全球标准与生态协同加速：跨境数据合规互认与AI制造、碳足迹实践研究报告

全球标准与生态协同加速：跨境数据合规互认与AI制造、碳足迹实践研究报告

作者：泷澹实业（上海）有限公司、泷澹工业研究院、泷澹工业互联网中心
完成时间：2026 年 08 月

数据来源说明

本报告数据与信息素材主要来源于 APEC 通信部长会议公开会议纪要、金砖国家通信领域多边合作公开文件、2026 沈阳全球工业互联网大会筹备组公开预告资料、工业互联网产业联盟公开研究底稿、国内外数字经济、工业数字化公开统计白皮书、各国跨境数据治理公开法规文本、国际标准化组织工业数字化与碳核算公开技术文档、公开行业新闻与产业动态汇编。报告部分分析推演属于研究机构研判结论，未引用未公开商业机密、内部涉密文件。

免责声明

本报告仅为学术研究与产业分析用途，报告中观点、研判、趋势推导仅代表泷澹实业（上海）有限公司、泷澹工业研究院、泷澹工业互联网中心研究团队的分析意见，不构成任何商业投资建议、政策指引、法律意见。报告引用的公开外部资料，版权归原出处所有；因客观信息获取局限，报告对部分尚未正式对外发布的会议成果仅基于公开预告开展前置性研究，最终正式内容以会议官方发布版本为准。任何主体依据本报告做出经营决策、投资决策、合规决策所产生的各类风险，均由决策方自行承担，本报告作者单位不承担相应法律责任。

目录

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引言
第一章 全球数字产业格局演进：标准共建与生态协同成为时代主线
第二章 多边机制下跨境数据合规互认发展现状 —— 基于金砖国家、APEC 通信部长会议视角
第三章 跨境数据流动的现实矛盾：国别制度差异、产业诉求与落地堵点
第四章 “AI + 制造” 产业演进逻辑，全球工业互联网大会的产业坐标
第五章 《“AI + 制造” 发展报告（2026）》前瞻研判：技术落地、产业价值与现实约束
第六章 “绿舟行动” 碳足迹成果：工业场景碳核算实践、生态价值与推广难点
第七章 多重变量交织：数据合规、AI 智能制造、工业碳管理三者协同关系解析
第八章 面向未来的路径建议：标准对接、生态共建、产业落地实施思路
第九章 总结与展望
参考文献

引言

全球数字经济与实体经济深度融合的进程持续推进，工业互联网、人工智能制造、跨境数据流转、工业碳管理已经不再是孤立的细分领域，而是重塑全球产业分工体系的核心抓手。数字技术的全球化落地，天然要求规则、标准、治理体系能够跨越国别边界实现对接。单边规则难以适配跨国产业协作现实，标准互认、生态协同，逐步成为全球主要经济体的共同诉求。

在多边国际合作框架之中，金砖合作机制、APEC 平台，是亚太以及新兴市场国家开展数字治理对话的两大关键载体。通信部长会议作为高层产业对话窗口，持续围绕跨境数据流动、数据合规框架、数字基础设施建设开展磋商，推动跨境数据合规互认机制向前探索。跨境数据合规互认，本质是不同司法辖区之间，在数据安全、个人信息保护、产业数据治理领域达成规则共识，降低企业跨境开展业务时多重合规体系叠加带来的成本负担，为工业数据、供应链数据的跨国流转搭建制度通道。

与此同时，工业数字化实践层面，工业互联网成为 AI 技术落地实体经济最重要的载体。2026 年 9 月沈阳全球工业互联网大会，将对外发布《“AI + 制造” 发展报告（2026）》以及 “绿舟行动” 碳足迹相关成果。前者聚焦人工智能技术与制造业全链条融合的现状、模式、痛点与未来方向；后者锚定工业领域碳足迹采集、核算、溯源实践，回应全球产业链绿色转型的刚性需求。多边机制下的数据治理规则建设，和国内工业互联网场景下 AI 制造落地、工业碳足迹体系建设，二者遥相呼应：上层是国际规则与标准协同探索，下层是产业场景真实落地实践，上层制度框架决定下层产业实践的拓展空间，下层产业实践反过来为国际标准迭代提供现实样本。

当前全球产业环境复杂多变，地缘因素、制度差异、技术壁垒、绿色转型压力多重因素叠加。一方面企业有强烈的跨境数据交互、跨国供应链协同的现实需求；另一方面各国数据主权、数据安全诉求不断强化，数据监管规则差异性显著，给跨国经营企业带来较高合规成本。AI 赋能制造业进入规模化落地的关键窗口期，但仍然面临数据底座不足、场景适配难度大、投入产出不均衡等现实问题。工业碳足迹核算工作快速推进，不同地区碳核算标准不统一，碳数据难以跨境互认，制约全球绿色供应链建设。

