日前，万向区块链双碳项目负责人李群在《“双碳”产业元宇宙思享会》双碳数字化专场分享了如何利用区块链技术，高效助力企业实现双碳目标。下文根据现场速记整理，略有不影响原意的删改。

大家好，我将介绍万向区块链在“双碳”行业以及“双碳”元宇宙方面做的一些实践和尝试。

李群在《“双碳”产业元宇宙思享会》元宇宙会场中的数字分身

万向区块链为万向集团金融板块下的子公司。万向集团主要有三大业务板块：

（1）汽车制造行业，旗下有上市公司，如万向钱潮、A123锂电池等。

（2）农业板块，包含了承德露露、大洋世家等公司，涉及远洋捕捞、海洋产品深加工等业务方向。

（3）金融板块。金融板块有八大业务线，基本包含了全行业的牌照。还有两家金融科技公司——通联数据，以及万向区块链。

万向区块链实验室成立于2015年，是中国较早一批做区块链科研的公司。以太坊创始人Vitalik是万向区块链实验室的首席科学家。万向区块链实验室从2015年到2021年，已经连续举办了七届全球区块链峰会，这是一个全球知名的重大赛事峰会。

2017年，上海万向区块链股份公司在万向区块链实验室的基础上成立，主攻区块链技术的商业化落地。现在已经在南京、江西、苏州成立了分公司和研究院。万向区块链是国家区块链标委会、ISOTC307、IEEE计算机协会区块链委员会等多个组织的委员，参与制定了很多国内、国际区块链标准。

回到这次会议的主题——碳中和，以及万向区块链是如何解读区块链和元宇宙的。中国要在2060年实现净零碳排放，但根据市场和现状来看，这是一个过程目标，而不是一蹴而就的。零碳应该通过科学的方法论和长久的目标规划来实现，真正的零碳不是只靠生产不用碳，也可以通过购买碳汇来抵消生产中耗费的碳，最后实现买卖平衡，从而达到净零碳的概念。

在这个大背景下，万向区块链对很多国内外企业进行了调研，并总结发现净零碳的实现可以分为四步：

第一步，首先要知道企业的碳排数据，这是实现碳中和的基础。

第二步，实现碳中和不是靠激进的计划一蹴而就的，企业需要设置可执行的碳中和目标，有计划地逐步按照目标实现，最终达到碳中和。

第三步，根据目标制定每年需要采取的减碳行动，以及需要采购的碳汇产品来抵消碳排。

第四步，按照目标发布报告。

通过这四个方法论的不断结合、尝试，最终实现碳中和的目标。在这四个方法论的背景下，万向区块链推出了“万碳魔方区块链低碳服务平台”，通过底层的区块链技术，帮助企业实现碳中和的整体目标。

第一步，帮助企业构筑碳资产管理体系。碳这个东西看不见、摸不着，需要做数字化，所以碳资产很适合在元宇宙中发展。第二步，构建交易体系。碳还有个更大的特色，就是可交易，具有货币属性，需要交易体系来流通。这几方面都非常需要区块链技术来助力碳中和的实现。

如何把企业数据变成相应的碳数据，并通过区块链传递它的价值，首先要看碳数据的种类：

（1）绝对的碳排放强度。这是国内大部分交易市场在做的，类似于计划经济，规定了企业的碳排放权与配额。国家不断淘汰落后产能，就衍生出了碳强度的概念。碳强度与碳排放的绝对量和销售额相关，例如销售额1亿的A企业排放了1万吨二氧化碳，而B企业销售额2亿，排放量也是1万吨，那么这两家企业的碳强度肯定是不一样的。

（2）自愿减排CCER，未来减排量会变成资产销售。

（3）固碳量，整个行业都在研究有哪些方法属于固碳量，但目前很多东西都只是模糊的文字或者一张纸的报告，因此需要把它做成数字化的东西，这样才有数字体现和概念。

从更宏观的角度来看碳中和，不是单凭一个企业实现碳中和就可以说他们的产品碳中和了，而是从碳足迹的角度来看，需要全产业链真正做到上游原材料、原材料运输、生产加工、包装、物流是否都能做到碳中和，甚至到渠道销售、消费者、废弃物处置是否可以做到碳中和。只有全链路地实现碳中和，才能证明达到了最终的目标。

