面对日渐紧迫的双碳目标，量化、优化企业可持续发展战略中的碳排放管理经常会遭遇如下挑战：

• 多源数据集成难：通常情况下，碳排放管理不只是单一企业的紧急要务，收集数据时需要对产业上下游多来源碳排放量进行集成。
• 可信数据难辨识：对跨国型企业来说，需要提供高可信度的数据来证明自身的节能减排行动，还需保障数据的安全可靠。
• 海量数据预测难：高能耗的大型企业，在生产经营中往往会生成巨量数据，如何化繁为简、降本增效地应用云技术进行分析预测，也是一大挑战。

对于电力、石化、化工、钢铁等高排放量行业，妥善使用碳排放管理服务，能够助力企业获得透明清晰的碳排放量可视化数据，高质量辨识下一步的碳排放具体管控、优化方向，借助大数据与 AI 技术得出的趋势分析，能够持续校正减碳目标的基准。
同时，从资本市场对企业碳排放与 ESG 领域的高度关注来看，应用高效、智能的碳排放管理服务，有利于企业提升碳排放数据的透明度，展示企业的可持续发展竞争力，规避相关监管风险。

碳排放管理服务的应用场景，主要表现为通过物联网技术从设备端汇集数据，使用数据分析服务整合得出碳排放分析洞察，以及应用人工智能技术对企业下一阶段的能源使用数据进行预测。