企業是實現雙碳目標中，基數龐大、可貢獻減排多的重要群體。除能源供給側企業，以生產制造、物流
運輸為主的供應鏈，以及人員差旅、辦公消耗等，是很多普通企業主要碳源。所以，在我國制定的“碳達峰”總體實現路徑中，產業結構調整、能源結構調整、建筑
交通這三大主要戰略途徑與每個組織息息相關。
衛星遙感及網格等時空數據，是幫助政府在宏觀層面上對
碳排放監管和
碳匯保護的計量監測工具。什么才是適合組織和個人的
碳減排量
化工具？
碳足跡。
什么是碳足跡？
碳足跡（carbon footprint），它表示一個人或者團體的“碳耗用量”，是企業機構、活動、產品或個人通過交通運輸、食品生產和消費以及各類生產過程等引起的溫室氣體排放的集合。它描述了一個人的能源意識和行為對自然界產生的影響，號召人們從自我做起。
碳足跡并非傳統意義上理解的行走足跡，而是一種對某個行為產生或間接產生的碳排放的溯源計量方式，涉及到每個人衣食住行各個方面，例如，我們消耗了一斤牛肉或是一塊肥皂，其本身帶有碳足跡數據，便于計算這個行為產生的溫室氣體，從而盡量選擇低碳行為或消費品。
企業碳足跡原理相仿，主要關注其業務全生命周期直接產生和間接產生的碳排放，應用這一工具的積極意義在于，能夠幫助企業減排工作由被動監管轉向主動改進。
在企業制定減排方案和目標后，可以利用碳足跡這個工具量化、追蹤、統計進而減少整體流程中的碳排放，加速企業碳目標落地。通過核算工具，精確計算和追溯在新技術研發、產品與工藝設計、生產與供應鏈等重點環節中分別產生的碳，評估碳排放占比較高的源頭；在直接排放環節、間接排放方面都能通過數據分析，主動減少碳排放、或選擇碳足跡更低的原材料；進而評估企業整體碳減排方案的有效性，從而更好地改進減排措施。這也是企業最為熟悉的“量化管理，持續改進”模式。
對于生產制造企業來說，實踐這個過程的同時，也便于其對產品準確標注碳足跡，對于未來在低碳綠色時代下的貿易也將產生積極的促進作用。在2020年12月歐盟起草的電池
法規中，甚至強制要求提供產品碳足跡報告。
在全球越來越多的企業開始踐行減少碳足跡的環保理念的同時，卻遇到了不小的技術
難題。作為減排重點的制造型企業，其供應鏈一般包括采購、生產、倉儲和運輸，其中倉儲和運輸會產生大量的二氧化碳。這個領域相關的碳足跡，數據量大而繁瑣，難以統計，在上下游供應鏈中，又難以準確分割，如何實現對其的客觀、精準統計？車聯網+區塊鏈。
車聯網+區塊鏈= 企業物流碳足跡核算基礎設施
車聯網作為鏈接車輛、行人、道路、停車場和城市基礎設施等不同實體、并提供它們之間實時通信的網絡，是在數字孿生世界基礎上建立的起來的、以車為互動節點的下一代網絡，當其與區塊鏈技術集成，將成為一個去中心化的數字生態體系。
在這種新網絡中動態運行的節點，新能源車，本身就是一種碳減排交通工具；更為重要的是，在“區塊鏈+車聯網+智能車”的整體智能環境賦能下，每個組織在其中的動態碳足跡變得可監測、可精準量化統計、可溯源。
這其中，車聯網為企業碳足跡核算提供了基礎設施。在車聯網基礎上建立起的智慧物流平臺，能夠在“車、貨、庫、路、人”之間建立鏈接與實時通訊，為碳足跡的感知與數據獲取提供了前提條件。
區塊鏈又扮演了何種角色？
首先，區塊鏈作為底層技術與集成，可與車聯網及其基礎空間數據融合，實現車聯網鏈上的數字孿生。通過區塊鏈實現“物理-虛擬”雙向交互與協同，同時能夠將多方可信的車聯網數據上鏈，共同構建車聯網的鏈上孿生，這就為碳足跡的客觀計量、精準計算提供了標準化依據；同時，去中心化的數字共享網絡，也能讓不同部門、不同企業在統一標準下實現數據交換，實現企業不同部門在碳減排方面的智能化協作，同時為不同企業的
碳交易提供數據與數字技術支撐。
鏈接“車、貨、庫、路、人”的籮筐智慧物流平臺
其次，區塊鏈可溯源、不可篡改的特性，能夠記錄每一次數據流轉相關信息并實現數據確權，為車聯網提供數字身份管理能力，從而實現時空與歸屬權追溯。這些數據存儲在分布式賬本上，通過人工智能計算，可以精準統計歸屬于組織的“車、貨、庫、路、人”交通運輸的碳足跡，并對供應鏈上下游的碳足跡實現準確分割，一方面可對時空數據進行里程計算，同時可作為碳交易
市場的中間公允數據。
籮筐智慧物流平臺通過碳足跡對碳減排的實時計算
「分布式時空數據庫+區塊鏈技術」Inside
面對海量、高并發的車輛動態數據，這樣的碳足跡時空溯源車聯網平臺，如何實現呢？
「分布式時空數據庫+區塊鏈技術」，成為碳足跡時空溯源車聯網平臺的頂層框架與底層技術基礎。時空數據庫提供海量時空數據的接入、管理、查詢等底層能力，融合區塊鏈哈希算法及時間戳技術，在為企業用戶提供碳足跡底層數據的可追溯性和保密性同時，為碳足跡提供高精準的核算工具。
根據《ISO14064組織層級溫室氣體排放和清除量化和報告規范及指南》，組織交通運輸的間接排放，屬于范圍3類別3，其中包括原輔材料從供應商到組織的運輸過程排放，組織的產品運輸至下游客戶過程中的排放，員工通勤和差旅產生的排放等。
對這樣的供應鏈縱向與部門之間的橫向精細化分類，時空數據庫的數字技術能夠實現對其的精確辨別，通過支持對Geopoint字段建立索引、空間過濾、“空間+時間+屬性”的多維條件查詢，時空數據庫與區塊鏈技術的融合應用，對《指南》中歸屬于組織層級間接排放的主體范圍進行自動確權；同時，時空數據庫海量并發的時空邊緣計算能力，支持對車聯網鏈上數字孿生空間數據進行實時交互計算，為碳足跡運算提供多維度、高穩定的數字技術支撐。
矢志不渝地探索更為先進和高效的工具
在全球范圍內，每個人平均碳足跡接近4噸，根據經濟發展水平不同，各國碳足跡數據量差異較大，而為了最大限度地避免全球氣溫上升2℃，到 2050年，全球平均每年的碳足跡需要降至2噸以下。這是令人焦慮的數字，但如果將其作為一種可達成的目標去每日踐行和推進，便能轉化為每個組織、每個人對碳達峰、
碳中和的動力和希望。
人類是所有物種中最為善用工具的種群，昔日，原始人類用鋒利的石器、皮毛制成的衣物，實現了生存的目標；今日，人類依舊為了生存的目標而努力，也依舊需要先進的工具，數字世界為我們提供了一種路徑，但仍需要通過現實世界的實踐，才能檢驗和發現真正高效的工具，我們始終不渝地在數字世界探索和研發更為先進和高效的工具。
“科技向善”，大抵如此。
