正式會議時提出，我們要加強經濟技術一起配合，加快數字化綠色化協同發展，推進動力資源、產業結構、消費結構轉型升級，推動經濟社會綠色發展。黨的二十屆三中全會提出，支撐企業用數智技術、綠色技術改革晉陞傳統產業。加速數字化綠色化協同轉型發展（以下簡稱“雙化協同”），是搶占新一輪科技反AR擴增實境動和產業變革制開幕活動高點的殊途同歸，是積極培養和發展新質生產力、塑造高質量發展新優勢的現實需求，是加速網絡強國、數字中國建設的戰略選擇，是構筑國家競爭新優勢的無力支撐。
2021年以來，貫徹落實黨中心、國務院決策安排，國家網信辦會同相關部門組織實施了雙化協同業動計劃，重要任務包含三個方面：一是推動數字產業的綠色低碳發展；二是加速數字技術賦能傳統行業綠色化轉型；三是發揮行業綠色化轉型對數字產業的帶動感化。圍繞上述三個方面的任務，安排了18項重點行動。各地區、各部門從頂層設計、軌制建設、場景應用、要素保證、國際交通一起配合等方面進行積極摸索，推動數字產業綠色低碳發展獲得新成效，數字技術賦能行業綠色化轉型程度獲得新晉陞，我國雙化協同進進整體布局、周全推進的新階段。
本報告深刻剖析2023年以來我活動佈置國雙化協同呈現出的新特點、新趨勢，緊扣雙化協同重點任務，摸索開展區域雙化協同成效評價，展現各地區雙化協同獲得的積極進展和結果，為當局施策、產業發展供給參考。
在此，對中國信息通訊研討策展院牽頭成立的雙化協同發展監測課題組表現感謝，對積極參與評價指標研討、報告編寫任務的機構、地區、部門、專家表現感謝，向長期以來關心支撐雙化協同任務的各界伴侶表現感謝。
一、雙化協同任務縱深推進
（一）軌制建設加速推進
一是國家層面戰略布局加倍完美。黨的二十屆三中全會提出，支撐企業用數智技術、綠色技術改革晉陞傳統產業，請求推動制造業高端化、智能化、綠色化發展。2023年2月，中共中心、國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》，提出建設綠色聰明的數字生態文明，加速數字化綠色化協同轉型。2024年7月，中共中心、國務院印發《關于加速經濟社會發展周全綠色轉型的意見》，提出加速產業結構綠色低碳轉型，推動傳統產業綠色低碳改革升級，鼎力發展綠色低碳產業，加速數字化綠色化協同轉型發展。二是重點領域實施路徑逐漸清楚。2024年8月，國家網信辦等十部門秘書局（辦公廳、綜合司）聯合印發《數字化綠色化協同轉型發展實施指南》，明確了雙化協同三類實檀越體、兩年夜發力標的目的，以及雙化協同基礎才能、融會技術體系、融會產業體系等雙化協同融會創新三方面布局。2023年3月，國家動力局印發《關于加速推進動力數字化智能化發展的若干意見》，提出以數字開幕活動化智能化技術加快發電清潔低碳轉型、助力油氣綠色低碳開發應用、以數字化智能化用能加速動力消費環節節能提效等重點任務。2024年2月，工業和信息化部等七部門印發《關于加速推動制造業綠色化發展的指導意見》，提出發揮數字技術在進步資源效力、環境效益、治理效能等方面的賦能感化，加快生產方法數字化綠色化協同轉型。2024年3月，國務院辦公廳轉發國家發展改造委、住房城鄉建設部《加速推動建筑領域節能降碳任務計劃》，提出強化建筑運行節能降碳治理，推動建筑數字化智能化運行治理平臺建設，推廣應用高效柔性智能調控技術。
（二）發展形式日益清楚