基于上述背景，本报告围绕 “全球标准与生态协同加速” 核心主线，从金砖、APEC 通信部长会议推动跨境数据合规互认的多边进程切入，结合沈阳全球工业互联网大会即将输出的两大核心成果，系统梳理跨境数据合规互认的进展、矛盾，剖析 AI + 制造产业发展态势，研判 “绿舟行动” 碳足迹成果的产业意义，解析数据合规、智能制造、工业碳管理三者内在逻辑，提出面向产业参与者、行业组织、多边合作平台的路径思考，为产业界理解全球数字治理演进、把握工业数字化发展趋势提供研究参考。本报告所有分析均基于公开可获取信息，对于尚未正式对外发布的会议成果内容，开展前置性学术推演，最终内容以官方正式发布文本为准。

第一章 全球数字产业格局演进：标准共建与生态协同成为时代主线

1.1 数字经济全球化新特征

数字要素已经和资本、劳动力、技术、自然资源并列，成为驱动全球产业运转的基础生产要素。工业生产不再局限于单一国家内部完成全流程，研发设计、生产制造、零部件供应、运维服务分布在多个国家与地区，产业链协同高度依赖数据的传输、共享与调用。产品仿真设计数据、设备运行工业数据、供应链物料流转数据、质量检测数据，需要在跨国企业不同分支机构、上下游合作厂商之间流动。

传统全球化更多聚焦商品、实物货物跨境贸易；新一轮全球化，数据流动和实物贸易深度绑定。实物货物跨越国境，伴随大量配套数据同步流转。没有安全、可控、可合规流动的数据，跨国供应链运行效率将受到显著约束。但数字要素本身具备复制成本低、传播速度快、无物理边界的特征，带来全新治理命题。不同国家基于自身国家安全、产业发展阶段、社会治理诉求，建立差异化的数据监管制度，制度鸿沟随之产生。

过去很长一段时间，全球数字治理呈现碎片化特征。各经济体独立出台数据安全、数据出境、个人信息保护相关制度，缺少统一协调机制。企业开展跨国业务，需要同时适配多个司法辖区的监管要求，合规成本抬升，中小制造企业尤其难以承担复杂的多区域合规改造工作。部分情况下规则冲突还会造成合规困境。碎片化治理模式，已经难以适配产业现实诉求。在此背景之下，标准共建、规则互认、生态协同，逐步成为全球数字治理演进的主流方向。

标准协同不等于全球推行一套完全统一的强制法律体系。现实条件下，不同国家发展阶段不同，数字产业基础、安全风险判断存在客观差异，短时间无法实现全球法律制度完全统一。所以国际合作的重心更多放在 “合规互认”：各国保留自身监管主权，通过多边对话，对合规评估框架、认证体系、风险判断逻辑达成共识，一方认可另一方合规体系产出的结果，减少重复评估、重复认证，在尊重主权前提下降低制度摩擦。

1.2 两类协同赛道：数字治理规则协同、产业技术实践协同

全球标准与生态协同可以划分为两大层面。第一层面是治理规则协同，聚焦数据治理、监管机制、合规体系，代表就是金砖、APEC 框架下推动的跨境数据合规互认工作，解决 “数据跨国流动如何合规” 的制度问题。第二层面是产业技术实践协同，聚焦工业场景技术落地，以工业互联网、AI 制造、工业碳足迹核算为代表，解决产业数字化、绿色化落地过程当中技术标准、采集口径、核算规范统一问题。两套体系不是相互割裂。产业端产生海量工业数据，这些数据既需要适配本国监管规则，当数据跨境流转时，又需要对接多边互认的合规框架；而治理规则的设计，也必须充分考虑制造业、供应链真实业务场景，脱离产业实践的规则将难以落地执行。

全球各类多边平台正在同时推进两类协同工作。发达经济体与新兴市场国家，诉求既有共识也存在分歧。发达经济体高度看重数据自由流动，同时强调数据安全保护；广大新兴市场国家更加关注数字主权保护，本土产业发展空间，防止数字要素外流带来产业风险，希望在安全可控基础之上有序推进数据跨境。多方诉求碰撞之下，多边对话机制成为求同存异的重要载体。

