近日，工业富联凭借打造的“AI 驱动供应链碳管理创新”实践，成功入选中国物流与采购联合会2025年供应链创新标杆案例，并将被收录至《中国供应链发展报告2024-2025》，面向社会公开发行。此次入选，充分彰显了工业富联在供应链管理领域的创新性，标志着AI技术在推动供应链绿色转型方面迈出了重要一步。

　　在全球产业链加速向低碳绿色转型的大背景下，中国制造业面临着欧盟碳关税（CBAM）和国内“双碳”政策等多重压力。如何在保障经济效益的同时实现环境效益，成为摆在企业面前的重要课题。在数字化转型与双碳管理融合的实践过程中，往往面临三重挑战：

　　认知与能力鸿沟：企业及其供应商普遍存在双碳管理基础薄弱问题，对碳排放核算模型构建、因子选取等专业领域认知不足，导致碳管理实践难以开展。

　　标准与场景适配难题：各行业尚未建立统一的可持续供应链管理标准体系，现有数字化平台难以灵活适配不同业务场景的碳管理需求。

　　价值链协同障碍：部分企业在供应链中的话语权与减排责任不匹配，尤其对依赖进口材料和预付款机制的企业，难以构建有效可持续供应链协同减排机制。

　　工业富联通过“AI驱动供应链碳管理创新”案例，为行业提供了全新的解决方案。

　　AI 大模型：驱动供应链从“效率优先”到“低碳韧性”

　　可持续供应链管理的核心在于将碳排放从模糊的定性描述转化为可量化、可追溯、可优化的数据资产。AI大模型通过整合多源异构数据、构建智能决策模型，实现了数据追溯、核算、分析、减排全链路管理，重塑从研发端到价值链端的碳管理能力闭环。

　　▲产品碳足迹自动核算模型架构

　　研发端：低端设计范式革新

　　突破传统人工试错模式，AI大模型深度融合碳排放数据库与成本、可制造性等研发参数，构建多目标优化算法，实现低碳材料替代方案、轻量化设计方案的秒级生成，较传统方法效率提升60%以上。

　　供应商管理：ESG动态评估

　　AI大模型通过智能引导赋能供应商双碳基础能力及数据操作，显著提升企业数据盘查效率与准确性，降低人工成本。运用大模型的总结生成能力，对供应商ESG/碳管理体系进行智能评分与分析，自动生成优质供应商及物料推荐方案。

　　生产制造端：碳足迹智能优化

　　AI驱动生产环节深度减碳，通过多系统数据库对接实现工单级产品碳足迹的实时计算，涵盖物料消耗、能源消耗及废料排放。AI大模型自动生成标准碳盘查报告，精准分析碳足迹排放热点，并智能推荐减碳方案。

　　这些创新策略和技术应用也带来了显著的成果。例如，在某绿色工厂的实践中，通过AI大模型的语义学习，支持批量匹配供应商实测因子或背景因子库数据，减少了人工投入及错误匹配概率。数据完成追溯后，对供应商加权碳排放强度、同sku物料不同供应商的碳足迹、循环材料占比、工序强度碳排等进行热点分析，自动生成推优报告。实现碳数据准确度提升80%，助力降低碳足迹89%。

　　未来，工业富联将基于AI技术，实现碳排放数据的自动化采集、结构化分析与多维度洞察，赋能供应商快速掌握碳核算方法论与实践工具。通过智能化数据整合与知识沉淀，继续推动跨行业碳管理经验高效复用，助力中小企业系统性提升碳管理能力，加速供应链整体绿色转型进程。

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