摘要：在“双碳”目标背景下，制造业作为我国碳排放的重点领域，面临绿色低碳转型的紧迫需求。文章基于制造业数字化转型的理论框架，探讨制造业数字化转型的实现路径，提出推动制造业数字化转型的政策建议，有效助力制造业实现碳减排目标，以期为“双碳”目标下的制造业发展提供理论支持与实践指导。

　　关键词：“双碳”目标；制造业；数字化转型

　　当前，全球气候变化问题已成为人类社会共同面临的重大挑战，碳排放是引发全球变暖的主要因素之一。制造业作为我国国民经济的支柱产业，对GDP的贡献率长期保持在30%左右，同时也是能源消耗和碳排放的主要来源之一。据统计，制造业碳排放量占全国碳排放总量的三分之一以上。因此，制造业低碳转型是实现“双碳”目标的重中之重。传统制造业依赖高耗能、高污染的生产方式，资源利用效率低，生产过程中的碳排放量较大，亟须通过技术革新与产业升级推动绿色可持续发展。

　　一、数字化转型研究现状

　　“数字化转型”的关键词时序聚类图谱如图1所示。

　　关于数字化转型的后果主要包括其经济后果和环境后果。数字化转型对企业资本市场表现［1］、企业分工［2］、企业创新［3-4］和对外直接投资［5］等均有显著影响。涉及数字化转型环境效果的文献相对较少，且研究结论尚未统一。数字经济带动信息通信技术和相关产业的高速发展，消耗了大量电力等资源，从而提高碳排放水平，加剧了环境污染［6］。然而，数字经济通过优化产业结构、促进技术创新和提高基础设施建设降低了碳排放水平，进而实现环境治理［7］。本文基于“双碳”目标的战略背景，探讨不同行业与企业规模的差异化数字化转型路径，为中国制造业在“双碳”目标下的低碳转型提供理论与实践指导。

　　二、制造业数字化转型的内涵与特征

　　制造业数字化转型是指通过云计算、大数据、物联网、人工智能等数字技术对传统制造业进行全方位改造，推动生产方式、管理模式、商业模式的变革，实现提质增效与绿色发展。其核心特征包括以下几个方面。

　　（一）数据驱动

　　在传统制造模式下，生产和管理决策主要依赖经验判断，难以做到精准高效。而在数字化转型过程中，企业通过部署传感器、物联网设备和工业互联网平台，采集生产、管理、供应链等各环节数据，实现数据的实时传输与融合。基于大数据分析和人工智能算法，企业能够对生产过程进行精准诊断和决策优化，从而大幅提升生产智能化水平。

　　（二）智能协同

　　制造业数字化转型依托工业互联网、人工智能等技术，推动人、设备、系统之间的智能协同，形成高度自动化、智能化的生产网络。智能协同体现在机器设备间的互联互通与信息共享，通过自动控制和智能算法实现高效协同作业。

　　（三）高效低碳

　　高效低碳，即通过数字化技术的应用，实现资源配置的最优化和能源消耗的最小化。在生产环节，智能化设备与数据分析平台能够实时监测和优化生产过程，减少原材料浪费与能耗；在供应链管理方面，数字化技术可提升供应链的协同效率，降低运输与库存成本，减少碳足迹。

　　三、制造业数字化转型总体发展现状

　　（一）数字化水平稳步提升

　　近年来，随着《中国制造2025》与“工业互联网+”战略的推进，我国制造业数字化发展取得显著成效。智能工厂、数字化车间建设加速推进，产业链数字化、网络化水平逐步提升。根据统计数据，截至2022年，我国规模以上工业企业数字化生产设备普及率达到55%，关键工序数控化率超过58%，标志着制造业数字化基础设施的稳步完善。

　　（二）行业间发展不平衡

　　不同行业的数字化转型呈现出“先进制造业率先突破、传统产业逐步推进、中小企业相对滞后”的局面，行业间的不平衡性仍是当前制造业数字化转型亟须解决的重要问题。高技术制造业由于产品更新换代快、对技术创新依赖度高，企业普遍加大对数字化技术的投入，推动了智能生产、数据管理和产品创新等方面的快速发展。传统产业尽管面临着越来越严苛的环保和能效要求，但由于技术更新换代较慢、产业链较为成熟且具有较大投资门槛，数字化转型进展相对滞后。

　　（三）区域发展不均衡

　　珠三角、长三角、京津冀等区域凭借较强的产业基础和科技创新能力，已经形成了较为成熟的数字化转型模式，集聚了一批领军企业和行业龙头，成为数字化转型的先行者。中西部地区产业结构较为传统，重化工业和劳动密集型产业占比较大，企业在推动数字化转型过程中通常面临技术更新迭代慢、传统生产模式难以突破等问题，导致区域之间在数字化转型水平上的差距较为明显。

　　四、制造业数字化转型的路径探索

　　（一）技术赋能路径：推动先进技术与制造业深度融合

　　1.云计算与大数据赋能生产优化

　　云计算通过提供强大的计算和存储能力，降低企业的信息化建设成本，为中小企业提供灵活、可扩展的解决方案。基于云平台，制造企业能够实现生产管理、供应链管理和产品生命周期管理的智能化与高效化。

