a&s专业的自动化&安全生态服务平台
公众号
安全自动化

安全自动化

安防知识网

安防知识网

手机站
手机站

手机站

大安防供需平台
大安防供需平台

大安防供需平台

资讯频道横幅A1
首页 > 资讯 > 正文

亚马逊云科技顾凡: 可持续发展成为企业上云的新驱动

第52个世界环境日刚刚过去。在过去的五十多年中,全球经济增长了近五倍,却也使环境付出了沉重的代价[1]。可持续发展已经成为一项全球性的紧迫使命,130多个国家提出了碳中和目标。企业也正在将碳中和写入长期发展战略,并从战略制定、技术创新、生产经营等各个环节开始行动。
资讯频道文章B

  第52个世界环境日刚刚过去。在过去的五十多年中,全球经济增长了近五倍,却也使环境付出了沉重的代价[1]。可持续发展已经成为一项全球性的紧迫使命,130多个国家提出了碳中和目标。企业也正在将碳中和写入长期发展战略,并从战略制定、技术创新、生产经营等各个环节开始行动。

  在数字技术赋能千行百业转型升级的今天,企业都在思考,数字技术如何助力可持续发展?埃森哲的一份报告显示,如果一个企业同时注重数字化转型技术和可持续发展,那么在这两个增长引擎的同时推动下,其超越同行的可能性要高出2.5倍。

  近期,亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示,对可持续发展的追求已经成为企业上云的新驱动。他强调,上云是企业实现节能减排的一个重要技术手段,数据则是驱动企业节能减排的核心。无论是在碳排放管理、清洁能源替换、能源优化,还是企业ESG报告生成等场景,云计算所提供的大规模数据处理能力,如数据的采集、整合、分析等,都能够为企业节能减排提供依据,帮助企业制定节能减排计划。

  云上追踪,打造全链路碳计量管理

  顾凡指出,企业减碳的前提是要先摸清自己的"碳家底"。明确排放范围,开展碳核算,计算排放总量,才能制定科学的碳减排目标。

  企业的碳足迹包括三个范围,范围1,直接排放,即企业直接控制的燃料燃烧活动和物理化学生产过程产生的直接温室气体排放。范围2,间接排放,即企业外购能源产生的温室气体排放,包括电力、热力、蒸汽和冷气等。范围3,价值链上下游各项活动的间接排放,覆盖上下游范围广泛的活动类型。

  "企业要实现碳中和,首先需要清楚地核算范围1、2、3的碳排放量,这涉及到企业经营的各个环节,是一个特别复杂的过程,尤其是范围3的核算要覆盖价值链上下游。从实践中看,大多数企业都缺乏有效的知识和工具来帮助了解自身碳排放情况。"顾凡表示。

  一个典型场景是在汽车行业。对整车企业而言,90%的碳排放来源于零部件供应商和物流供应商。顾凡指出,整车企业在碳排放管理上主要面临两个挑战,一个是很难准确并且高效地收集供应商的碳排放数据;另一个是汽车的零部件供应商来自于不同国家、不同行业,涉及多个碳排放计算标准。

  "包括整车企业在内,越来越多的客户提出需求,希望亚马逊云科技能开发开箱即用的碳计量管理工具,他们不需要投入过多的人力和研发资源,就可以解决复杂的碳排放测算的问题,"顾凡表示,"为此,亚马逊云科技提供了碳数据湖解决方案"。该方案利用物联网技术实时收集企业的能耗数据,如智能电表、智能燃气表等;并利用亚马逊云科技的数据库服务,集成了中国20多个行业温室气体排放标准以及主流的国际标准。企业完成能耗数据的填报后,该解决方案就可以根据企业所在的国家和行业等,智能选择对应的温室气体排放标准,进行碳排放的计算,并通过可视化形式进行检索和展示。同时,还可以基于历史的能耗数据,预测未来一段时间的能耗,帮助企业更加直观地了解碳排放情况,从而制定更合理的减排计划。

  以汽车厂商为例,汽车厂商可以基于亚马逊云科技的碳数据湖解决方案构建碳计量平台,能够自动计算汇总汽车的零部件供应商及物流供应商提交的碳排放数据,并以图表的方式进行展示,帮助他们更好地进行供应商管理工作。

  "简单总结来看,在这个业务场景中,通过收集供应商及自身的数据,将排放数据汇总与报告,再通过数据洞察驱动企业的减碳行动,亚马逊云科技有能力帮助企业制定清晰的减碳路径。"顾凡表示。

  云上减碳,清洁能源替换和能耗优化双管齐下

  清楚地掌握了自身的碳足迹之后,下一步企业应该如何将具体的减排行动融入生产运营中?顾凡指出,企业不能依赖购买碳减排量的碳抵消方式来实现碳中和目标,而是要从能源结构方面做出调整。

  在能源结构调整上,亚马逊云科技和合作伙伴一方面从发电侧,为企业采用风电、光伏、储能、氢能等清洁能源替换提供助力;另一方面,针对不同行业应用场景,通过工艺优化和用能优化实现节能。

  联合国数据显示,能源供应(电力、热能和其他能源)部门是全球温室气体的最大排放源,约占总排放量的35%[2]。顾凡指出,"摆脱对化石能源的依赖,使用清洁能源是一个非常有效的降低碳排放的方式。"