當局層面，引領社會管理向綠色聰明標的目的轉型升級。雙化協同以新場景、新業態、新范式對社會管理進行系統化重組再造，運用數字技術推動社會低碳治理高效化、生態環境管理精細化、居平易近生涯綠色化。如河南省建設生態環境綜合治理平臺，推動環境治理、環境監測、環境執法、淨化源監控等多個領域信息化，助力生態環境管理智能化轉型；重慶市創建“碳惠通”生態產品價值實現平臺，摸索碳普惠的生態產品價值實現路徑，助力居平易近綠色低碳生涯。產業層面，帶來產業新增長與發包裝盒展新業態。數字技術與綠色經濟的深度融會打破傳統產業邊界和局限，無力促進了分歧經濟主體間的創新融會，催生出以數字新動力服務、新動力汽車等為代表的數字技術與綠色低碳產業緊密融會、協同共進的新產業新業態。以新動力汽車產業為例，一方面，發展新動力汽車產業是推動我國產業升級、綠色發展的主要戰略舉措；另一方面，智能化、電動化作為未來汽車產業發展的主要標的目的，推動新興產業與傳統制造業深度融會。企業層面，帶玖陽視覺動企業全方位數字化場地佈置綠色化轉型。雙化協同推動企業構建融會數字技術的綠色制造體系。如運用三維建模、模擬仿真等數字化綠色設計技術，智能排產調度、先進過程把持等智能化生產技術，以及供應鏈信息共享平臺等綠色供應鏈治理技術，優化生產效力、下降生產本錢，實現低能耗、低排放，晉陞產品綠色競爭力。
（三）要素保證逐漸加強
一是科技創新才能持續增強。雙化協同呈現出典範的科技創新驅動特征，旨在晉陞創新效能、改進生產力和生產關系，同時重視生態環境改良、確保創新活動的可持續性。近年來，我國雙化協同領域專利不斷涌現，2023年全年授權專利2.9萬件，同比增長22%。2016-2023年，我國碳排放監測領域、碳足跡領域、智能電網領域有用專利年均增長幅度分別為57.5%、21.8%、22%，創新結果豐碩。二是數據基礎不斷夯實。雙化協同能夠將數據作為新的生產要素投進碳減排領域，通過算法驅動，精準疾速識別有用需求，下降資源耗費，推動傳統高耗能、高排放行業實現全鏈條的清潔化、節能化改革。山東省通過打造全省生態環境智能感知“一張圖”，對全省重要水、氣環境質量情況和重點監測企業排污狀況進行24小時連續不間斷監測，天天采集、審核自動監測數據137萬條，點位聯網率超過90%，數據有用率達到95%以上，匯聚410億條生態環境數據，實現環境形勢綜合研判、環境淨化追因溯源、環境風險預測預警，充足釋放環境領域數據價值。
（四）國際一起配合持續FRP深化
一是亞太經合組織（APEC）雙化協同一起配合走深走實。2022年11月，習近平主席在列席亞太經合組織第二十九次領導人非正式會議時提出，加快數字化綠色化協同發展，我國持續加強與APEC成員經濟體在雙化協同領域的交通與一起配合。2023年6月，我國舉辦APEC數字化綠色化協奇藝果影像同轉型發展研討會，研討雙化協同實施路徑，分送朋友實踐經驗。2023年11月，舉辦APEC綠色低碳賦能中小企業高質量發展論壇，探討數字技術賦能中包裝設計小企業綠色低碳發展新路徑、新方式、新舉措。2024年6月，舉辦APEC數字技術促進綠互動裝置色低碳轉型研討會，同APEC成員經濟體就若何深化務實一起配合、配合推進雙化協同進行交通。二是中國—東盟雙化協同一起配合空間持續拓展。我國與馬來西亞、新加坡、越南、印度尼西亞、柬埔寨等東盟國家簽署《關于加強數字經濟領域投資一起配合的諒解備忘錄》和《關于推動綠色發展領域投資一起配合的諒解備忘錄》，為雙方在雙化協同領域一起配合奠基傑出基礎。2024年10月，舉辦中國—東盟環境一起配合論壇，圍繞區域雙化協同政策制訂、實踐路徑、一起配合方法等議題展開交通討論。三是“一帶一路”雙化協同凝集一起配合共識。2023年10月，第三屆“一帶一路”國際一起配合岑嶺論壇數字經濟高級別論壇舉辦期間，我國同阿根廷、柬埔寨、科摩羅等13國配合發布《“一帶一路”數字經濟國際一起配合北京倡議》，明確提出促進數字化轉型和綠色化轉型協同發展。
二、重點領域雙化協同成效明顯
（一）雙化協同綜合試點建設獲得新結果