要管理全链路的碳中和，了解每个链路的碳排比例，需要根据范围的划分来对碳排放进行细化。碳还分为如下几个范围：

范围一：直接碳排，直接碳排产生多少。

范围二：间接碳排，购买的能源碳排比例是多少。

范围三：所有其它间接排放，例如原材料、生产、产品包装、物流运输、差旅、员工通勤等。

最后细化区分出上下游、范围一、二、三的碳排情况，从而精准把握企业的碳排数字。然后根据规划，构建企业的碳资产地图。这个碳资产地图还可以与元宇宙结合，因为碳是难以感知的，所以它需要构建虚拟世界来将它可视化。

万碳魔方区块链低碳服务平台利用底层的区块链技术，从碳排因子数据采集开始，帮企业构建碳的可视化虚拟世界。例如，帮助集团型的企业看到集团下所有碳资产的分布情况，而工厂则可以从自身的维度了解到碳排的分布情况。此外，万碳魔方也可以从产品线的维度，帮助管理者了解产品生产的时候，其上下游对产品的碳资产影响的分布情况，由此构建灵活的平台。这就是魔方的含义所在，可大可小，充分满足灵活构建全生命周期的碳减排平台的不同需求。

万向区块链也针对碳金融平台和能源金融平台的关系做了一些案例研究，我们发现两者之间是包容关系。因为计算碳的因素远远大于能源因素，能源是碳的重要环节，但它不是唯一影响碳的因素。

万碳魔方可以把不同的零散数据汇总成计算碳的数据，最后实现碳的可视化，甚至构建元宇宙，让大家清晰地看到碳的流向。系统也包含了能源监控的功能。单个工厂做碳足迹追踪，其实就是利用数据孪生和元宇宙的概念，实现碳的可视化。

国家公布以建筑单个工厂固定场所为例，其生命周期碳排原材料占比是27%，运营阶段占比22%，施工阶段占比了1%，其他占比了48.6%。这就是利用比例或饼图的方式，在碳可视化的基础上进行管理。同样的，万碳魔方可以通过把整个数据因子、碳排因子数字化，变成可以实时查看的监控系统。这样就可以实时、便捷地看到每天、每月、每日的碳排数字是如何变化的，并基于碳排数字实现数字化的管理。不仅如此，如果有异常情况出现，还可以记录影响碳排变化的因素，从而不断通过管理方式的改善为客户带来价值的提升。

以监控一个工厂办公区域的碳排为例：

第一步，将空调、照明以及各类电子能耗的碳排情况区分出来，把看不见、摸不着的碳变成实时的碳数据。

第二步，根据公司的员工数量，比对人员碳排以及用水量的占比，找到高排放环节。

第三步，管理碳排。可以把目标落实到负责人，做到精细化的管理。根据工业标准用的PDCA管理办法，定目标、将实际值和目标相结合、检查执行结果偏差，最后执行具体行动，通过不断的循环，最后建立完善的减碳体系。

碳标签这个词大家或多或少应该都听到过，是产品碳足迹的子模块，这在国内也越来越常见。到2060年，也许我们每买的一个食品、商品上面可能都会有标明碳排情况的碳标签，就像现在视频包装上都会有的营养成分的分析表那样。碳标签在国内外一些地区已经出现了，比如纸张碳标签记录了这张纸总共耗了多少碳，运输、原料、废料、制程分别占了多少比例，从而让人们对碳排放有直观的了解。此外，阿迪达斯的鞋上也开始印制碳标签了。

基于区块链技术，万碳魔方可以把构建在工厂终端的设备连接至区块链服务平台，从而把不确定的、缺乏公信力的数据利用区块链的信任传递特性，让大家觉得更可信。例如在实际应用场景中生成特制的二维码，并将其与区块链、数字技术联合起来。二维码的生成和工厂监控系统是联动的，最后C端用户可以通过手机客户端查看生产过程，以后甚至可以结合元宇宙做互动。

