碳達峰碳中和相關技術產業進展如何？

雙碳目標背景下，雙碳產業發展潛力巨大且前景廣闊，技術創新主導，新興 產業崛起，巨額投資需求，促進經濟轉型，帶動大量就業，政策持續發力引導資 源匯聚并規范市場，同時國際合作不斷強化。

1.新能源技術推動能源結構重大轉型

新能源裝備技術進步推動“制儲輸用”綠氫全產業鏈裝備和技術加快發展。 一是制氫成本降低與效率提升。隆基氫能、陽光氫能、穩石氫能、天合元氫、國 氫科技、安思卓、未來氫能等通過改進大容量電解槽的設計和使用更高效的催化 劑材料，顯著降低電解水制氫的能耗和成本。二是儲運技術革新。舜華新能源、 氫楓能源、藍能氫能、中科富海等研發出了更為輕量化、高強度的儲氫罐，提高 了車載儲氫系統的安全性與容量。探索使用金屬有機框架材料(MOFs)、復合金屬 氫化物等新型材料，提高儲氫密度、釋放效率、儲氫體積和解決儲運安全問題。 三是多個國家和地區加快了加氫站的建設和布局，以支持氫能汽車市場的快速發 展，構建起更加完善的氫能供應鏈。四是跨行業應用拓展。中國科學技術大學曾 杰教授團隊在氨動力發動機研究領域取得重要進展，將甲烷燃燒與尾氣原位處理 相結合，間接實現了氨氣的燃燒，濰柴動力在氨燃料發動機技術不斷取得新進展， 綠色氫基動力卡車和氫基動力船舶的研發取得重要進展，解決了傳統電動驅動在 長途和載重大應用場景下的續航限制。

新型電力系統技術和示范應用提升新能源消納能力。一是靈活調節能力提升 加快。通過大中型抽水蓄能電站建設、火電廠靈活調節能力改造、“源網荷”側 新型儲能建設、虛擬電廠、新能源微電網、微能源網、源網荷儲一體化、電動汽 車 V2G、光儲直柔建筑、分頻輸電示范等多措并舉，各級電網加快提升源側、網 側、荷側靈活調節能力。二是加快建設新型電力系統資源分析和規劃計劃能力。 國家政策支持開展風電和光伏發電資源普查試點工作，國家發展改革委等印發 《加快構建新型電力系統行動方案(2024—2027 年)》，國家能源局印發《配電網 高質量發展行動實施方案（2024—2027 年）》、編制新型電力系統行動方案 （2024—2027 年）、編制配電網高質量發展行動實施方案（2024—2027 年）， 新能源行業金風科技、中電建集團、瑞科科技等加快開展風資源分析平臺建設， 省市級電網公司借助新能源云資源分布平臺示范加快分布式光伏資源分析和規 43 劃平臺等建設工作，夯實新能源新型電力系統規劃計劃基礎工作。三是加快建設 各級儲能服務平臺。中國電力企業聯合會根據《國家電化學儲能電站安全監測信 息平臺電站接入規范(試行版)》建設了國家電化學儲能電站安全監測信息平臺， 國家電網建設了新能源云儲能服務平臺和省級儲能集控系統示范，南方電網儲能 公司建設了區域儲能監控系統，為電力系統調節能力優化和支撐新型調度、新型 電力系統仿真業務夯實基礎。四是新能源新型電力系統運維能力不斷提升。金風 科技、三一重能、隆基綠能、寧德時代、特變電工等風電、光伏、儲能、電力裝 備制造企業加快 5G 全連接工廠建設，5G+工業互聯網應用場景日益豐富。金風科 技、上海電氣、中國海裝、運達風電、正泰新能源、陽光電源、中車株洲所、華能集團等下屬新能源運維產品開發企業加快基于工業互聯網的新能源智慧運維 平臺應用推廣，為風電、光伏、光熱、儲能等建設和運維企業提供光伏資源評估 與工程設計、新能源場站在線監測、新能源功率預測、新能源場站氣象和環境監 測、新能源場站設備故障預警、場站設備全生命周期評估、新能源綠電和綠證標 識服務等功能，有效提升新能源場站的運維效率和效益。