2022年11月，國家網信辦、國家發展改造委、工業和信息化部、生態環境部、國家動力局聯合印發告訴，確定首批10個地區開展雙化協同綜合試點。試點地區充足結合本身資源稟賦、產業基礎、發展潛力，聚焦重點領域、優先標的目的和瓶頸問題，積極摸索可復制可推廣的路徑形式，不斷晉陞雙化協同才能和程度。河北省張家口市圍繞全國一體化算力網絡京津冀樞紐節點建設，不斷優化“一廊四區多園”的總體布局，開展冀北區域新動力場站集控中間建設，引進華能、三峽新動力等企業進駐，促進數字產業與新動力產業協同發展。遼寧省年夜連市聚焦軟件信息服務、工業制造、綠色動力、陸地等優勢領域，加速培養壯年夜數字化、綠色化為代表的新興產業，積極開發陸地碳匯資源，發展數字藍碳，鼎力培養陸地經濟。黑龍江省齊齊哈爾市聚焦以重工業為焦點的傳統產業綠色化轉型，在裝備制造等領域培養一批數字化車間和智能工廠，運用智能制造技術裝備晉陞動力資源應用效力，助力企業提質降本增效。江蘇省鹽城市以企業“智改數轉賦綠”為抓手，依托工業互聯網平臺助力企業在采購、研發、生產、銷售、服務等環節周全數字化轉型，引導企業采用綠色智能制造，晉陞行業治理效力，下降動力資源耗費。浙江省湖州市聚焦企業碳排放強度、行業碳應用效力和用能結構，以碳排放“測、算、評、治”的工業碳效碼平臺為抓手，構建以碳效為導向的資源分派機制，推動構成智治創新的綠色化生產方法。山東省濟南市圍繞數據中間綠色低碳發展，以新工藝、新資料推動數字基礎設施節能降耗，為企業數字化轉型供給策展綠色算力服務。廣東省深圳市以打造“泛在賦能、智能協同、開放共享”的城市數字底座為理念，持續強化數字技術賦能電力、物流、生物醫藥等重點行業。重慶市高新區構建“科、產、城”融會的雙化協同生態，持續推動數據中間綠色化轉型、基站綠色化運行、電子信息產品綠色制造，積極摸索車城協同應用場景，推動智能網聯汽車、聰明動力等產業發展。四川省成都會以建設踐行新發展理念的公園城市示范區為統領，構建“芯屏端軟智網”數字產業集群，推進全國一體化算力網絡成渝國家樞紐節點建設布局，加速綠色汽車產業近零碳排放園區試點建設，整體晉陞數字化綠色化協同才能和程度。西躲自治區拉薩市以“數興城”戰略為統領，構建清潔動力、高原農牧、邊貿物流等特點優勢產業體系，推進數字產業化和產業數字化發展。
（二）數字產業綠色低碳發展實現新衝破
數據中間能效程度持續晉陞。截至2023年末，我國數據中間810萬臺在用標準機架總耗電量達到1500億kWh，占全社會耗電量的1.6%。隨著節能降碳技術和清潔動力的廣泛應用，我國數據中間能效程度持續晉陞。2023年，數據中間均勻電能應用效力（PUE）為1.4大圖輸出8，較2022年進一個步驟優化，部門數據中間PUE降至1.08，達到國際領先程度。數據中間綠電應用比例不斷進步，國家綠色數據中間可再生動力電力均勻應用率由2018年的15%晉陞到50%以上。
通訊基站共建共享深刻推進。近年來，我國充足應用存量站址資源、公共資源和社會桿塔資源等建設5G基站，5G基站單站址能耗較商用初期下降超20%。截至2023年末，我國5G基站數量為337.7萬個，共建共享率超90%。一方面，積極推動通訊桿塔資源與社會桿塔資源雙向共享，進步站址共享率。以中國鐵塔為例，截至2024年10月，中國鐵塔累計承接5G塔類需求數達261.3萬個，此中95%通過共享存量資源實現。另一方面，加快推廣應用通訊基站、機房節能降碳技術。通過采用能碳綜合管控、優化網絡架構、設備精準調控等辦法，我國通訊基站能耗程度顯著降落。
（三）數字科技企業綠色創新獲得新進展
數字科技企業穩步推進碳中和進程。隨著數字化進程的加快，特別是天生式人工智能年夜模子技術的發展和應用規模持續擴年夜，算力需求激增導致電力和水資源的耗費劇增，但我國年夜型數字科技企業綠色低碳發展的趨勢仍然不減。一是企業運營碳排放持續下降。2024財年，阿里巴巴實現本身運營碳減排量達到232萬噸，同比晉陞63.5%，阿里云自建數據中間的PUE進一個步驟優化至1.2，堅持亞洲領先程度。網易積極晉陞清潔動力應用比例，2023年購買清潔電力超過900萬度，減少碳排放6339噸。聯想集團可再生電力占比達92%，動力耗費總量較上一財年減少15487兆瓦時。二是帶動供應鏈綠色低碳升級。騰訊建設“IDC智能運營平臺”，基于智能算法對數據中間進行能效治理、能耗剖析和碳排放治理，晉陞供應鏈智能化、低碳化程度。2023年，小米將供應商社會責任治理系統覆蓋至一切產品線，運用溫室氣體核對、廢水和廢棄物處理調查、原資料溯源治理等效能互動裝置，實時追蹤原資料和制製品流動路徑中的環境影響和社會影響，實現供應鏈全性命周期的數字化治理。