1.3 工业互联网作为协同落地的核心载体

工业互联网是数字规则与实体产业交汇的关键场域。设备联网、AI 工业大模型应用、全产业链碳足迹采集，全部依托工业互联网底座完成。工业场景的数据类型十分复杂，既包含普通企业经营信息，也包含核心生产工艺数据、关键设备运行参数，属于高价值敏感工业数据。工业数据的跨境流转，风险点和普通消费互联网数据存在明显区别。消费互联网更多聚焦个人信息；工业数据关系产业竞争力，甚至关联关键基础设施安全。

因此工业领域的标准协同难度高于消费互联网领域。不仅需要技术标准对齐，还需要配套合规治理机制。全球工业互联网大会这类产业平台，承担产业技术标准梳理、实践成果沉淀、行业共识凝聚功能。一边对接国际多边治理讨论的大方向，一边扎根国内制造业真实场景输出报告、行动方案，打通国际顶层对话和本土产业实践的连接通道。

第二章 多边机制下跨境数据合规互认发展现状 —— 基于金砖国家、APEC 通信部长会议视角

2.1 APEC 通信部长会议：亚太区域数字治理对话主阵地

APEC 汇聚亚太地区主要经济体，覆盖发达经济体与大量新兴工业经济体，区域内部产业链供应链联系紧密。亚太地区制造业链条横跨多个成员经济体，大量跨国制造企业布局于此，产业天然产生巨大跨境数据交互需求。通信部长会议是 APEC 框架下专门面向信息通信产业的高层对话机制，输出产业共识、合作倡议，推动各成员开展政策对接。

跨境数据流动议题多年持续出现在 APEC 通信部长会议议程当中。早期讨论重点更多聚焦数字经济发展红利，后续逐步转向数据安全、隐私保护、合规路径。APEC 很早就推出跨境隐私规则体系，也就是 APEC‑CBPR 体系，属于较早的区域内合规互认尝试。该体系采用认证模式，企业完成本框架下合规认证之后，可以在参与成员辖区内获得合规效力，减少重复合规负担。但该体系过去主要面向个人信息保护，覆盖范围有限，参与主体数量存在提升空间，工业产业数据的相关规则相对薄弱。

近年随着工业数字化快速推进，产业数据跨境问题受到更多关注。APEC 通信部长会议将跨境数据合规互认的议题进一步拓展，不再局限于个人隐私，开始把工业数据、供应链数据流动纳入探讨范畴。对话重点包含：梳理各成员现有数据监管制度差异；探讨合规评估框架互认可行路径；探索建立试点机制；兼顾数据安全、数据主权保护与产业发展诉求。

需要客观看待，APEC 产出的文件大多属于倡议性质，不具备强制法律约束力。成果价值更多体现在凝聚成员共识，为各成员政策修订提供参考，为企业提供可参考的合规框架，搭建多方沟通对话渠道。合规互认落地，仍然需要各成员经济体国内立法、监管机构的对接落实。

2.2 金砖国家合作机制：新兴市场视角下的数据治理协同

金砖合作机制代表新兴市场重要力量，成员国数字产业规模庞大，制造业基础雄厚，同时各国都高度重视数字主权。金砖框架之下，通信、数字经济合作是重点合作板块。金砖国家内部同样存在大量跨境产业协作，同时各成员国都建立自身的数据安全、数据本地化相关制度，制度之间客观上存在差异。

金砖国家对于跨境数据流动的立场，和部分发达经济体存在明显区分。金砖各方普遍认同数据流动可以释放经济价值，但同时强调必须坚守数据主权，不能以数据自由流动名义损害国家安全、公共利益。所以金砖机制推动合规互认，并不追求完全放开数据跨境，而是探索 “安全前提下的合规互认” 模式。工作方向包含共同研究数据治理规则，开展监管机构交流，探索互认可行模式，建设适配新兴市场国情的治理方案，避免直接照搬其他地区现成规则。

金砖和 APEC 两大平台，参与主体存在重叠，但定位各有侧重。APEC 覆盖亚太多元经济体，发达与发展中成员并存；金砖聚焦新兴大国群体。两大平台同步推进跨境数据合规互认相关磋商，形成互补。多边层面的讨论，已经从 “要不要数据流动” 转向 “如何实现安全可控的合规互认”。

2.3 跨境数据合规互认的核心内涵拆解

跨境数据合规互认，并不是简单等同于 “数据自由流动”。完整内涵可以拆解为几个层次。第一层：规则互认，一方认可另一方监管制度能够实现对等的数据安全保护水平；第二层：合规结果互认，经过 A 辖区合规评估认证的企业，其合规结论可以被 B 辖区采信，不需要企业重新完整走一遍全部合规流程；第三层：技术标准互认，数据安全评估工具、风险评估方法、数据分类分级标准之间可以对接；第四层：争端协调机制，当跨境数据业务出现监管冲突时，具备沟通协调渠道。

