甩開高碳排原罪,台泥喊出「2050年達到碳中和」!張安平的減碳三部曲怎麼進行?
甩開高碳排原罪,台泥喊出「2050年達到碳中和」!張安平的減碳三部曲怎麼進行?

台灣最大水泥供應商台灣水泥17日舉辦法說會,台泥董事長張安平率領一級主管宣示2050年混凝土邁向碳中和,致力減少二氧化碳排放及提升能源效率。張安平提到,2020庚子年是疫情衝擊的一年,新冠肺炎疫情是老天給的一張考卷,但全世界到現在都沒解決,似乎交了「一張白卷」,面對全球越來越嚴峻的氣候變遷,他期許人類不該再交白卷。

台泥
台泥董事長張安平(中間)率領一級主管宣示2050年混凝土邁向碳中和。
圖/ 陳映璇攝影

「水泥是取自於大地,用之於人類文明,但原罪是較高二氧化碳的排放。」台泥自2019年啟動科學減碳計畫,率先承諾科學基礎減碳標準SBTi,設定2025年減碳11%,同時擁有台灣第一張水泥碳標籤;今年則加入全球水泥及混凝土協會GCCA,共同發起2050年氣候願景,目標2050年前水泥產品達到碳中和。

不過在兩個鐘頭的法說會中,投資人都沒有提到減碳相關議題,張安平語帶激動表示:「大家都只談到錢,我很失望!碳排放的議題不是只有公司做,而是所有人都該關心,才有未來。」攸關台泥未來的減碳之路,張安平帶領團隊做了哪些事?

積極減碳,目標2050年水泥產品達到碳中和

台泥超過7成營收來自水泥部門,整場法說會以「減碳」為主軸,台泥總經理李鐘培提到,2030年台灣及中國大陸水泥碳排放強度較2016年降低31%及20%,2050年達到碳中和,提供淨零碳排的混凝土產品,「 這個目標在集團已是總動員,各廠必須設定減碳的KPI,並列入績效考核,做不好要扣績效獎金 。」

減碳第一步,建置再生能源

台泥旗下台泥綠能專注在再生能源及儲能事業,目標在2030年前建500MW再生能源電廠,能減少三分之一的外部用電。台泥綠能目前已發電裝置量為35MW、建置中裝置為49MW、規劃中裝置量為92MW,近期攜手台鹽綠能蓋首座漁電共生案場,明年底商轉;更獲得台東紅葉部落的高度支持,將建造台灣首座多功能的地熱發電廠,它涵蓋了發電、觀光及溫泉,配合國家綠能政策。

而因應再生能源間歇性的特點,台泥也投入儲能,近期得標台電「儲能自動頻率控制(AFC)調頻備轉輔助服務」、共5MW容量,運用儲能來調節電力系統的頻率,解決電網的不穩定性。

透過台泥綠能負責蓋電廠,台泥能元科技開發高效能電池,長遠的目標是,提供參與再生能源倡議組織的RE100成員一個完整的解決方案,從2019年報顯示,儲能方面預計投入的研發經費占營收的2.5%。

減碳第二步,大量使用替代燃料

台泥訂定2025年生質燃料使用達到10%,張安平更要求內部取得工廠附近的土地,共計1千公頃土地拿來做造林,當作自用生質能來源,降低燃燒煤炭的使用。

減碳第三步,配合碳交易市場發展

李鐘培強調:「碳交易不是賺錢,碳交易讓業者自律減碳,」像是2018年歐盟碳權價格翻倍,當買不起碳權時,業者就必須自主投資減碳或減產,當碳排放權成為交易商品,同時也激勵企業減少二氧化碳排放量,不只歐盟,中國大陸也積極推動碳交易市場,響應減碳已成為世界的主流。

縱使推動節能減碳,台泥今年前三季合併營收新台幣822億元,稅後淨利184億元,年成長4%,樂觀看待明年中國水泥市場的需求。台泥也透露將有新的低碳水泥廠投資案,暫定在非洲附近的一個島,張安平認為,世界已經不是錢堆錢的世界,要往前走就要先投資。

責任編輯:錢玉紘

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

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上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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