數字科技企業積極服務社會綠色發展。在本身積極踐行綠色發展的基礎上，數字科技企業通過數字化轉型、助力循環經濟、擴年夜清潔動力應用等方法，構成數字化產品與服務才能，賦能全息投影各行業、各領域綠色低碳轉型。一是賦能行業綠色低碳轉型。百度助力北京亦莊開展聰明路況示范區建設，依托智能網聯技術感了解路路況流量、車輛排隊長度等信息，實時自動調整路口紅綠燈時長，有用減少車輛等候時間，防止因等候紅燈帶來的低效和浪費，實現單點路口車輛排隊長度降落30.3%，減少無車輛通過形成的綠燈時長浪費18%以上。二是助力生態環境管理。海潮為山東省打造生態環境年夜數據平臺，對包含年夜氣、水、淨化源、固廢、泥土、天然生態、陸地、環境執法等環境要素進行深度融會，實現精細化環境質量剖析，助力生態環境綜合決策科學化。三是促進綠色消費。京東發布“青綠計劃”，開設消費者碳賬戶與低碳消費專區，持續為消費者供給綠色商品。2023年，100余家brand參與“青綠計劃”，京東平臺供給綠色低碳商品超過356萬件。
（四）數字賦能行業綠色轉型邁上新臺階
數字技術賦能的系統性、協異性、整體性進一個步驟進步。一是多領域加快覆蓋。數字賦能領域從電力、鋼鐵、有色、石油化工等重點碳排放行業，加快向動力供給與應用、工農業生產、路況運輸、建筑建設運行、生態環境管理、綠色聰明城市建設等多領域進行覆蓋，深入改變生產方法、生涯方法和社會管理方法。二是全產業鏈協同晉陞。從龍頭企業內部擴展到產業鏈高低游，通過數字化平臺建設滿足高低游企業碳排放核算、產品碳足跡測算、碳排放剖析、碳信息表露等需求，推動構建綠色低碳供應鏈。三是多環節拓展應用。推動數字技術賦能行業綠色轉型從單一環節向多環節轉變。如推動數字賦能工業生產向下游綠色設計、下流廢品收受接管再應用延長；推動數字賦能建筑運行向前端綠色建筑設計、中端綠色建造拓展。
數字技術賦能動力結大圖輸出構綠色轉型。一是進步新動力消納才能。通過強化新動力系統管控、電力資源設置裝備擺設、用能服務等環節的數字化才能，晉陞“源網荷儲”一體化協同程度，助力新型電力系統智能化高標準建設運行。國網年夜數據中間協同27家省（市）公司，構建光伏發展規劃剖析、光伏配變運行異常監測、分布式光伏出力預測等6類模子及場景，實現912萬個臺區光伏可開放容量在線計算，有用晉陞了電網運行效力和光伏消納才能。二是晉陞化石動力應用程度。伴隨人工智能年夜模子技術在動力領域的摸索應用，已實現依托重點用能設備燃燒感知數據、煤機設備運維數據等數據積累，改良煤炭等化石動力燃燒效力、晉陞燃煤機組運行程度。年夜唐集團運用人工智能、自動把持等技術，實現了鍋爐燃燒狀態感知、智能實時閉環把持等效能的集成應用，在不進行年夜規模鍋爐設備和軟硬件改革的條件下，采用此技術可下降供電煤耗約1g/kWh-3g/kWh。
數字技術賦能制造業綠色低碳發展。一是推動工業產品綠色設計。在產品全性命周期中，80%的資源環境影響取決于設計階段，仿真模擬、數字孿生等技術在實現產品輕量化、低碳化、循環化設計中發揮著主要感化。在電子信息行沈浸式體驗業，國內企業已實現電子產品綠色設計與評價平臺的開發和應用，通過綠色供應鏈數據治理與產品全性命周期評價，實現產品性命周期評估、碳足跡計算、環保合規治理等服務，科學有用評估產品碳排放、水體淨化等環境影響，平臺投進應用以來觸及24個產品年夜類的數百萬臺設備。二是推動生產制造節能降耗。通過智能排產調度、產線柔性設置裝備擺設、數智精益治理、數字化能碳治理等，進步生產效力和資源設置裝備擺設才能，減少生產過程浪費。中德工業園區通過能碳管控解決計劃，結合人工智能、年夜數據、云計算、5G等技術，助力園區實現動力流、數據流、信息流、碳追溯流的“四流合一”，改進和優化動力均衡，實現動力綜合應用效力高達80%以上，年均二氧化碳減排量約3.2萬噸。三是推動綠色倉儲物流發展。通過貨物碼放、調撥、活動佈置配送等環節的自動化，進步倉儲應用率和物料運輸效力。上汽通用五菱構建移動機器人矩陣，已實現室外場景物流配送無人化，搬運和配送完整替換人工輸送，自動化率達到100%，有用下降運營本錢，進步配送效力。