现实推进过程当中，完全实现第一层规则互认难度极高，因此现阶段国际实践大多优先推进第二层、第三层，也就是合规结果互认、技术评估标准互认，作为现实可行的落地路径。这也是金砖、APEC 通信部长会议讨论当中重点探索的方向。优先面向部分低风险场景、部分行业开展试点，例如制造业供应链场景，积累实践经验之后再逐步扩大覆盖范围。

2.4 当前多边合作已经取得的阶段性进展

从公开会议信息来看，两大机制已经形成若干共识方向。第一，各成员普遍认可，碎片化的数据治理规则抬高产业成本，开展互认合作具备现实价值。第二，坚持主权原则，互认不能凌驾于各经济体国家安全、公共利益底线之上。第三，区分数据风险等级，对不同类型的数据采取差异化管控思路，普通产业数据、敏感核心数据实施不同处置策略。第四，鼓励行业组织、产业主体参与标准研究，把产业实践经验输入多边政策讨论。

但是客观约束同样突出。多边会议产出共识倡议，落地转化为各国实际监管制度，链条长、周期久。不同经济体安全风险判断不一致，部分关键分歧短时间难以消除。跨境数据合规互认还处在加速探索阶段，距离大规模落地还有较长周期。

第三章 跨境数据流动的现实矛盾：国别制度差异、产业诉求与落地堵点

3.1 不同经济体制度取向差异

全球范围内数据治理体系大致可以划分几类取向。第一类，强调数据自由流动，设置较少的数据本地化要求，依靠事后监管开展风险管控。第二类，强调数据主权与安全，设置数据出境评估、本地化存储等制度安排，数据出境需要完成相应合规流程。第三类，数字产业尚在发展阶段，相关法律制度还在建设完善进程当中。

制度取向差异直接带来企业跨境业务成本差异。一家跨国制造企业，如果业务覆盖多个辖区，需要针对每一个辖区完成数据梳理、风险评估、合规改造。工业企业数据体量庞大，生产系统老旧改造难度高，合规改造投入成本可观。大量中型制造企业，本身利润空间有限，难以承担高昂的多区域合规改造，直接制约企业国际化布局。

制度差异还会带来规则冲突风险。同一套业务的数据处理行为，在 A 地区属于合规操作，放到 B 地区可能不符合监管要求。企业很难同时满足两套相互冲突的监管条款，造成合规困境。这也是多边平台推动合规互认想要解决的现实痛点。

3.2 制造业场景下跨境数据流动真实诉求与风险

制造业场景的数据流动有自身独特性。跨国制造企业场景下，常见跨境数据场景包含：海外工厂设备运行数据回传总部做运维分析；跨国供应链上下游之间质量数据、物料数据交互；全球研发网络不同分支机构共享仿真、试验数据；海外分支机构经营、生产统计数据汇总。

价值层面：数据跨境可以帮助企业实现全球生产资源调度，故障远程诊断，供应链风险预警，研发效率提升。拒绝一切工业数据跨境，会直接削弱跨国制造业运行效率。

风险层面：工业数据当中包含工艺参数、核心配方、生产排产方案，一旦不当泄露，会损害企业商业利益；部分关键行业工业数据，还会关联国家产业安全。所以制造业绝对不能简单追求无限制的数据流动，必须做好风险分级管控。

产业界真实诉求不是完全放开，而是建立清晰、可预期、低成本的合规路径，通过互认机制减少重复工作，在安全可控前提下释放数据价值。当前的矛盾就是产业现实诉求，和各国监管制度碎片化现状之间的矛盾。

3.3 跨境数据合规互认落地的核心堵点

第一，对等保护水平如何判定。互认的前提是双方监管体系能够实现对等安全保护，但 “对等” 缺少统一量化评判标尺。不同国家对风险的理解不一样，很难形成各方都接受的判定标准。

第二，敏感工业数据边界难以统一。什么数据属于需要严格管控的核心工业数据，各经济体定义口径不一样。同样一份设备数据，在一个地区被视为普通业务数据，另一个地区可能判定为重要敏感数据，直接影响互认机制执行。

第三，监管执行能力不均衡。部分参与经济体缺少充足的数据安全评估、监管人员力量，即便达成互认框架，落地执行环节能力跟不上。

第四，企业侧配套能力短板。大量制造企业内部数据分类分级体系建设不足，自身说不清哪些数据可以跨境、哪些不能，即便外部有互认制度，企业内部底座跟不上，制度红利也无法落地。