風光儲制氫和風光儲制氫氨醇一體化技術助力清潔低碳、安全高效的新型能 源體系規劃建設。綠氫、綠醇、綠氨、生物液體燃料、可持續航空燃料（SAF） 等是新型能源的核心組成，通過大規模風光儲項目的開發生產綠色氫基能源，已 成為我國發揮新能源設備產能和成本優勢，解決新能源資源大規模開發和綠色氫 基能源生產的重要途徑。一是國家和地方政府給與產業政策支持，我國新頒布的 《能源法》大力支持氫能開發利用、生物燃料、新型燃料、工業原料等替代能源 開發和利用，內蒙古、黑龍江等地方法規支持風光儲制氫氨醇一體化項目或基地 建設。二是新能源產業鏈投資企業、工程建設企業和裝備企業積極布局風光儲氫 氨醇一體化項目，中能建、中廣核、中煤集團、國電投、國家能源集團、三峽集 團、中國華電、中國華能、金風科技、遠景能源、中國天楹等紛紛推進示范項目 建設。三是綠色航運燃料、可持續航空燃料（SAF）、煤電摻氨、低空經濟發展 提供了綠色能源消納的廣闊消費前景，中國石化、中國石油、中國海油布局綠色 甲醇項目，世界航運巨頭馬士基積極采購綠醇綠氨船舶，上海洋山深水港實現綠 色甲醇加注體系常態化建設，大連港也都在積極提升綠色甲醇加注能力等。四是 國際需求和合作前景廣闊。我國加快推動“一帶一路”綠色能源合作，綠醇、綠 44 氨、綠色生物質燃料、可持續航空燃料（SAF）生產和消費正受到各國政府的日 益重視，歐盟航運層面、國際航運層面均提出了綠色船運燃料的可持續要求。

光伏智能運維技術在新能源管理中發揮著關鍵作用。國家能源集團、國家電 投集團、中國華能集團、中國華電集團、中國大唐集團、中國能建集團、中國電 建集團、天合光能、浙江正泰、陽光電源、旗云中天紛紛布局光伏電站積塵靈敏 感知、精準功率預測和智能運維融合技術，通過集成物聯網、大數據分析和人工 智能算法，智能光伏運維平臺可實現對光伏電站的全方位監控和精細化管理。平 臺通過實時收集氣象數據，結合積塵監測結果，智能調整光伏板運行參數和清洗 策略，確保在極端氣候條件下保持最佳發電效率。結合無人機巡檢與多項運行狀 態參數，利用智能預測模型，提前識別潛在故障，減少停機時間，提高電站的整 體運行穩定性。前沿技術的綜合應用可充分提高光伏電站的發電效率并顯著降低 運維成本，為光伏產業的可持續發展提供有力支撐。

2.綠色材料和工藝驅動高耗能工業深度脫碳

新型節能及新能源材料技術重構高耗能工業降碳路徑。以材料創新驅動能源 結構底層變革。2024 年數據顯示，隆基綠能研發的 HPBC Pro 光伏電池量產效率 突破 26.5%，其氫鈍化非晶硅/晶體硅異質結材料使組件發電效率同比提升 10%； 寧德時代推出的第三代鈉離子電池采用普魯士白正極材料，能量密度達 160Wh/kg，配套的零碳智能儲能系統已在寶武集團湛江鋼鐵基地部署 40MWh，實 現廠區 8%能耗清潔替代。氫能材料領域，中材鋰膜開發的 12μm 超薄增強型復 合質子交換膜使電解槽能耗降至 4.1kWh/Nm³，陽光電源基于該材料打造的制氫 系統在榮程鋼鐵完成工業級驗證，綠氫成本降至 19.8 元/kg。生物質材料技術方 面，格林美開發的木質素基催化材料使生物航煤轉化效率提升至 89%，其建設的 30 萬噸/年生物質燃料產線已向東方航空穩定供貨。2024 年數據顯示，這些材料 技術推動鋼鐵/水泥/化工行業單位產值能耗同比下降 8.3%，清潔能源消費占比 突破 34.5%。

