随着“双碳”逐步由部分国家呼吁转变为全球主要国家的目标，绿色低碳的意义不仅体现在解决环境问题的物理意义上，还体现在推动能源结构转型的社会经济意义上。长期目标是将全球平均气温较前工业化时期的上升幅度控制在2摄氏度以内，并努力将温度上升幅度限制在1.5摄氏度以内。“碳中和”作为一项国家层面的发展理念，在全球范围内被各国广泛接纳。
“双碳”目标，也正在倒逼产业结构的调整，要求清洁能源在能源结构中提升占比;而这正是数字经济所擅长的工作——通过重塑产业结构，提升运行效率，实现治理数字化、能源绿色化，以及城市基础智能化转型。
经过多年发展与积累，我国新能源科技水平和创新能力持续提升，部分领域达到国际领先水平。但行业整体科技水平还不足以支撑能源结构转型升级的需求，因此，加快核心技术创新，推动能源开发、转换、配置、储存、使用等领域的技术创新、装备制造和产业发展等。
在后疫情时代，“数字化”和“绿色化”成为全球经济复苏的主旋律。数字技术在助力全球碳中和实现目标的进程中起着重要作用，与能源电力、工业、交通、建筑等多个行业重点碳排放领域深度融合，有效提升能源与资源的使用效率，实现生产效率与碳效率的双提升。
数字可视化助力碳中和数字化转型
工业4.0时代，互联网、物联网技术的蓬勃发展使得各类传统行业不断焕发新生，数据智能带来的智能制造作为低碳行业内的一大突破和创新，利用数字技术构建碳中和360度的行业拼图，多个数据要素的流通，打通能源全产业链各环节，最 大范围内实现协作共享，降低能耗并带动能源全行业的产业结构优化升级，通过多种数字化技术提供可量化的目标实现路径和结论，更好地助推“双碳”目标的实现。
环境数据和可持续改进是密不可分的。然而，环境数据通常是孤立的、分散的，且缺乏适当的结构。那商业智能 （BI） 如何帮助企业克服这些挑战?
Wyn商业智能提供一站式数据可视化分析解决方案，通过对原始多个系统的数据的实时采集、接入系统，再进行进一步的加工，分析，包括:跨源数据的接入后，对原始表、字段等进行编辑，添加必要的过滤条件，对数据按照业务场景进行分组，构建和输出能源指标体系，具体如下:
园区能耗统计:水能、热能、天然气、电能等能耗统计;
减碳统计:各企业减碳、各区域减碳、减碳行为统计、减碳趋势等;
碳交易明细:累计交易次数、企业、金额，历年趋势等;
碳排放统计:各企业、各区域排放统计，排放占比统计等;
碳指标监控:碳配额使用量、CCER减排总量、CER核证减排总量等;
最后根据业务的实时性要求，实时展示或者抽取分析，用于呈现到数据可视化大屏，形成完整的碳中和能源数字化平台。
1、数字化技术助力碳减排
企业可以借助IOT技术，加强能源大数据、碳排放数据的采集、归集、智能分析处理，实现设备状态感知、故障准确定位，人工智能技术的应用，构建各城市、企业能源监管指标体系，全面、实时、准确、直观的掌握碳中和数字化全景，合理配置资源，充分运用碳减排措施和技术手段，助力企业降本增效、政府管理和服务创新。
2、能源数据可视化，构建数字化园区
当前，智慧城市、智慧能源、智慧交通、智慧工厂、智慧建筑等领域的建设是全面展开碳减排运动，实现碳中和的有力抓手，而智慧的“抓手”离不开数字技术赋能，企业的低碳发展路径离不开数字化转型。
基于时间、产业、区域等多维度能源指标数据，利用数字可视化技术分析和展示，分析园区能源综合使用情况，包括碳减排量、碳减排累计收益、能耗趋势等，构建低碳数字化园区智慧管理平台，从而增强部门经济发展监管和决策效率。
3、建设碳中和监测体系，实时呈现碳交易市场
构建地市/区域/企业各级各行业碳排放计量监测系统平台，根据城市碳排放管理指标设定科学指标管理，推行碳中和预算与指标管理数字化，按需配额，进行碳交易，购买绿色能源，最终实现区域级、城市级的碳中和。
以上通过将碳中和多个能源数字化管理平台与企业、政府各种系统对接，结合企业生产特点和工艺的数据分析系统，接入数据可视化大屏构建开放、共享技术生态，提供碳中和能源数字化管理业务中台，服务G端政府，赋能B端企业，便捷C端用户，提供企业、用户有效便捷服务的同时，实现政府能源数字化治理，深度挖掘企业生产过程中的节能潜力，管控企业碳排放量和单位产品碳排放指标，为碳达峰和碳中和建立行动方案和时间表。
未来随着“碳达峰”、“碳中和”目标的进一步深化推进，面对广泛的碳治理需求，将能源管理延伸至低碳生态建设，利用智能化管理解决方案，推动低碳化和数字化转型，将成为促成人与自然和谐共生、构建高质量现代化经济体系的重要力量。
碳中和对每个人来说，都是最 大的全球数字转型项目。未来，数字经济和实体经济将进一步深度融合， 碳信用和碳消费指数也将进一步影响人类的生活甚至日常活动。
因此，用数字化转型方式为绿色低碳发展铺设一条“数字之路”，是为社会各行业各领域带来的全新的机遇和挑战。同时，也将会对企业的战略、政策、机制、人才、商业模式以及组织方式产生深远影响。
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