第五，地缘环境扰动。数字治理议题和地缘博弈深度交织，部分时候多边合作进程会受到外部环境扰动，延缓共识落地节奏。

上述堵点共同决定，跨境数据合规互认是渐进式过程，难以一蹴而就，需要多边对话、政府监管、行业机构、企业主体多方协同推进。

第四章 “AI + 制造” 产业演进逻辑，全球工业互联网大会的产业坐标

4.1 AI 向制造业渗透的阶段跃迁

人工智能产业发展重心正在发生迁移。早期 AI 发展集中在消费互联网场景，面向用户服务、内容生成；随着大模型技术迭代，AI 开始大规模向实体经济渗透，制造业成为最重要落地赛道。AI + 制造不是单一技术，而是把机器视觉、时序 AI 分析、工业大模型、智能预测、优化算法嵌入研发、生产、质量管控、设备运维、供应链、能耗管理全流程。

AI 赋能制造业大致分为三个发展阶段。第一阶段，单点工具应用。利用 AI 完成单一环节任务，例如产品外观缺陷检测，设备故障识别，场景相互独立，数据不互通。该阶段技术门槛相对较低，已经有大量落地案例。第二阶段，局部流程智能化。打通车间内部多类数据，AI 参与工序优化、排产调度，实现车间级流程优化，对企业数字化底座要求明显提升。第三阶段，全链路协同智能。打通研发、制造、供应链、售后全链条，AI 参与全局决策优化，属于高阶形态，当前全球范围内仍然处在探索期。

目前全球绝大多数制造企业处在第一阶段向第二阶段过渡时期。头部企业已经落地大量单点应用；广大中小制造企业数字化底座薄弱，AI 应用渗透率仍然偏低。不同行业之间分化显著：电子制造等数字化基础较好行业落地案例多；传统重工、离散制造行业落地难度更大。

4.2 全球工业互联网大会的产业定位

沈阳全球工业互联网大会是国内工业互联网领域重量级产业平台。大会搭建政府、科研机构、龙头企业、服务商对话交流载体，集中展示技术成果，发布行业研究报告、专项行动成果，输出行业共识，推动技术方案落地推广。

大会输出材料具备产业风向标意义。《“AI + 制造” 发展报告（2026）》、“绿舟行动” 碳足迹成果两大产出，分别对应产业数字化、产业绿色化两大主线。数字化和绿色化是制造业转型两大核心方向，二者并行推进。报告聚焦 AI 技术和制造业融合全景；“绿舟行动” 聚焦工业碳数据采集核算实践。两份成果组合在一起，完整回应制造业转型两大命题。

同时，大会成果也可以为国际多边层面标准协同提供本土实践样本。金砖、APEC 讨论标准互认，需要真实产业案例作为参考，国内工业互联网场景积累的实践成果，可以反向输入全球标准共建进程，实现国内实践与国际对话双向互动。

4.3 AI + 制造发展的外部环境约束

AI + 制造的发展，不只取决于算法模型本身性能好坏，同时受制于数据治理制度环境。AI 工业模型训练，需要大量高质量工业数据。工业数据来源分散，分布在不同设备、不同车间，甚至分布在产业链不同企业、不同国家。如果数据合规流转机制不通畅，数据要素无法有序共享调用，工业 AI 模型训练就会缺少高质量原料。

由此可见，前面章节讨论的跨境数据合规互认议题，和 AI + 制造产业发展高度关联。国内的数据治理制度建设，多边框架下的合规互认探索，共同构成 AI 制造产业发展外部制度环境。产业技术发展和规则制度建设，二者相互约束又相互促进。

第五章 《“AI + 制造” 发展报告（2026）》前瞻研判：技术落地、产业价值与现实约束

本部分基于大会公开预告信息开展前置研究推演，报告正式内容以官方发布版本为准。

5.1 报告潜在核心框架预判

《“AI + 制造” 发展报告（2026）》大概率会梳理 2025‑2026 年度全球以及国内 AI 与制造业融合发展整体态势，盘点典型落地场景案例，剖析产业发展现存痛点，梳理技术体系演进方向，研判未来发展趋势，提出产业层面发展建议。

报告覆盖主体应当兼顾大型制造企业以及中小制造企业，既展示头部工厂标杆项目，也客观反映中小企业落地困境。覆盖技术维度包含工业大模型、机器视觉、时序数据分析、智能调度优化等多条技术路线；覆盖业务环节包含研发设计、生产加工、质量检测、设备运维、供应链协同。同时报告也会客观分析当前产业存在误区，例如过度神话 AI 技术，忽视企业数字化底座短板等现实问题。

5.2 AI + 制造创造的产业价值

第一，质量效能提升。AI 视觉检测可以替代人工完成高精度质检，降低漏检率；AI 算法分析设备运行时序数据，实现预测性维护，减少非计划停机时间，降低设备故障带来生产损失。