  金风科技基于亚马逊云科技的物联网、数据分析和人工智能与机器学习等服务,推出了"金风科技能碳平台"。利用亚马逊云科技的物联网、数据分析、人工智能和机器学习服务,这个平台可以支持供给侧和负荷侧的设备接入,对设备产生的大量数据进行存储、处理和分析,从而实现运行监控、策略优化和智能调度控制,并开发了功率预测模型支持发电和负荷预测。利用该能碳平台,金风科技可针对风力发电机、光伏发电设备、储能系统、蓄能系统、备用电源等优化能源供给调度策略,实现可再生能源发电量占到园区供电的50%,碳减排4950吨,年用电成本降低近400万元。也因此,金风科技亦庄智慧园区成为北京绿色交易所认证的全国首个可再生能源"碳中和"智慧园区。同时,金风科技作为亚马逊云科技的清洁能源合作伙伴,也正在将该平台向其他工商业企业推广,帮助企业实现清洁能源替换,加速企业碳减排的步伐。

  如何进行能耗优化则是帮助企业实现碳减排的又一重要措施。

  "精细化管理是关键",顾凡指出。亚马逊云科技物联网和数据库服务,能够支撑企业能耗数据的采集和管理。企业在云端积累大量数据后,就可以利用亚马逊云科技的人工智能和机器学习技术,训练相应的人工智能模型,部署在设备端,为企业智慧用能提供指导。

  淄博热力利用亚马逊云科技丰富的人工智能、机器学习技术和服务,开发了基于机器学习的智慧供热调控系统,依据气象、建筑结构、用热率等信息,去预测供热的需求,实现精准供热。在该系统支持下,淄博热力能源消耗降低了30%, 相当于节省了15万吨标准煤的消耗。

  医疗企业则可以利用亚马逊云科技物联网、人工智能等服务收集设备运行数据,开发了精准控制模型,在保障终端环境温湿度的前提下,为企业的中央空调提供智控节能。

  云上构建,保障ESG数据安全

  ESG(环境、社会、治理)报告披露正逐渐成为投资者和金融机构评估企业的重要指标,是上市公司的一项必答题。例如,企业向银行申请绿色贷款时,就会被要求出具ESG报告。2022年,近1500家A股上市公司发布了ESG报告,较2021年增长337家[3]。同时,在面临同类商品的选择时,用户更倾向于选择业务透明度高、主动披露对人类和地球有何影响的企业的产品。

  顾凡指出,企业应该参考相关国际标准,建立合理的信息披露制度,去满足政府或市场规定的报告披露要求。

  亚马逊云科技可以帮助企业基于碳管理平台收集和计算碳排放数据,导出碳排放报告,用于第三方审计和认证;还可以帮助企业收集环境、社会责任和公司治理等各方面的数据,自动追踪和报告资源能源消耗等ESG数据,并帮助企业实现数据云端自动传输和数据整合,借助亚马逊云科技的区块链服务,确保数据不被篡改。同时,亚马逊云科技也与第三方ESG评级机构合作,帮助企业分析供应商的ESG评分,识别和管理供应商存在的潜在风险,第一时间响应供应商的可持续发展问题。

  亚马逊云科技的合作伙伴InnoBlock就在ESG方面进行了很好的实践。InnoBlock在亚马逊云上构建了解决方案,利用亚马逊云科技物联网服务实时收集数据,帮助企业自动计算碳排放,并把数据存放在区块链中,解决了数据可以被回溯同时不被篡改的问题。采用InnoBlock的方案,客户可以按照不同的标准自动生成ESG报告,并且可被用于公开披露。这个方案也和银行的信贷部门连通,企业可以一键式发送绿色贷款申请。目前,InnoBlock这一解决方案已经上架亚马逊云科技Marketplace,全球企业都可以方便地测试、购买、部署该解决方案。

  亚马逊云科技CEO Adam Selipsky曾说过,"可持续发展是我们这一代人面临的最大挑战。" 可持续发展任重而道远,我们还有很多工作要做。亚马逊云科技还将继续帮助企业蓄力可持续发展所需的差异化优势,构建可持续的未来。


参与评论
回复:
0/300
文明上网理性发言,评论区仅供其表达个人看法,并不表明a&s观点。
0
关于我们

a&s是国际知名展览公司——德国法兰克福展览集团旗下专业的自动化&安全生态服务平台,为智慧安防、智慧生活、智能交通、智能建筑、IT通讯&网络等从业者提供市场分析、技术资讯、方案评估、行业预测等,为读者搭建专业的行业交流平台。

免责声明:本站所使用的字体和图片文字等素材部分来源于互联网共享平台。如使用任何字体和图片文字有冒犯其版权所有方的,皆为无意。如您是字体厂商、图片文字厂商等版权方,且不允许本站使用您的字体和图片文字等素材,请联系我们,本站核实后将立即删除!任何版权方从未通知联系本站管理者停止使用,并索要赔偿或上诉法院的,均视为新型网络碰瓷及敲诈勒索,将不予任何的法律和经济赔偿!敬请谅解!
© 2020 Messe Frankfurt (Shenzhen) Co., Ltd, All rights reserved.
法兰克福展览(深圳)有限公司版权所有 粤ICP备12072668号 粤公网安备 44030402000264号
用户
反馈