七部门部署2026—2030年数字化绿色化协同转型：企业如何把算力节能与数字应用变成经营新指标？

【软盟资讯·新闻导读】2026年9月4日，中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部等七部门联合印发《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026—2030年）》。政策将人工智能提效、算力设施和5G基站能效、可再生能源消费，与农业、制造业、贸易、消费和城市运行的数字化改造放在同一框架下。对企业而言，数字化投入的评价逻辑，正从“能不能提高效率”转向“是否同时降低资源消耗、提升能源管理和碳治理能力”。

从数字化投入到“双化协同”经营指标

《实施方案》明确，数字化绿色化协同转型，是推动数智技术与绿色技术融合创新、促进数字经济和绿色经济协同发展的过程。其时间范围覆盖“十五五”时期，即2026年至2030年，核心目标是为2030年前碳达峰和经济社会全面绿色转型提供支撑。

政策提出，到2030年，人工智能低成本、高效率优势更加彰显，深度赋能绿色低碳技术创新和产业发展；算力设施、5G基站等新兴领域用能效率大幅提升；推动算力设施等重点领域可再生能源电力消费水平达到所在省份可再生能源电力消纳责任权重水平。同时，农业、制造业、贸易、消费和城市运行等重点领域的数字化绿色化将进一步推进。

这意味着企业数字化项目的评价维度正在增加。过去，企业通常关注系统上线速度、自动化率、客户转化率、生产效率和投资回收期；未来还需要同步回答三个问题：项目消耗了多少能源，是否使用了更清洁的能源，数字技术是否确实带来了可核验的减排或资源节约效果。

政策信号：人工智能不只是提效工具

《实施方案》将发展绿色高效人工智能技术放在数智技术与绿色技术融合创新的重要位置。文件提到存算一体、高性能存储、数据压缩、分布式训练框架、数据库为人工智能服务等支撑技术，也提出推进低功耗计算、高速互联、高带宽内存以及模型训练和推理效率提升。

对于企业管理者，这一信号并不是要求所有企业自行研发底层芯片或模型，而是提示技术采购需要从“功能优先”转向“功能与资源开销并重”。

在人工智能应用项目中，企业可以把以下指标纳入采购和验收：

• 单位任务的推理成本、响应时间和资源消耗；
• 模型压缩、量化、剪枝或轻量化部署后的性能变化；
• 训练与推理过程中的计算资源使用效率；
• 数据传输、存储和调用是否存在重复消耗；
• 模型效果与业务结果之间是否建立可追踪关系；
• 系统上线后是否减少人工操作、材料浪费、设备空转或重复运输。

这些指标并非《实施方案》统一规定的企业考核口径，而是企业根据政策方向建立内部评价体系时可以采用的管理工具。关键在于，不能把“使用了人工智能”直接等同于绿色低碳。若模型调用频繁、数据重复传输、硬件利用率偏低，数字化项目也可能带来新的能源和资源压力。

算力设施：从机房建设转向全生命周期管理

算力设施是政策影响较为直接的领域。文件明确提出，到2030年算力设施等新兴领域用能效率大幅提升，并推动相关重点领域可再生能源电力消费水平达到所在省份可再生能源电力消纳责任权重水平。

对算力基础设施企业、云服务商和园区运营方而言，未来竞争不应只围绕算力规模、芯片配置和服务价格展开，还需要关注能源与碳管理能力。建议重点建立以下指标组：

企业应注意，文件提出的是政策目标和推进方向，并不等同于对每一家企业作出统一的能耗限额、可再生能源采购比例或补贴承诺。具体项目仍需结合所在地区的能源条件、产业政策、监管要求和企业实际情况判断。

哪些企业可能优先受到影响

算力基础设施企业

数据中心、智算中心、云服务商和提供人工智能基础设施服务的企业，首先需要重新审视能源成本与算力产品设计。未来客户采购云算力时，可能同时比较价格、性能、稳定性、能源结构和碳数据服务能力。

这类企业的重点不是简单宣传“绿色算力”，而是形成可核验的数据链条，包括设备运行、制冷能耗、计算任务、能源来源和服务产出之间的对应关系。只有把这些数据嵌入运营系统，绿色能力才可能转化为长期客户信任和项目竞争力。

传统制造企业

制造企业受到的影响，更多体现在数字化改造项目的立项与验收。生产排程、设备预测性维护、能源管理、质量检测和供应链协同，都可以成为数字技术赋能绿色转型的切入点。

例如，企业不应只统计智能设备上线数量，还应观察单位产品能耗、设备空转时间、材料利用率、异常停机时间和能源数据完整性。人工智能应用如果能够减少返工、优化排产、降低库存积压或提升设备利用率，其经营价值与绿色价值才有机会同时体现。

平台服务商和软件企业

平台服务商需要把碳管理、能源数据采集和绿色运营能力逐步纳入产品设计。对于工业互联网、供应链平台、园区管理平台和企业管理软件而言，数据字段、接口标准和核算边界将直接影响客户后续开展能源管理和碳排放分析。

这类企业的机会不只是销售一个新模块，更在于帮助客户把分散在设备、订单、物流、能源和财务系统中的数据连接起来。但同时也要避免把缺乏核验的数据包装成精确的减排结论，尤其要明确统计周期、核算边界和数据来源。

地方产业园区

园区需要关注企业集群层面的能源、算力和产业协同。对园区运营方而言，数字化绿色化协同不应停留在建设一个综合管理平台，而要推动能源监测、负荷管理、分布式能源、企业服务和项目申报之间形成联动。