第二，研发周期压缩。AI 辅助仿真、参数优化，缩短新产品研发迭代周期，降低试验耗材成本。

第三，供应链优化。AI 对供应链多源数据做分析，识别供应链风险点，辅助库存、排产优化，提升供应链韧性。

第四，赋能中小企业转型。轻量化工业 AI 服务方案，有望降低中小企业数字化转型门槛，不过当前轻量化产品成熟度仍有待提升。

同时也需要理性看待收益边界。AI 不是万能解药，AI 效果高度依赖基础数据质量。企业本身工艺管理水平不足，单纯上线 AI 工具，很难产生预期收益。

5.3 当前 AI + 制造产业现实约束

第一，工业数据底座短板突出。大量工厂设备老旧，接口不统一，数据采集难度大；不同厂商设备协议不兼容，数据孤岛广泛存在。很多企业连基础生产数据都无法完整采集，AI 应用缺少数据基础。

第二，场景定制化程度高。制造业细分赛道繁多，流程制造、离散制造差异巨大；就算同一个行业，不同工厂工艺流程也存在差异。一套 AI 模型很难直接复制到多家工厂，定制开发成本居高不下，项目投入回报周期拉长。

第三，人才缺口。既懂工业生产工艺，又懂人工智能技术的复合型人才供给不足。服务商缺少懂工艺人员；制造企业内部缺少能够理解 AI 项目的技术团队，项目落地之后运维迭代能力不足。

第四，投入产出顾虑。不少中小企业对于 AI 项目投入产出持观望态度，项目前期投入大，收益难以精准量化，企业决策偏谨慎。

第五，数据治理难题。企业内部数据确权、数据共享机制不完善；产业链跨企业数据共享，还面临安全、合规诸多顾虑。

一份客观完整的产业报告，不应当只渲染技术红利，也需要如实呈现上述现实约束，避免产业泡沫化。

5.4 报告可以发挥的产业作用

报告梳理总结产业实践，能够给制造企业、技术服务商、行业机构提供参考。帮助企业看清不同场景技术成熟度，理性规划 AI 转型路线，避免盲目投入；帮助服务商看清产业痛点，优化产品方案；为行业标准制定提供案例素材；也为多边国际交流输出中国产业实践样本。

第六章 “绿舟行动” 碳足迹成果：工业场景碳核算实践、生态价值与推广难点

6.1 全球产业链绿色转型倒逼工业碳足迹体系建设

全球绿色供应链规则快速演进，各类碳边境机制、ESG 供应链要求传导到制造业。下游品牌方会向上游供应商提出碳数据报送要求。制造企业需要核算产品全生命周期碳足迹，完成碳溯源。但是现实情况是，工业碳足迹核算面临巨大现实难题。不同企业、不同地区核算口径不统一，采集方法不一致，碳数据真实性核验手段不足。不同主体输出的同一款产品碳足迹结果差异很大，数据难以互认。

工业碳足迹数据同样存在跨境流动需求。跨国供应链之中，上游在 A 国生产零部件，中游在 B 国完成组装，下游销往多个国家，全链条碳足迹需要把多国生产环节数据汇总计算。如果各国碳核算标准不能对接，碳数据无法跨境互认，全球绿色供应链建设就会遭遇阻碍。碳数据跨境，同样需要适配跨境数据合规治理框架。

“绿舟行动” 聚焦工业领域碳足迹，开展实践落地，沉淀核算成果、实践案例，探索适配工业场景的碳足迹采集核算路径。

6.2 “绿舟行动” 核心价值研判

第一，沉淀本土工业场景实践样本。碳核算不能照搬海外现成方案，国内制造业门类齐全，大量流程工业、离散制造场景，需要结合本土产业现实探索可行路径。行动落地过程当中积累工厂实操案例，总结可复用工作方法。

第二，推动行业内部口径对齐。通过行动凝聚参与主体共识，在核算边界、数据采集方式、因子选用方面形成参考范式，缓解标准混乱问题。

第三，打通碳数据与工业互联网底座。碳足迹采集不能依靠人工填报，人工填报容易出现偏差。依托工业互联网平台自动采集设备能耗、物料消耗原始数据，实现碳足迹数据源头可信，是重要发展方向。绿舟行动有望推动工业互联网和碳管理体系深度结合。

第四，为国际标准协同提供实践输入。全球层面碳核算标准博弈激烈，大量国际组织正在制定碳足迹相关标准。本土实践成果，可以作为我方参与全球标准对话的现实依据，助力全球碳规则更加兼顾发展中国家制造业现实条件。

