【專欄】供應鏈減碳最大難關:碳足跡到底怎麼算?碳資料又該如何共享?
【專欄】供應鏈減碳最大難關:碳足跡到底怎麼算?碳資料又該如何共享?

供應鏈碳排量是營運碳排量的 11.4 倍,因此若企業要邁向淨零,供應鏈減碳成效將是重要關鍵。然而,供應減碳上面臨兩大難題,計算方法不一致,以及資料透明度過低。

碳排計算為什麼容易卡關?又該怎麼解決?

碳數據誰說的算?

圖一:供應鏈碳足跡資訊分享過程示意圖
圖/ 吳衍諭提供

目前企業在作碳管理,無論是遵循ISO 14064的組織碳排放計算,或是針對產品碳足跡評估,都需要面臨跟上游供應鏈要碳排資料的情形。舉例來說,最下游的筆記型電腦品牌商如果要計算筆電的碳足跡,就需要跟數十或數百間塑料、電池、面板等各上游供應商詢問原料製造過程的碳排放數據,且這些數據是一層層往下傳遞(如圖一)。

在上下游碳資料難取得情況下,很多公司乾脆不計算產品碳足跡,或是僅揭露少數可以拿到的部份數據。除此之外,供應商提供的數據正確性也是一大疑問,例如:數據是否獲得第三方查證。

碳排計算三大難題

目前供應鏈碳排計算面臨的難題,可歸納為以下三大原因:

一、碳數據可信度存疑:

計算方法不一致以及資料庫來源不一致的,造成碳數據可信度打折。以計算方法來來說,企業在揭露上游供應鏈數據時,可能會依照物理基礎(以原料單位重量的碳排放係數作計算)、經濟基礎(以原料單位價格的碳排放係數作計算)、混合方式(供應商數據搭配資料庫數據)、或是供應商直接提供準確的碳排資訊等不同方式進行計算,不同的計算方式可能造成計算結果差異,很難保證結果一致性。

而資料庫來源不一致,造成排放係數不一,也會導致結果相異。目前國際及國內選擇排放係數上,具有相當多資料庫可供選擇(如:環保署碳足跡資料庫、工研院DoITPro資料庫、瑞士Ecoinvent資料庫等),不同企業可能會依照自己的盤查經驗或是數據計算邏輯不同,各自資料庫做為計算基礎,最終導致計算結果不一致。

二、商業保密和碳數據透明揭露,難以取得平衡:

碳資料取得需面臨各企業的保護主義,供應鏈碳排數據取得更是灰色地帶,如何提升數據分享透明度,同時解決商業機密風險困境,是企業共同的難題。

供應商和品牌商甚至可能站在對立面,對供應商來說,當品牌商要求精細的碳資訊,可能會降地提供意願。但以下游品牌商來說,當上游給我的資料越細緻,越可以幫助我提昇資料的透明度及正確性,並且可以幫助我訂定日後的企業整體碳排管理目標。因此這中間的平衡需仰賴一個一致性的要求。另外品牌商及供應商關注的是資料保密性,雙方分享製程相關資訊,如何確保機密不會外洩也是一大問題。

三、系統不相容,資料交換成本高:

供應鏈通常跨越來自不同行業、不同區域的多個利益相關者,因此在交換資料上有較高的成本。資料交換過程如何提高互動性(Interoperability),包含系統對接及格式架構相容,至關重要。

舉例來說,供應商今天同時提供原料給A品牌商及B品牌商,但AB兩間公司要求提供的資訊格式以及品質差異甚大,那對於供應商可能就會造成重工的困擾。因此如果就相同的產業鏈來說,如果上中下游能夠就資料分享架構上有一致的共識,應該能縮短資料分享溝通時間,加快資訊提供效率。

國內碳資料分享架構9大要點

由於碳資料的分享牽涉許多層面,未來國內各產業鏈間在探討供應鏈的碳資料分享應可參考由碳透明度夥伴聯盟(The Partnership for Carbon Transparency,PACT)發布的兩項資料:

1.COP26 會議上發布的第一版「碳排放資料交換的標準規範

2.今年6月發布的「促進標準化碳排放量資料交換

這兩版規範聚焦闡述未來供應鏈減碳「資料計算及資料取得」兩大難題,根據上述文件,碳排放資料交換時需考量開放性及全球性、高互動性、安全性、點對點連結、正確性、初級資訊、可驗證性及適用所有產業。

舉例來說,互動性(Interoperable) 說明資料分享應考量一致性的語言及格式,讓各產業容易使用這些資訊。安全性及點對點分享(Secure及Peer-to-peer) 則提到,資料應不能被第三方所任意操作,並只針對最低度需求來提供相關資料;另外資料是以公司間點對點及去中心化作為傳遞方式來提高安全性。正確性及初級資料,則說明企業的碳數據應透過一致性的方法學,並盡量提高初級資料使用比率,以提升數據準確度。

