研究报告
驱动变革 2025
生成式 AI 时代的工业脱碳之路
10-分钟阅读
2025/08/15
概述
从孤立项目到代际累积的转型
- 单个试点项目无法快速实现工业脱碳——当前重工业在 2050 年气候目标上进展滞后，企业亟需从孤立项目转向代际累积、组合驱动的策略，使经验知识产生复合效应、实现各组件的标准化与模块化，从而切实推动创新。
- 扩大规模可释放成本效益——我们的研究证实，早期低碳投资虽成本较高，但随着经验的持续积累与效率提升，终将具备成本竞争力。
- AI 驱动效益的复合增长——AI 不仅能加速项目推进，还能累积机构知识，确保每一项举措都能借鉴过往经验，实现持续成本削减。
大规模重塑净零基础设施
2050 年前的每一年都至关重要——无论是对地球而言，还是对正在重塑它的各行各业而言。重工业、石油与天然气及电力企业必须大幅削减排放，同时持续满足不断增长的市场需求，维持盈利性增长。
《驱动变革 2025》报告聚焦于实施路径。此报告制定了重塑净零基础设施建设的路线图，涵盖可再生能源、核电、绿色氢能、碳捕集、低碳制造产业，以及连接它们的输电和配电网络。
其核心为代际累积策略：从孤立项目向互联系统转型，让每一代基础设施都能在技术、资金与战略层面承接前代成果、迭代升级（见图 1）。
图 1.采用代际累积策略后，成本下降、收益上升。
基于反S曲线和净现值（NPV）计算，在基准情景与优化后的"多代"情景下，欧洲绿氢平准化成本（LCOH）的占比情况。来源：埃森哲S曲线模型。
01
为何这在当下尤为重要
仅有愿景已然不足。市场波动、贸易中断、供应链脆弱性及政策不确定性，令资本项目的交付难度持续加大。我们的研究发现，人们对传统和绿色资本项目的疑虑都在不断加深。负面情绪从 2024 年的不到 35%，升至 2025 年的 50%。与此同时，企业还面临诸多经济层面之外的长期障碍，包括基础设施灵活性不足、缺乏社区许可、人才紧缺等。
图 2.企业对资本项目可行性的担忧与日俱增。负面情绪持续蔓延。
公用事业、油气、化工以及矿业与金属行业中，提及取消资本项目或削减、推迟资本投资的公司占比——以所有提及资本项目或投资计划的公司为基数计算。来源：埃森哲研究分析（经AI增强），数据取自2024年1月1日至2025年4月15日的财报电话会议及公司公开资料。
代际累积、可复用的策略可助力企业对冲不确定性，保障资金获取，并通过将经验转化为持续叠加的优势来维持发展势头。
02
从定制化项目转向代际累积策略
目前绝大多数净零基础设施项目，仍以一次性形式规划与执行。这种定制化模式会推高成本、加剧风险、拉长建设周期。
而代际累积策略，以迭代优化替代重塑。企业打造模块化设计、标准化工作模式与可复用供应链，并在每一次部署中持续优化完善。历经连续数代的积累，沉淀的经验将驱动成本大幅下降，并加速价值实现。
03
可复用交付重塑成本曲线
埃森哲倒 S 型曲线建模表明，企业从首创试点项目转向可复用交付模式后，项目成本将持续下行。初期项目仅能实现小幅成本节约；到达临界点后，经验积累与规模效应将推动成本快速下降；此后，随着经验在业务组合中持续叠加，降本成效将得到持续巩固。
绿色氢能便是这一效应的典型例证，详见图 3。采用代际累积策略，能够整合多期项目积累的经验、摒弃孤立建设思维，更早实现成本持平，实现可观的累计成本节约，并创造可观的净现值。
图 3.采用代际累积策略，基于优化的倒 S 型曲线对绿色氢能进行建模。
WACC为7%，折现期2025—2050年，欧洲地区。基于化石燃料的灰氢成本预计随欧盟碳税上涨而上升，当前约为70—80美元/吨CO₂，2037年达150美元/吨，2050年达300美元/吨。来源：埃森哲S曲线模型。
04
AI 成为放大成效的“倍增器”
AI 最大的影响，并非加速单个项目，而是将持续学习和积累嵌入全业务组合。通过分析海量结构化与非结构化项目数据，AI 挖掘出人力难以企及的洞察，加速学习曲线、提升决策质量。
成功构建这一能力的企业，不仅能在当下胜出，更能为后续多批项目的持续领先奠定基础，如图 4 中的绿色氢能建模所示。
图 4.采用代际累积策略发展绿色氢能，将带来超 600 亿美元机遇
氢需求基于IEA《2024年世界能源展望》（WEO 2024）NZE 2050情景。净现值（NPV）计算基于基准情景与
赋能代际累积策略的四大杠杆
行业视角：AI 时代的电力网络
电网是《驱动变革 2025》中所描述的各类压力交汇最快的领域。电气化普及提速、AI 驱动的数据中心用电需求激增、电网设施老化、系统运行韧性风险攀升，正使得电网企业不堪重负，原有适配平稳可预测增长的电网运营模式已难以为继。
过去，电网运营侧重静态效能优化：团队精简、流程碎片化、端到端整合有限，仅围绕固定存量资产进行管理。如今这套发展模式已限制了系统的可扩展性。组织、平台与数据的割裂，使得压缩项目周期、在不确定环境中优化决策、快速接入容量变得更加困难。
渐进式修补和单点 AI 解决方案已然不够。即便将 AI 嵌入现有流程，产出结果仍受制于以人工节奏进行的统筹协调与手动交接。电力网络亟需向 AI 原生电网转型，围绕 AI 技术所能实现的能力，全面重构端到端业务流程。
图 5.AI 原生电网示例
Source: Accenture research, 2026.
在 AI 原生电网中，AI 智能体在人类引导下，依托平台与数据，对规划与交付全流程进行动态优化与统筹。此举既能压缩周期、提升决策质量，还能随环境变化持续优化，同时将人力解放出来，专注于判断、问责与系统级权衡。
电网实践充分展示了代际累积策略如何落地。通过从碎片化交付转向 AI 原生优化，电网企业能够更快扩展容量、实现一次设计多次复用，并在逐代工作中持续积累经验，而非孤立地管理各个项目或工程。
埃森哲专业支持方案
埃森哲可为企业净零转型提供全程支持，覆盖从战略制定到基础设施转型再到运营的各个环节。具体涵盖净零战略、可持续产品与市场、净零金融、企业碳智能、基础设施转型及低碳运营。
关于本研究
《驱动变革 2025》融合 AI 增强信号分析、高管访谈、自研倒 S 型曲线建模及专利分析，为工业规模化脱碳提供一套严谨且可落地的路线图。