万向区块链现在也在尝试和国家的标准解析体系结合，打造碳排数字化的标准。这样碳排就变成了一个品类，有独特的编码，编码的信息是公示的，最后变成全链路都是公开可信的信息。

万碳魔方的第一步是用系统帮助企业实现碳排数字化，让企业可以形象地看到碳，知道碳是什么。例如在元宇宙、数字世界看到碳是怎么分布、流转的。第二步是实现碳中和。

国外企业实现碳中和不是口号，而是真的变成了行动项，他们的经验可供我们参考。万碳魔方结合了SBTi数据分析，根据终端采集上来的原始数据，预测企业实现碳中和所需的时间、制定测量范围等，再通过系统打通这些基本的参数，进一步预测到碳中和的目标，并将最终目标分解成为可付诸实践的小目标。这样一来，企业按照目标执行就可以达到碳中和，苹果就是用这个方式实现了第一家碳中和的企业。

通过将碳中和目标拆分成明年要做什么、减碳量是多少、抵扣量是多少，甚至企业扩产造成的排碳量应该控制在什么范围等这些小目标，辅助企业规划碳中和路径，而不是盲目地投入资本或空喊口号。目标结合到系统里就会变成系统目标指示，最后知道今年的排碳量、减碳量、抵碳后购买的碳汇等。一年年不断地执行，最后在2060年实现碳中和，这就变成可显示的碳中和路径。

除了利用平台辅助企业规划碳中和路径，万向区块链还联合多家生态合作企业，为客户提供各种解决方案。例如，万碳魔方底层的平台衍生数据对接，可以将企业污水处理并循环利用的减排数据进行量化，使企业实时知晓当日减碳目标的完成情况、需要着重改造的环节，以及实现目标所需采取的措施。上述介绍的是万碳魔方如何通过结合多种解决方案，帮助企业完成一整套碳中和路径。

企业在实现碳中和方面还可以做一些包装回收、推动清洁能源等措施。例如，现在常见的是在办公和生产场所使用百分之百的可再生电力，以及植树造林，通过数字化的手段将这些减碳措施可视化，从而进一步丰富企业减碳报告。

前面介绍的是一些降低碳排投入的措施，其次引入精细化管理的概念。大部分企业对碳是没有管理概念的，随着碳的经济作用和碳中和的意识越来越强，碳管理的重要性趋近于现在企业做质量管理、生产管理。万碳魔方可以用数字化的管理体系，帮助企业制定当前适用的碳中和目标，以及目标的细化程度、负责人为执行目标所需采取的管理，以及最后确定需要采取的措施。一般企业有数字化管理体系，会产生约15%的收益。

万向区块链是上海环交所碳中和行动联盟的核心成员单位。企业可以和环交所合作购买碳汇，但我们的购买和别人不太一样。现在企业大多是到结算的时候才会买碳汇，是在碳汇的最高点买入的。这种方式就比较被动。如果企业有了中长期的规划目标，就可以在低点提前储备碳汇，从而提高碳汇抵消的投入产出比。

第一步，用平台构建基础数据；第二步，帮企业规划目标；第三步，实现节能减排的数字化。第四步，每年制作减碳报告。报告根据企业的目标和执行情况，按照一定的周期计算碳排放目标、节能减碳目标和净排放目标的达成情况，如果达成了就证明今年离碳中和又走近了一步。

接下来看一下知名企业是如何规划碳中和路径的。首先是小米，小米在2020年ESG年报上公示了碳相关的数据。其次是苹果。苹果自认为是全球碳中和做得最好的一家企业，苹果的碳中和路径做得非常细，例如展示了碳项是从哪里抵消的，抵消的数据是什么，做了哪些成就等，让人们一目了然地知道苹果为实现碳中和做了哪些先行的路径。苹果通过把行为数据数字化，进而实现数字化地可计量可监控。接下来是雀巢，它在范围一、范围二、范围三的占比是多少，哪些是可以改造的，哪些是计划继续努力的方向，哪些占比是较大的影响因素等方面披露自己的碳中和路径，例如原材料、产品生产、产品包装、物流管理、员工差旅等，雀巢现在着重从原材料上寻找需要减碳的环节。