圖二、供應鏈間碳資料交換網絡需涵蓋關鍵要素
圖/ 吳衍諭提供

從上游到下游共同揭露初級碳資料,掌握最終產品的碳足跡

基於上述碳資料分享架構,第一版「碳排放資料交換的標準規範」中提到,供應鏈在提供資訊時,資料交換應含蓋五大面向:一般性資訊、邊界描述、資料蒐集、品質及交換、分配原則、碳足跡結果呈現。

而每個面向分別有應揭露之要素。例如在資料蒐集、品質及交換中,企業應針對初級資料使用比率、一級及二級資料來源、一級及二級資料蒐集時間範圍、蒐集資料之時間代表性等項目作說明。

此外,與國內一般品牌商在要求上游供應鏈時,多僅是請他們提供碳足跡計算方式及結果相比,此規範為鼓勵公司使用初級資料(Primary data),因此更強調揭露初級資料分享比率(Primary Data Share,PDS),讓碳足跡計算更精確。例如:最終產品原料若來自於公司 A 跟 B(如下圖三)(註1)則可先分別算出,原料碳足跡中,多少比例是來自於初級資料結果,並搭配採購原料的比重計算,最終得出產品的初級碳資料揭露。

圖三、初級資料分享比率(Primary Data Share,PDS)
圖/ 吳衍諭提供

全球減碳風氣下,上游供應鏈大廠商已開始要求下游供應鏈提供碳盤查資料,然而,目前大多數的台灣中小企業,碳盤查才剛起步,相較於範疇一及範疇二的碳盤查計算方式有許多指引可供參考,範疇三的供應鏈的碳盤查才是中小企業最大的隱憂,無跡可尋更是造成中小企業碳焦慮的來源。

供應鏈間牽一髮動全身,每個供應商的碳數據將影響未來整體供應鏈減碳目標訂定及成果檢核。現行國際標準規範,可做為台灣未來在討論供應鏈資料分享的架構一致性時的參考,讓供應鏈共同減碳有跡可循,精確做到碳足跡盤查。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:隋昱嬋、侯品如

關鍵字: #淨零碳排
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告別電動車過熱,增長儲能系統壽命!愛盛科技AI感測技術就在身邊
告別電動車過熱,增長儲能系統壽命!愛盛科技AI感測技術就在身邊

「電流過大,可能引發電池過熱甚至火災;而若無法精確偵測微小電流,則容易造成過充,進而影響電池的健康狀態與使用壽命。這樣的極端變化,正是電流感測技術面臨的核心挑戰。」愛盛科技董事長暨執行長賴孟煌破題點出這項挑戰。面對電動車或儲能系統的場域,電流偵測的量程與精度攸關安全與效能表現。愛盛科技選擇以臺灣為基地,憑藉新世代磁感測技術切入市場,成為全球少數能同時兼顧「大量程、高靈敏度」與「超低功耗」需求的感測晶片設計公司 。

從無人機到電動車,愛盛科技打造全方位感測方案

成立於2011年的愛盛科技,長期專注於新世代磁感測技術,在市場上也已累積多項專利技術,建立起堅實的技術與智慧財產權基礎。其核心優勢包含3D平面化的穿隧式磁阻(Tunneling Magnetoresistance; TMR)、異向性磁阻(Anisotropic Magnetoresistance; AMR)感測器、霍爾元件(Hall Effect Sensor)與高感度的磁通門感測器(Fluxgate Magnetometer),再搭配自研的ASIC訊號處理晶片(Application Specific Integrated Circuit; ASIC) 與AI演算法,構築出完整的感測解決方案。

簡單來說,愛盛科技的磁感測器就像電子世界的「耳朵」,能精準感應極微小的磁場變化,並即時轉換為電子訊號。

賴孟煌指出,磁感測技術最早應用於導航,例如電子羅盤,協助無人機與手機實現精確方位角。愛盛自2016年起打入無人機市場,憑藉優異的抗磁干擾設計,目前其電子羅盤感測器在全球無人機市場市佔率已達七成以上,穩居領導地位。隨後,團隊更將技術延伸至電流感測,透過間接偵測電流產生的磁場,有效掌握電池充放電狀態,應用遍及電動車的車載充電器(On-Board Charger ; OBC)和儲能系統,其nA等級的穿隧式磁阻電源開關使用於醫療裝置與智慧穿戴產品。此外,其微型角度感測器亦被國際品牌採用於手錶旋鈕、滑鼠滾輪與遊戲控制器,具備非接觸式操作與高耐用性,成功取代傳統機械式零件。