6.3 “绿舟行动落地面临的现实难点

第一，底层数据采集难度大。很多工厂缺少精细化能耗分环节计量设备，没有办法拆分每一道工序能源消耗，碳核算只能依靠估算，结果准确度受限。改造计量体系需要设备投入。

第二，全生命周期链条长。产品碳足迹包含原材料上游环节，大量中小企业供应商碳数据能力薄弱，上游数据获取困难。

第三，不同行业差异性巨大。化工、钢铁、装备制造、电子制造，碳核算模式完全不一样，很难形成一套通用方案适配全部行业。

第四，碳数据合规与安全。碳足迹背后关联企业能耗、产能、物料消耗等敏感经营数据。企业会担忧对外报送碳数据带来商业信息泄露风险。碳数据采集共享过程当中，同样需要做好数据安全保护，对接数据合规相关制度。

第五，国际标准对接难题。海外已经存在多套碳足迹核算体系，如何在立足本土实际前提下，实现对外可对接，避免出现国内外两套体系完全割裂，是必须面对的课题。

第七章 多重变量交织：数据合规、AI 智能制造、工业碳管理三者协同关系解析

数据合规治理、AI + 制造、工业碳足迹管理，三者并不是相互独立三块业务，而是深度嵌套，共同构建新型工业生态体系。

第一，三者共享同一套工业数据底座。AI 模型训练需要生产、设备数据；碳足迹核算需要能耗、物料数据；而所有这些数据的采集、存储、内部共享、对外 / 跨境流转，全部受到数据合规制度约束。企业建设工业数据底座，不能分开搭建三套孤立系统，需要一体化统筹设计。如果数据底座割裂，会造成重复建设，抬高企业成本。

第二，AI 技术可以赋能碳足迹治理。AI 算法可以对海量能耗时序数据做分析，识别能耗异常点，辅助碳核算计算，提升碳数据处理效率，挖掘节能优化空间。AI 成为工业碳管理重要技术工具。

第三，碳数据本身属于工业数据子集，碳数据跨境流转，直接落入跨境数据合规治理范畴。跨国供应链全链条碳足迹核算，需要多国上下游碳数据汇聚，这就对跨境数据合规互认机制提出现实诉求。如果互认机制缺失，跨国企业碳数据跨境成本高昂，全球绿色供应链落地就会受阻。

第四，国际标准协同需要同时覆盖三大板块。多边平台开展标准共建，既需要探讨数据合规互认，也需要关注 AI 制造技术标准、工业碳核算标准。只解决其中任意一环，都无法实现完整生态协同。

站在产业企业视角，企业开展数字化转型，应当建立全局视角，不要把 AI 项目、碳管理项目、数据合规项目当成互不相关的独立任务。应当统筹规划数据底座建设，同步考虑技术应用、绿色转型、合规风控三重目标。

站在行业组织与多边合作视角，推进全球标准生态协同，不能单一维度推进，需要看到议题之间内在关联，推动多领域标准建设相互呼应。

但与此同时也要看到三者之间存在矛盾点。例如碳管理需要收集更多企业能耗、生产数据，但是数据收集范围扩大，会抬升数据安全合规风险。这就需要做好平衡，在实现产业目标的同时守住安全底线。

第八章 面向未来的路径建议：标准对接、生态共建、产业落地实施思路

基于前文分析，本报告分别从多边合作层面、行业产业平台层面、企业主体层面提出路径思考。

8.1 多边合作层面：稳步推进跨境数据合规互认

第一，坚持渐进试点推进思路。不追求一步实现大范围规则互认，优先选取风险可控的制造业供应链场景开展试点。优先推动合规评估结果、风险评估技术标准互认，而不是强求各国法律体系全面对齐。积累试点经验之后再逐步拓展应用范围。

第二，充分吸纳产业界输入。金砖、APEC 通信部长会议相关磋商过程当中，持续引入工业互联网行业组织、实体企业代表参与研讨，把制造业真实业务诉求反馈到多边对话之中，避免规则设计脱离产业现实。

第三，区分数据风险等级实施差异化策略。严格区分核心敏感工业数据和普通供应链业务数据，针对不同类别数据设计差异化互认路径，守住国家安全与产业安全底线。

第四，推动多议题协同对话。在多边数字治理对话当中，不只聚焦数据合规议题，同步兼顾智能制造标准、工业碳核算标准协同，推动不同领域议题相互呼应。

8.2 产业平台层面：发挥全球工业互联网大会这类平台的枢纽价值

第一，强化报告与行动成果的实践导向。《“AI + 制造” 发展报告（2026）》持续沉淀真实产业案例，客观呈现产业痛点，兼顾头部企业实践与中小企业现实困境。“绿舟行动” 持续扩大产业参与主体，打磨实操性强的碳足迹工作范式，推动计量、采集、核算方法沉淀。