工藝低碳前沿技術正在系統性重構高耗能工業的生產范式。高耗能工業行業 從行業自身角度開展關鍵技術變革性創新，擺脫傳統工藝流程和裝備的束縛。尋 求通過綠色原料替代技術，替代有害或高污染的原材料（如石油基原料）與可持 45 續的綠色原料（如生物質、可再生資源）來改進生產工藝，降低環境影響，減少 二氧化碳排放。實施先進工藝技術，如低碳冶金（氫基直接還原、富氫熔融還原、 電爐短流程煉鋼等）、新型低碳膠凝材料、二氧化碳耦合制甲醇、高效低碳鋁電 解、高參數煤氣發電、二氧化碳驅油、超低氮多孔介質無焰燃燒等技術。中建材 合肥院研發的粉煤灰基低碳膠凝材料（熟料替代率 45%）在華潤水泥肇慶基地規 模化應用，單線年減排 CO218 萬噸，產品獲歐盟 ETV 認證。上海電氣集團為鞍鋼 營口基地提供全球最大富氫熔融還原系統（HYBRIT 2.0），氫氣利用率突破 95%， 噸鐵工序能耗降至 14.8GJ（較傳統高爐下降 58%）。貴陽鋁鎂設計院研發的 600kA 智能預焙陽極電解槽（電流效率 97.2%）在云南宏泰投運，噸鋁直流電耗 12,000kW·h，較國際先進水平低 9.3%。杭氧集團開發的第三代多孔介質無焰燃 燒系統在沙鋼集團 1780 熱軋線投用，熱效率提升至 93.7%，年節約天然氣 1.2 億 立方米。

二次資源循環技術構建產業共生新生態。工業生產流程產生的固、液、氣等 二次資源以及社會產生的二次資源，通過循環高效再利用，實現資源利用價值最 大化，有序統籌鋼鐵、石化、建材、化工等多產業鏈協同，建設高效循環利用互 為資源化的工業生態圈。構建各產業鏈的閉環系統，上下游企業之間實現資源共 享。鋼鐵企業推動廢鋼資源高質高效利用，擴大再生鋼鐵原料進口，推進廢鋼回 收、拆解、加工、分類、配送一體化發展，完善廢鋼回收加工配送體系建設，推 動廢鋼加工標準化和產業化。中國寶武歐冶鏈金建成全球最大廢鋼智能加工中心， 2024 年投運 50 萬噸級破碎線，雜質分選精度達 99.5%，噸鋼加工成本下降 35%。 鋁行業通過提高廢鋁回收利用比例的綠色技術，生產 1 噸再生鋁相比原生鋁的生 產，可減少 0.8 噸二氧化碳排放。中鋁集團福州鋁業建成 20 萬噸/年再生鋁保級 利用產線，采用雙室熔煉爐+電磁攪拌技術，鋁直收率提升至 91%。

CCUS 技術工程化助力高耗能工業深度脫碳。CCUS 技術通過化學法、吸附法、 膜法等技術路徑，實現燃煤鍋爐煙氣中二氧化碳的高效捕集與資源化利用。2024 年 5 月，由騰訊組織發起的中國 CCUS 領域首個“碳尋計劃”公布終選名單，華 能清能院研發的中空纖維膜捕集技術（捕集效率 98.5%、能耗＜2.4GJ/tCO2）入 選示范項目，其 50 萬噸級燃煤電廠碳捕集裝置在內蒙古達拉特旗投運，捕集成 本降至 240 元/噸；原初科技的化學鏈礦化技術通過鋼渣-二氧化碳協同礦化反 46 應，在沙鋼集團建成全球首條百萬噸級工業產線，年封存 CO235 萬噸，礦化磚抗 壓強度達 38.5MPa（國家建材測試中心 2024 年認證）。前沿技術探索層面，中國 科學院過程工程研究所的“鋼鐵行業二氧化碳吸附捕集及爐渣循環利用技術”已 在鞍鋼鲅魚圈基地實現煙氣 CO2捕集率 91%、鋼渣資源化率 95%；合成生物技術企 業藍晶微生物開發的二氧化碳噬菌菌株配套綠電電解制航煤技術，為中國商飛提 供首批碳中和航空燃料。

3.數字化+AI 深度賦能制造業節能管碳

數字化+AI 全面賦能制造業節能管碳的四大應用環節。企業實現雙碳目標需 對能源從源頭到末端控制，主要包括用能供給、過程消耗、碳排管理、直接除碳 四大路徑。首先在能源供應端，數字化+AI 管控風光儲充等新能源設施，實現工 廠能源的運營和調度控制。其次在能源消耗過程，運用數字化+AI 對水電氣等能 源介質進行過程管控和能耗分析。再次在碳排放過程，數字化+AI 對工廠碳排放 進行精準快速核查，并對碳資產進行增值化有效管理。最終在碳排放發生后，數 字化+AI 技術增效 CCUS 技術的應用能力。整個過程中，數字化+AI 是實現目標 和經濟效益的重要工具,擁有龐大的市場規模和巨大的市場潛力。