园区还可以通过统一数据接口和公共服务能力，降低中小企业开展能源管理和碳管理的成本。不过，园区之间的资源条件、产业结构和电力来源不同，不能简单复制单一模式，也不能仅以平台建设数量判断转型效果。

产业机制：数字化项目要同时看“降本”和“降碳”

双化协同的核心，不是把数字化和绿色化分别做一遍，而是让两类目标在同一个业务流程中互相支撑。

第一，数字技术可以帮助企业看清能源和资源消耗。过去能源管理往往依赖月度统计或人工抄录，数据颗粒度不足，难以定位异常。通过设备联网、生产系统和能源系统联动，企业可以识别高耗能环节、峰谷负荷和设备异常。

第二，数字技术可以帮助企业优化生产和供应链。排程、物流、库存和设备维护一旦实现协同，企业有机会减少等待、空转、返工和无效运输。但这类效果必须通过业务指标验证，不能把系统上线本身当作节能结果。

第三，绿色要求会反过来改变数字化技术采购。企业在采购服务器、云服务、人工智能模型和软件平台时，除了比较功能和价格，还要关注资源消耗、能源数据能力、系统扩展效率和长期运维成本。

因此，一个成熟的数字化项目立项表，至少应同时列出经营收益、能源收益、数据治理要求和风险边界。

企业如何建立可执行的评估框架

企业可以按照“基线—目标—过程—结果”四步建立双化协同评估框架。

第一步，确定业务和能源基线

先明确项目服务的业务环节、统计周期和核算边界。例如，人工智能质检项目要说明覆盖哪些生产线、处理多少任务、原有人工成本和返工率是多少；能源管理项目则要明确纳入哪些设备、能源品种和计量点。

第二步，设置可比较目标

目标应尽量使用单位指标，而不是只看总量。可以根据企业实际情况选择单位产品能耗、单位订单算力消耗、设备利用率、能源数据覆盖率、可再生能源使用情况、系统处理效率等指标。

第三步，建立过程监测机制

企业应将数据采集、权限管理、异常提醒、模型调用和能源消耗纳入日常运营，而不是等到项目验收时临时整理材料。对于外部云服务和人工智能服务，还要明确服务商提供哪些能效、能源和碳数据。

第四步，核验经营与绿色结果

最终评价要同时看财务和资源环境结果，例如成本是否下降、交付是否提速、质量是否改善，以及能源消耗、材料使用或运输环节是否出现可解释的变化。若经营效率提高但能源消耗同步大幅上升，就需要重新评估项目的综合价值。

对企业技术采购和项目申报的影响

技术采购方面，企业可以把“能效数据能力”写入招标和合同条款，要求供应商说明系统资源消耗、数据接口、运行维护和升级方式。对于人工智能项目，还应明确模型调用量、训练与推理资源、数据存储周期和退出机制，防止项目上线后形成不可控的长期成本。

数据治理方面，企业需要把能源、设备、生产、物流和环境数据纳入统一管理，明确数据责任人、采集频率、质量校验和留存周期。没有可靠数据，企业很难证明数字化项目带来的节能效果，也难以开展跨部门协同。

项目申报方面，《实施方案》强调的方向可能成为企业理解地方相关项目、绿色转型和数字化改造政策的重要参考。但企业不能据此直接推断存在确定补贴、固定申报名额或必然获得资金支持。具体申报条件应以有关部门发布的正式通知为准。

结语：把政策方向转成经营语言

2026—2030年数字化绿色化协同转型政策释放的核心信号，是数字经济发展需要更加重视资源环境效率。对于企业来说，最重要的行动不是追逐概念，而是重新设计项目评价方法：人工智能要看单位任务成本和资源消耗，算力设施要看能效、能源结构和服务产出，制造业改造要看生产效率与单位产品资源消耗，平台和园区则要看数据连接、能源管理与产业协同能力。

【软盟观察】

从企业经营角度看，双化协同正在把“数字化能力”的内涵从软件、设备和算法，扩展到能源、资源与碳管理。过去不少企业推动数字化，首先关注系统能否上线、流程能否打通、人工成本能否下降；但随着人工智能应用扩大、算力基础设施加快建设，数字系统本身的能源消耗和资源占用也会成为经营管理的一部分。七部门此次发布《实施方案》，并不是简单增加一项合规任务，而是把数字技术和绿色技术放进同一个产业升级框架中观察。

对大型企业而言，这意味着首席信息官、能源管理负责人、财务负责人和可持续发展负责人之间需要形成更紧密的协作。数字项目的投资回报表，未来不能只写软件授权、设备折旧和人工节省，也应说明数据质量、能源使用、系统运维和生命周期成本。对中小企业而言，最现实的路径不是一次性建设复杂平台，而是先从一个可计量场景入手，例如重点设备能耗、生产排程、物流路线或人工智能质检，形成可复用的数据和管理经验。

需要特别警惕的是“绿色数字化”的概念化。没有明确边界、基线和核算方法的减排数字，很难成为企业长期竞争力。真正有价值的双化协同，应当能够回答投入了什么、节省了什么、消耗了什么、结果如何验证。谁能把这些问题转化为稳定的产品能力、运营指标和客户服务，谁就更可能在未来的数字基础设施、智能制造和产业服务竞争中建立持续优势。

总体来看，政策为2026—2030年的数字经济与绿色转型提供了共同方向，但企业仍需根据行业、地区能源条件和自身经营阶段制定方案。与其等待统一模板，不如尽快建立数字项目的能效、可再生能源使用和碳管理指标，把政策信号转化为采购标准、数据制度和经营决策。只有数字化真正带来效率改善，绿色化真正进入业务流程，双化协同才会从政策语言变成企业可持续增长的经营能力。