第二，搭建国内实践通往国际对话的输出通道。把大会产出研究成果、行动案例，整理形成可对外交流材料，为我国参与 APEC、金砖等多边机制下标准讨论提供产业素材支撑，实现国内产业实践向国际规则输入。

第三，推动跨领域标准协同。联动数据合规、智能制造、绿色低碳相关行业机构，打通数据治理、AI 制造、碳管理领域标准，减少国内标准体系内部壁垒。

第四，面向中小企业输出轻量化指引。大量中小制造企业能力有限，输出通俗易懂指引文件，帮助企业理解 AI 转型、碳核算、数据合规基础逻辑，降低转型认知门槛。

8.3 企业主体层面：构建一体化工业数字化能力

第一，统筹规划企业工业数据底座建设。不要把 AI 项目、碳管理、数据合规拆分为孤立项目。开展数据分类分级，梳理清楚企业内部哪些是核心敏感工艺数据，哪些是普通供应链、能耗数据，明确各类数据使用、对外共享、跨境流转边界。

第二，理性推进 AI + 制造落地。依据自身数字化基础选择适配路径，优先落地投入产出清晰的场景，避免盲目追逐热点。底座薄弱企业优先补齐设备联网、数据采集基础能力，再推进高阶 AI 应用。

第三，稳妥开展碳足迹体系建设。结合自身行业特性循序渐进建设碳核算能力，优先完善能耗计量基础条件，不盲目追求一步到位完成全链条碳足迹。重视碳相关数据安全管控，保护自身敏感经营信息。

第四，高度重视跨境业务合规预案。面向有跨国业务布局企业，持续跟踪金砖、APEC 等多边框架下合规互认机制进展。在开展跨境数据交互的时候做好风险评估，充分利用未来可能落地的互认机制降低合规成本，同时做好预案应对制度尚未完全成熟阶段的合规风险。

第九章 总结与展望

全球产业格局之下，标准共建、生态协同已经成为不可逆转发展趋势。金砖、APEC 通信部长会议持续推进跨境数据合规互认磋商，代表多边机制正在努力缓解全球数据治理碎片化带来的摩擦。跨境数据合规互认不是简单的数据自由流动，而是尊重各国主权前提下，通过规则、评估结果、技术标准互认，降低产业合规负担，属于渐进式探索进程，还面临制度差异、风险判定、执行能力等多重现实堵点。

与此同时，产业落地端，AI 与制造业深度融合、工业碳足迹体系建设，是实体经济数字化绿色化转型两大主线。2026 年 9 月沈阳全球工业互联网大会即将发布《“AI + 制造” 发展报告（2026）》以及 “绿舟行动” 碳足迹成果。前者复盘 AI 赋能制造业全维度实践，客观展现红利与现实约束；后者扎根工业场景探索碳足迹采集核算可行路径。二者共同沉淀本土产业实践样本。

跨境数据合规治理、AI 智能制造、工业碳管理三者共享工业数据底座，逻辑深度嵌套。上层多边治理规则影响下层产业实践空间，下层产业实践反过来为全球标准迭代提供现实案例。三者不能割裂看待，不管是多边政策制定，行业平台建设，还是企业经营决策，都需要建立全局协同视角。

展望未来一段时期，全球标准与生态协同会持续加速，但不会一蹴而就。多边层面跨境数据合规互认会以试点模式小步快跑向前推进；AI + 制造产业会继续分化，头部企业高阶场景不断涌现，中小企业依旧面临底座短板约束；工业碳足迹相关实践会快速普及，标准博弈也会持续。

对于产业参与者而言，应当看清大趋势，同时理性评估现实约束。既要把握全球协同带来产业机遇，也要充分识别制度尚未完善阶段的各类风险。行业平台、多边机制、企业主体多方共同发力，推动实现安全可控前提下数字要素价值释放，助力制造业高质量发展。

参考文献

[1] APEC 通信部长会议公开会议纪要文件
[2] 金砖国家数字经济合作相关公开合作文档
[3] 2026 沈阳全球工业互联网大会公开筹备信息
[4] 工业互联网产业联盟，工业互联网产业相关白皮书
[5] 各国跨境数据治理公开法律文本汇编
[6] 国际标准化组织工业数字化、碳核算公开技术文档
[7] 国内人工智能与制造业融合发展相关产业研究公开资料
[8] 工业领域碳足迹、碳核算公开行业研究报告