　　2.工业互联网支撑智能制造体系建设

　　工业互联网将设备、生产线、供应链、产品和用户进行互联互通，形成全流程数字化、网络化和智能化的工业生态体系。通过设备互联与实时监测，企业可以实现对生产线的智能管控和故障预警，显著提高生产效率和产品质量。

　　3.人工智能推动生产过程智能化升级

　　人工智能技术在制造业中发挥着关键作用，主要体现在产品质量检测、故障诊断、智能调度与生产优化等方面。例如，基于机器学习算法的智能检测系统可以自动识别产品缺陷，减少人工检测误差，提高产品合格率。

　　4.物联网提升设备互联与实时监控能力

　　物联网通过传感器、射频识别（RFID）等技术，实现对生产设备和生产环境的实时感知与数据采集。5G技术的高速率、低时延增强了物联网应用的效果，为制造企业实现设备状态实时监控与远程控制提供了技术支撑。

　　（二）绿色低碳路径：实现数字化驱动的碳减排

　　1.数字技术赋能生产过程绿色化

　　数字技术通过优化生产流程和提升能源管理效率，助力制造业实现碳减排目标。物联网与智能传感技术可以实时监控设备能耗与排放数据，精准识别能耗高峰与碳排放源，进而通过大数据分析进行能耗调控与资源配置优化。

　　2.数字化赋能产品生命周期碳足迹管理

　　数字化转型不仅关注生产环节，还覆盖产品设计、制造、流通与回收的全生命周期碳排放管理。通过数字化回收平台，企业可实现废旧资源的高效回收与再利用，降低资源浪费和碳排放总量，形成闭环式的绿色发展路径。

　　3.智能能源管理助力低碳转型

　　在制造业的能源使用方面，智能能源管理系统发挥关键作用。通过大数据与云计算技术，企业可以构建智能化能源监控平台，对生产过程中各类能源消耗进行实时分析和优化配置，避免能源过度消耗和浪费。

　　4.数字化推动企业碳排放监测与绩效评估

　　数字化工具在碳排放监测与评估方面也发挥着重要作用。企业可以借助大数据平台和碳排放监测系统，实时记录和分析碳排放数据，形成科学的碳排放报告，为企业的减排决策提供数据支撑。

　　（三）政策支持路径：完善体制机制与政策引导

　　1.健全顶层设计与规划布局

　　政府应强化顶层设计，制定适应“双碳”目标下制造业数字化转型的政策体系和发展战略，推动数字技术与制造业深度融合，构建国家、省、市三级联动的政策支持框架，形成有序推进的产业布局。

　　2.完善财政与税收扶持政策

　　针对制造业数字化转型高投入、高风险的特征，政府应加大财政资金的支持力度，通过设立专项资金、提供补贴与奖励等方式，激励企业加快技术改造与创新。

　　3.强化人才培养与引进机制

　　数字化转型需要大量高素质的复合型人才，政府应出台人才培养与引进政策，支持高校与科研机构开设相关课程与培训项目，培养懂技术、懂管理、懂数字化的专业人才。

　　4.优化市场环境与法律保障

　　政府应加快完善数据安全与隐私保护相关法律法规，规范数据采集、存储、传输与使用，确保企业数字化转型过程中的数据安全，激发企业进行数字化创新与投资的动力。

　　（四）企业实践路径：推动企业自主创新与转型升级

　　1.加大企业自主创新投入

　　企业自主创新是制造业数字化转型的核心驱动力。为实现转型升级，企业应加大研发投入，推动技术创新与工艺改进。具体包括建立完善的研发体系，增加创新资本投入，聚焦关键技术领域自主研发。

　　2.深化生产模式的智能化改造

　　企业应借助数字化技术实现生产过程的智能化升级，加快智能制造的落地实施。通过引入工业机器人、自动化设备和智能传感器，提升生产线的自动化与数字化水平。

　　3.优化企业管理与组织架构

　　数字化转型不仅是技术的革新，更是管理模式与组织架构的重塑。企业需打破传统金字塔式的管理结构，构建扁平化、敏捷化的组织体系，以适应数字化时代的快速响应需求。

　　4.推动商业模式创新与价值链延伸

　　企业在数字化转型中，应以市场需求为导向，探索新的商业模式，拓展价值创造空间。通过数字化平台与大数据分析，企业可以精准洞察客户需求，提供个性化、定制化的产品和服务。

　　五、结语

　　在“双碳”目标下，制造业数字化转型不仅是推动产业结构升级的重要途径，更是实现绿色低碳发展的必然选择。虽然数字化技术的广泛应用已取得初步成效，但在行业、区域和企业层面仍存在不平衡、不充分的问题。未来，推动制造业数字化转型需要多方合力，探索适合自身的发展路径，实现制造业高质量发展和“双碳”目标的协同推进，为我国经济的可持续发展提供坚实支撑。

　　参考文献

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　　［4］乔朋华，薛睿，韩先锋.数字营销何以激发中小企业创新——基于信息动态能力的中介作用［J］．南开管理评论，2024，27（05）：40-50+77.

　　［5］衣长军，赵晓阳．数字化转型能否提升中国跨国企业海外投资效率［J］．中国工业经济，2024（1）：150-169.

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　　［7］刘婧玲，陈艳莹．数字技术发展、时空动态效应与区域碳排放［J］．科学学研究，2023，41（5）：841-853.