第3部分：应用实例探索范围3会计和过渡财务的人工智能（英）

Graph 3.6 展示了通过 AI 分析和计算，基于现有输入数据和预设指标识别出的减排机会及其百分比。研究主要分为两个部分：

1. NEMO 匹配路径减排措施

   • 通过 AI 识别并计算减排潜力，以百分比和绝对值（kg CO₂e）呈现。
   • 关键减排措施及占比：
     • 棉花替换为再生棉：20%（1.30 kg CO₂e）
     • 电网可再生能源供电：15%（0.97 kg CO₂e）
     • 光伏电解制氢系统：10%（0.65 kg CO₂e）
     • 纺织后整理蒸汽生产电气化：10%（0.65 kg CO₂e）
     • 织物生产热油锅炉电气化：5%（0.33 kg CO₂e）
     • 太阳能热水器预热：4%（0.26 kg CO₂e）
     • 风力涡轮通风设备：3%（0.20 kg CO₂e）
     • 热泵空调除湿技术：2%（0.13 kg CO₂e）
   • 总计：69% 的减排潜力（4.49 kg CO₂e）。

2. 生产过程优化与物流优化

   • 减少生产过程中的浪费和提升材料效率：3.19%（0.21 kg CO₂e）
   • 优化原材料与成品运输物流：3.11%（0.20 kg CO₂e）
   • 总计：40.11%（2.614 kg CO₂e）。

研究结论：通过 AI 识别的减排措施可分为能源替代、生产电气化、可再生能源利用及工艺优化三大类，其中能源结构转型（占比69%）是减排的主要方向，工艺与物流优化（占比40.11%）提供补充性减排潜力。整体减排潜力达69% + 40.11% = 109.11%，但实际减排效果受技术成熟度、成本及实施条件制约。