①
AI驱动的绿色设计
核心用例
05.01.01
02.01.04
09.02.01
利用人工智能在研发设计阶段嵌入碳足迹评估，从物料清单（BOM）源头降低产品全生命周期的碳排放，实现绿色设计的自动化与规模化。
痛点
电子产品物料清单复杂、供应商众多，传统绿色设计依赖人工经验逐项评估碳足迹，效率低且难以覆盖全BOM层级，Scope 3上游排放占27%。
方案
构建 AI 驱动的绿色设计引擎，在 BOM 选型阶段自动评估每项物料的碳足迹，推荐低碳替代方案，将碳减排要求嵌入产品开发流程。
实施路径（4步）
1. 建立物料级碳足迹数据库，覆盖全部BOM层级与供应商来源
2. 开发 AI 碳足迹评估模型，实现 BOM 碳排放自动计算
3. 集成到 PLM/PDM 系统，在设计评审节点自动触发碳评估
4. 构建低碳替代方案推荐引擎，辅助工程师做绿色选型决策
关键数据
AI 绿色设计通过从源头优化 BOM 碳足迹，配合下游减排措施，共同推动范围三排放减少 22%。客户目标：2030 年实现 50% 材料循环利用率与 100% 可再生能源使用。
②
GenAI碳核算平台（面向中小企业）
核心用例
05.01.01
09.02.02
05.02.01
04.03.01
基于生成式AI和大数据分析构建碳核算平台，面向 128 家中小供应商免费开放，实现标准化数据报告与自动化核查，将 Scope 3 排放可见度提升至 90%。
痛点
Scope 3 上游排放 70% 来自 128 家中小企业，但这些供应商普遍缺乏碳管理工具与专业人员，数据采集靠手工填报，质量差、不可追溯，供应链脱碳成为最大瓶颈。
方案
开发 GenAI 驱动的碳核算 SaaS 平台并免费向供应商开放，通过标准化数据报告模板和自动化核查引擎降低使用门槛，同时基于供应商画像提供超过 100 种定制化碳减排方案。
实施路径（5步）
1. 构建标准化的碳排放数据采集模板与报告框架
2. 训练 GenAI 大模型实现文档自动解析、异常检测与数据校验
3. 搭建供应商碳管理门户，128 家 SME 分批上线
4. 基于供应商画像（行业、规模、能耗结构）生成定制化减排方案
5. 建立实时碳数据看板，实现 Scope 3 全链路可视与追踪
关键数据
Scope 3 排放可见度从低基线提升至 90%，覆盖 128 家中小供应商；平台内置 100+ 种定制化碳减排方案，免费向供应商开放使用。
③
Omniverse+AI能效优化
核心用例
03.01.01
05.01.01
09.03.01
05.04.03
集成 NVIDIA Omniverse 数字孪生平台与 AI 算法，构建工厂级的能效数字孪生体，实时模拟能耗分布、识别异常热点、自动生成优化策略，贯穿生产-运营-能源管理全链条。
痛点
电子制造车间设备密集、能耗节点数以千计，传统能源管理仅依赖电表总读数，无法定位到设备/产线级的能耗异常，节能措施缺乏数据支撑。
方案
基于 Omniverse 构建工厂级 3D 数字孪生，接入 IoT 传感器数据与生产排程，AI 实时分析能耗热力图并自动推荐优化策略。同时整合 GenAI 智能园区平台，打通生产、运营、能源、碳追踪与 EHS 五大系统。
实施路径（5步）
1. 部署 IoT 传感器网络，覆盖关键设备与产线的用电、用气、用水数据采集
2. 在 Omniverse 平台建立工厂 3D 数字孪生模型，映射物理资产
3. 训练 AI 算法进行能耗模式识别、异常检测与峰值预测
4. 构建 GenAI 智能园区平台，整合生产/运营/能源/碳/EHS 系统实现实时洞察
5. 部署自动化优化引擎，将 AI 建议转化为设备级控制指令执行
关键数据
通过 AI + Omniverse 持续的能效优化，综合 Scope 1 与 Scope 2 排放合计下降 34%，能耗持续降低，园区管理从被动响应转向主动优化。