碳中和能为企业带来的收益还有：

（1）上市公司需要一份完整的碳排放报告。

（2）CDP财务公司会要求很多上市公司披露碳排情况，披露的数据越真实，评分越高，股价溢价也就越高，现在全球越来越多的企业已经加入这个行业了。

（3）品牌营销，像已知的苹果打出了“我是碳中和品牌”的招牌，雀巢也在推广碳中和品牌的子产品。

（4）碳配额交易，如果企业有了数字规划的意识，那碳交易可能将为企业带来额外的盈利。行动越早，收益越高，因为在其他企业还是高碳排的时候，先实现净零碳的企业可以在碳交易所出售碳汇。

万向区块链是一家区块链公司，我们从区块链的维度解决问题，把区块链和其它技术进行融合，能更好地为碳中和管理赋能。

（1）区块链+物联网，解决了底层数据可信的问题。

（2）碳排数据涉及到企业很多原始的核心数据，但又要提供给第三方、给监管机构。因此，需要隐私计算确保数据能够安全地流通，并得到大家共识的结果。

（3）AI/知识图谱可以帮助企业对比行业趋势以及碳汇价格走势，辅助企业判断最佳购买碳汇的时机，估算投入成本。

万碳魔方的第一步是帮企业摸底，摸清楚产品温室气体排放的情况；第二步，识别企业的风险，未来国际贸易、监管机构都会对企业碳排有一定的要求，万碳魔方可以帮助企业了解自身需要改进的方面和尚有余量的领域，从而使管理者对企业碳排情况有一个全面的了解。第三步，帮企业构筑可持续发展体系以及碳排放供应链管理体系。

基于区块链的万碳魔方系统可以通过三个维度保证数据可信：

第一步，原始数据上链，即终端数据采集之后直接上链存证。

第二步，计算方法，保证不篡改，方法可追溯。

第三步，计算结果。

通过三个维度保证计算结果更透明公开，更真实有效。现在很多行业客户都说要做低碳改造，万向区块链调查了一些需要做低碳改进的企业，发现了以下几点：

（1）碳排放数据欠缺，基础薄弱。

（2）碳排放数据不可信，容易篡改丢失。

（3）碳数据和业务相关性融合度低。

（4）企业没有数字化管理系统。

万碳魔方的解决方案联合了国内外知名认证公司提供权威监管体系，以及咨询机构和生态合作伙伴，帮助企业做培训、指导、管理。

在企业内部把碳的概念变成精细化管理，精细到设备、工序、产品层面，让企业知道的颗粒度越来越细。通过后续碳配额的管理，辅助企业制定投资策略，找出最有经济价值的节能减碳投资方向。万碳魔方的系统特点是数字可信、计算结果权威、多数据源接入、灵活部署、隐私加密、AI预测。希望通过区块链打通链路，实现链路信息的真实可信，逐级追踪全产业的碳足迹，从个人、产品、企业、国家四个维度，助力企业做碳中和。

接下来介绍一些万向区块链在双碳和元宇宙领域的一些案例。

案例一：万向三农。

林业通常难以让人们感受到其所作的低碳贡献，因此万向区块链与兄弟公司万向三农在山上做了林业碳汇项目，为万向三农生成碳汇报告。我们在展厅中通过AR的方式，把碳汇与元宇宙结合，突破了物理限制，让人们看到虚拟的林区模型。同时，我们在展厅中实现了一些互动的玩法，参观者可以获取碳汇数字藏品，看到这些碳汇在区块链上不可篡改的信息。此外，我们也将在体验上持续迭代节能降碳的功能，例如双碳节能的虚拟世界、数字藏品、数字园林等各种玩法。

案例二：元宇宙碳资产。

刚才提到了树，但树只是虚拟形象，可以进一步把它变成碳汇资产，结合区块链和元宇宙的NFT概念，通过数字流转、可信性，助力碳中和。

案例三：个人碳中和达人证明。

最后结合碳汇，员工内部发起减碳活动，变成“碳中和达人”，生成挑战者勋章/碳中和达人勋章，形成企业内部的碳中和权益声明。这是在内部自发生成的案例。