數字技術賦能建筑全性命周期綠色轉型。一是晉陞建筑綠色設計程度。建筑信息模子（BIM）等仿真模擬技術在建筑設計階段加快應用，助力資源節約、環境宜居、安康舒適的綠色建筑計劃設計。《2024上海市建筑信息模子技術應用與發展報告》顯示，2023年上海市規模以上項目BIM技術應用率為94.77%，此中約三分之二的項目運用BIM技術實現建材選取以及建筑施工、運行等階段的綠色低碳優化設計。二是進步綠色建造程度。通過數字孿生、BIM等技術優化互動裝置施工計劃、現場布置、施工計劃等，進步動力資源公道高效調度才能與建造過程數字化精細治手離開座位，立刻衝了過來。 「錄音仍在進行中；參賽理才能。中建八一數字科技公司依托多個智能化系統東西，實現用電、用水、排水、揚塵等情況的實時監測，以及建筑工程項目開幕活動建造碳計量自動化。三是晉陞建筑綠色運行程度。運用年夜數據剖析、人工智能等技術，動態優化供熱、制冷、照明、電梯等設施的動力資源應用程度。雄安商務服務中間采用海爾聰明樓宇高效機房解決計劃，將機房內各機組聯通，防止了治理低效產生的浪費，綜合節能達到50%以上。
數字技術賦能路況物流綠色化轉型。一是運用數字技術優化運輸結構。賦能多式聯運發展，樹立高效的“陸—港—水”綜合調度體系，晉陞運輸體系的整體效力、引導運輸需求轉移。浙江四港聯動發展無限公司建設聰明物流云平臺，以海港為龍頭、陸港為基礎、空港為特點、信息港為紐帶，買通政務、班輪、碼頭、貨代等系統，匯集“海公空鐵河”多式聯運物流年夜數據，摸索創新多式聯運物流資源優化設置裝備擺設和運輸組織形式，推動構建集各類物流主體、物流要素于一體的“共享、服務、智能、連接”數字物流生態圈，促進社會物舞台背板流降本、提質、增效。二是運用數字技術晉陞運輸裝備能效。應用智能路況東西和新型把持技術、自包裝盒動駕駛技術、先進駕駛輔助系統，促進路況東西的智能化和低碳化。2024年8月，京杭運河首批新動力智能商品船舶，將現代信息技術與船舶制造相結合，實現船舶智能監控、自動化操縱和數據剖析等效能，晉陞了船舶智能化程度，較傳統內河船舶節能3%，淨化物排放量下降90%以上，碳排放下降15%以上。
三、區域雙化協同成效評價
在廣泛調研和數據剖析基礎上，本報告研討構建區域雙化協同成效評價指標體系，結合已公開數據，從數字化支撐才能、綠色化支撐才能、雙化協同應用、學生和教授們展開了激烈的辯論。其中，最有名的當屬發展環境等維度，對31個省（區、市）雙化協同情況摸索開展剖析評價。
圖1 區域雙化協同成效評價指標體系
剖析評價結果顯示，江蘇、廣東、浙江、北京、上海、山東、河北、四川、湖北、福建等地區雙化協同程度位居全國前10名。以上地區高度重視雙化協同發展，搶抓“十四五”碳達峰關鍵期、窗口期和政策機遇，前瞻性謀劃布局雙化協同整體戰略，著力晉陞數字化綠色化支撐才能，積極拓展應用場景，推進雙化協同在重點行業、重點領域的應用，構成了諸多可借鑒可推廣的形式與做法，為全國深刻推進雙化協同和促進新質生產力發展供給了實踐引領。
江蘇省凸起系統布局、創新引領、重點衝破、協同聯動，構建雙化協同產業生態體系，在全國率先構建省雙化協同服務資源池，推動數字科技企業零碳發展，推進無人化聰明綠色農場建設，構建建筑全性命周期“碳監測—碳核算—碳 TC:08designfollow
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