共生-第3部分：应用实例

Part 3 以消费者用品行业的服装和鞋类产品为例，展示了如何应用 AI 技术进行范围 3 会计和转型金融计算。案例以 Acme Clothes Ltd 公司计算其畅销产品“Basic Tee”的环境影响为例，阐述了从数据收集到减排评估的完整流程。

1. 数据收集与整合

   • Acme 公司最初仅掌握产品的基础数据，缺乏供应链信息。通过向一级供应商 Tier 1 Shirt Assembly LLC 请求标准化接口数据，实现了更精细化的信息获取（图 3.1、图 3.2）。

2. 数据处理与建模

   • 提取的数据经过“generator services”进行自动化分类和标准化（图 3.3）。尽管供应链数据有限，建模引擎仍通过统计方法识别出合适的原材料来源替代方案（如基于棉花使用和孟加拉国组装的推断）（图 3.4）。

3. 减排路径识别与量化

   • AI 通过“NEMO generator”和“NEMO matcher”识别减排机会，并使用嵌入的 Impact Calculation Engine 估算减排效果（图 3.5、图 3.6）。主要路径包括：
     • Generator 路径：
       • 转型到可再生的纱线制造和产品组装：减排 19.76%（减少 1.28 kg CO₂e）
       • 生产设施采用节能照明和设备：减排 14.05%（减少 0.91 kg CO₂e）
     • Matcher 路径：
       • 使用回收棉替代原棉：减排 20.00%（减少 1.30 kg CO₂e）
       • 多种技术组合（如光伏制氢、蒸汽生产电气化等）合计减排 69%（减少 4.49 kg CO₂e）
       • 生产过程优化（如减少浪费、优化物流）合计减排 40.11%（减少 2.6 kg CO₂e）

4. 研究结论

   • AI 技术可通过数据整合和智能建模，在有限信息条件下实现范围 3 会计的精准计算，并识别高潜力减排路径。案例验证了 AI 在特定行业（如服装）的适配性，但强调了数据标准化和供应商协作的重要性。最终实现总计 69% 的减排潜力（4.49 kg CO₂e），其中 Matcher 路径贡献最大。