在用能供給環節，數字化+AI 技術賦能制造業提升能源調度效率。依托機器 學習等技術分析天氣和環境數據，預測太陽能和風能的發電情況，優化能源儲存 和使用，幫助制造業工廠高效整合可再生能源。同時企業可利用數字化+AI 技術 將不同能源整合入微電網，通過分布式能源管理提高能源的獨立性和靈活性。此 外 AI 大模型技術可進一步進行負荷平衡，分析能源需求與供應曲線，自動調整 工廠的用電負荷，并且根據負荷幫助協調不同能源的發電、存儲和使用，確保能 源供需平衡。華為能源云基于昇騰 AI 開發的“風光功率預測系統”在寧德時代 宜賓工廠實現 96 小時預測誤差<10%、風光儲協同調度效率提升 30%；金風科技 智能微電網調度平臺 2024 年裝機容量達 4.3GW，通過強化學習算法將分布式能 源利用率提升至 89%，年峰谷套利收益約 2500 萬元。國家能源局數據顯示，AI 技術推動 2024 年新能源消納率同比提升 7.5 個百分點，其中 AI 直接貢獻約 3 個 百分點。

在過程消耗環節，數字化+AI 技術助力企業能耗碳排數據全鏈路貫通，識別 47 賦能節能潛力場景，驅動節能降碳與運營效率協同提升。首先數智技術可全面、 實時監測系統內能源的供給和消耗情況，開展綜合能效分析和多環節協調管控優 化，運用 AI 智能分析能源系統的數據，定位重點用能場景，識別潛在的能源浪 費和低效，并提供針對性節能優化建議。其次以大數據融合企業數據流、業務流， 結合 AI 技術構建企業特色化的能碳管理體系，并制定場景化績效指標，形成 PDCA（“計劃-執行-檢查-行動”循環）管理閉環。在細分能源場景，數字化+AI 算法大模型結合行業 know-how機理模型，對工廠設備的節能策略實現優化控制。 例如，國際巨頭施耐德、國內廠商格創東智等，基于工業互聯網平臺，為企業提 供 AI 數字化管理平臺和綜合解決方案；深度智控、蘑菇物聯等企業基于 AI 與機 理模型提供暖通、空壓細分垂直場景的節能優化。格創東智研發的智慧能碳管理 平臺，2024 年助力 TCL 華星實現節電近 5 億度目標，減碳約 28.46 萬噸，年能 源成本降低 3%～4%（平臺接入百余家工廠）。

在碳排管理環節，數字化+AI 技術從排放監測、排放情景預測和減排增效多 角度助力企業碳中和。在排放監測方面，通過數字化技術開展碳排放數據的盤查， 實施碳排放數據監測、統計、核算等。以數據驅動 AI 技術分析碳排來源，確定 減排重點。在情景預測方面，AI 模型算法運用歷史碳排數據可進行規律性分析， 精準預測碳排放量，模擬企業碳中和路徑，指引設定減排目標。在減排增效方面， AI 算法可對碳配額進行預測，對比未來碳排，對企業配額、CCER 等提供配置策 略建議。同時 AI 算法可根據歷史價格進行碳交易策略制定，為企業碳資產增效。 國內服務廠商如碳阻跡，基于碳云平臺，運用 AI 大模型為企業提供碳核算、碳 減排、碳中和等一站式服務；中創碳投研發的“碳知”大模型接入全國碳市場約 1900 家重點企業數據（占比 88%），碳價 7 日滾動預測平均誤差率 3.2%，在試 點合作中，該模型協助華潤水泥等企業優化 CCER 交易策略，降低履約成本約 1.1 億元。

在直接除碳環節，數字化+AI 技術增效二氧化碳捕集利用與封存（CCUS）捕 集、輸送、利用與封存等各環節，鞏固提升碳匯能力。在 CCUS 技術領域建立 AI 大模型，快速預測深層地質構造中有效的二氧化碳捕獲和儲存，分析適合封存的 場地和對應的 CO2泄漏風險，如強化學習算法用于優化碳捕獲過程參數、深度學 習模型預測地質封存安全性等，有助于提升 CCUS 技術的經濟性和可靠性。例如 48 全球領先的油田技術服務公司斯倫貝謝運用數字孿生技術，通過其 Lumi 數據與 AI 平臺覆蓋 CCUS 全生命周期的建模、模擬和監測，為中石化勝利油田 CCUS 項目構建三維地質模型，封存安全性預測準確率達 95%，CO2注入效率提升 22%。 原初科技在沙鋼集團建成全球首條鋼渣礦化封存產線，AI 驅動的反應動力學模 型使礦化效率提升至 90%。生態環境部數據顯示，2024 年 AI 技術推動 CCUS 單 位成本降至 230 元/噸，同比降低 15%。