随着绿色低碳成为企业发展的必答题，准确可靠的碳数据正成为碳管理的起点。如何让碳数据可信、可用，并真正转化为有效的碳管理？在2026深圳国家低碳城论坛分论坛上，深圳市计量质量检测研究院碳管理与绿色发展中心研究员刘丝雨发表《质量基础设施支撑碳管理——从可信赖数据到有效碳管理》主题演讲，并在接受采访时分享了其对碳数据与碳管理的思考。

刘丝雨认为，准确可靠的碳数据是企业碳管理的基石。“只有数据可信，才能摸清排放家底，识别主要排放源和减排潜力，制定科学的碳目标和有效路径。”在碳市场机制下，数据直接关系到配额清缴、碳资产定价、履约成本和声誉。数据失真则会带来财务、合规和贸易风险。随着绿色低碳成为行业共识，企业也同时面临碳价成本、绿色供应链、金融融资等多重压力。因此，准确可靠的数据是碳管理决策、合规、交易和沟通的共同基础。

依托刚刚获批的国家碳计量中心（深圳），刘丝雨所在团队将着力打造“计量+碳”赋能体系，也就是围绕计量这个底座向外覆盖碳核算、碳认证、碳减排等多类型数据应用场景，帮助企业把可信数据转化为有效碳管理。

从开展碳足迹核算的相关工作来看，刘丝雨指出，目前企业在碳排放计量和数据管理方面最常见的难点主要有三个。一是跨部门数据协调比较难，存在数据孤岛、口径不一致的问题。二是目前很多企业能耗数据颗粒度还比较粗，工序级数据缺失，导致即使核算标准统一，核算过程中仍难免需要假设、分摊和取舍，主观性难以消除，导致结果难以保持一致。三是供应链数据比较难获取。供应商出于保护商业机密考虑，不敢给、不愿意给数据，可信流转受到阻碍。

针对这些问题，刘丝雨表示，团队将以质量基础设施集成应用为抓手，提供“计量+标准+合格评定”的一站式方案。前端依托现场仪表自动化采集原始活动数据，保障源头数据准确可溯源；通过统一的数据采集、核算和质量评价规则，统一数据语言。最后基于实测数据，依托第三方核验，原始数据不出企业，仅流转核验结果和核查报告，实现数据主权和核查信任的双赢，帮助企业解决数据缺失、数据流转受阻等问题。刘丝雨也希望能够与更多企业合作，探索相关路径，共建可复制、可信任的碳数据治理样板。

随着人工智能和数字化技术的发展，刘丝雨认为，未来企业碳管理将发生三方面变化。第一，数据采集更加精准。AI和数字化工具将自动采集电、气、热、物料和物流数据，减少人工填报误差。第二，排放管理更加智能。机器学习可以帮助企业预测碳排放，模拟减排路径，自动优化生产调度、能源结构和供应链选择。第三，数据更透明、更可追溯。AI将助力打通上下游数据，提升数据可追溯性和披露公信力，满足监管、客户和碳市场要求。

刘丝雨介绍，团队正在研究碳与成本、碳与产品性能、碳与生态设计等维度的协同关系，把碳数据切入研发、生产和供应链决策。依托国家碳计量中心（深圳）的AI大数据实验室和行业数据库，团队希望帮助企业向动态、智能的碳管理经营转变，实现降碳和竞争力提升。