近年隨著電動車產業快速發展,對電動車的電池管理與馬達控制的精準度要求日益提升,電流感測技術的重要性也隨之攀升,愛盛科技也從中發掘了新的市場契機。賴孟煌指出,電動車系統中的電流變化極為劇烈,從待機時低至小於1安培的電流,到加速時可能瞬間飆升至400甚至600安培的峰值電流,這對傳統電流感測器來說,是極大的挑戰。「大量程與高靈敏度往往難以兼得。若設計用於偵測極小電流,便難以應對高電流的情境;反之,若強調大量程,則在微小電流的解析度上則可能不足。」他表示。

發現了市場上的痛點後,愛盛科技選擇以其獨特的「複合式感測器」架構搭配「AI演算法」來解決這個難題。他們將多個不同靈敏度的感測元件巧妙地整合成單一系統單晶片(System on Chip; SoC),並透過內建AI模組,即時判斷目前電流所處的狀態(大電流或小電流),動態切換不同感測元件的權重,進行參數的最佳化與即時調整。賴孟煌表示,這樣不僅可減少後端中央處理器(Central Processing Unit; CPU)的運算負擔與延遲,更能在毫秒間完成精準判讀,有效避免因電流異常導致系統失效或引發火災等關鍵問題 。

複合式電流感測器整合了多個高低靈敏度的感測元件以實現高精度和大量程電流測量。
圖/ 數位時代

打造「會思考的感測器」,解決車用高電流環境下的風險監控難題

「簡單來說,我們讓AI感測器就像有了智能一樣,會依電流強度自動切換最合適的感測模式,確保在各種動態情境下都能輸出最精準、最可靠的電流數據。」賴孟煌補充。也正因為長期在磁感測技術上的累積與持續創新,愛盛科技得以從既有產品線延伸,投入「電動車用人工智慧複合電流感測晶片」的開發,並成功獲得經濟部產業發展署「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(晶創IC補助計畫)支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,透過實質資源引導業者前瞻布局AI、高效能運算與新興應用等高值化關鍵技術,進一步強化臺灣 IC 設計產業的國際競爭力與整體韌性,也讓愛盛能加速AI複合式電流感測晶片研發,為下一代電動車與智慧能源系統奠定關鍵基礎。

然而,進入電動車與儲能系統後,愛盛科技也面臨全新挑戰:這些場域的電流變化範圍極大,從小於1安培到數百安培不等,對感測器的量測能力提出更嚴苛要求。這正是愛盛科技進一步思考「高解析度」與「大量程」能否同時兼得的起點,也為其AI電流感測技術的誕生鋪設契機。「我們不是從零開始,而是站在過去的客戶基礎上,把技術推進到下一個世代」賴孟煌強調。

愛盛科技此次申請晶創IC補助計畫的技術主軸,是一顆符合AEC-Q100車規認證、導入AI演算法的複合式電流感測晶片。賴孟煌說,這項產品整合多通道感測架構與即時AI判讀能力,目的是在車輛充電、動力轉換、電池管理系統(Battery Management System; BMS)等核心應用中,提供更穩定的電流監控能力,這不只是技術突破,更是企業在智慧能源領域的關鍵布局。

愛盛科技從既有客戶需求延伸,計畫將產品線擴展至車載充電器和儲能設備市場,積極擴大產品組合和市場空間,展現在半導體產業的深耕與宏大願景。
圖/ 數位時代

愛盛科技早已憑藉其漏電流感測晶片打入歐美、韓等多家車廠的供應鏈。這次的AI複合式電流感測器,正是從原有的客戶需求延伸而來,並計畫拓展至車載充電器(On-Board Charger; OBC)與儲能設備等市場,擴大產品組合與提升毛利空間。賴孟煌表示,之所以能快速推進研發與產品化,與臺灣強大的半導體供應鏈密不可分。愛盛科技善用在地資源加快量產速度,此外,也積極與台大合作取得穿隧磁阻技術的初期研發基礎,進一步開發出符合商用需求的產品。「臺灣有最強的製造環境,我們要做的,是把它變成自己的技術優勢,」賴孟煌說。

面對電動車、儲能、智慧工業與醫療等多元市場,愛盛科技將持續深化磁感測與AI的整合技術,朝更高精度、更高可靠性、模組化平台前進。

未來3到5年,愛盛預期電動車與儲能將是主要成長動能。其AI電流感測平台,也將進一步延伸至智慧能源管理系統、高階工業伺服馬達、甚至軍用與航空等高可靠場域。藉由持續強化SoC整合能力與AI模組設計,愛盛科技將力求在國際感測市場中,扮演能見度更高的角色。「我們的願景,是讓世界聽見臺灣感測技術的聲音,真正把感測做到『聰明又可靠』,推動淨零、智慧與永續的未來,」賴孟煌有信心的說。

|企業小檔案|
- 企業名稱:愛盛科技
- 創辦人:賴孟煌
- 核心技術:磁場感測晶片開發之領導廠商
- 資本額:新台幣3億元

|驅動國內 IC 設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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