2026-02-09
零碳工厂认证推进过程中,企业最关心的三个问题往往是:
通过率到底高不高?评审最容易卡在哪些环节?专家评审时究竟在看什么?

如果不了解这些核心逻辑,零碳工厂很容易变成“准备很多、结果不确定”的项目。结合当前零碳工厂建设要求和实际评审反馈,下面从通过率认知、常见卡点和评审标准逻辑三个层面进行拆解。
一、零碳工厂认证通过率到底是多少?
需要先说明的是,目前零碳工厂并不存在统一公开的“全国平均通过率”。从各地试点和阶段性遴选情况来看,通过率并非一个固定数值,而是与企业基础、准备质量高度相关。
在实践中,企业大致分为三类:
基础扎实型:数据、管理体系和技术路径相对清晰,通过概率较高
边建设边申报型:部分条件具备,但系统性不足,通过存在不确定性
临时补材料型:为申报集中准备,往往在评审中被反复问询甚至退回整改
也正因为如此,零碳工厂评审更像一次综合能力筛选,而不是简单“达标即过”。
二、零碳工厂最容易被卡在哪些环节?
从评审反馈和实践经验看,卡点通常集中在以下几个方面。
1️、能耗和碳排放数据基础不扎实
这是被提及频率最高的问题。
常见情况包括:
数据来源分散,口径不一致
历史数据不连续,难以解释变化原因
依赖人工台账,缺乏可追溯性
在零碳工厂评审中,数据不是“附属材料”,而是判断企业是否具备持续控碳能力的核心依据。没有系统化的数据基础,很容易在初审或专家问询阶段被卡住。
2️、碳排放核算逻辑不清晰
不少企业准备了大量数据,但无法清楚说明:
核算边界如何确定
采用了哪套核算标准
不同年度数据为何存在差异
评审专家更关注“算碳的逻辑”,而不仅是“算出来的结果”。如果企业自身无法解释清楚,评审往往会要求补充说明或整改。
3️、减排路径缺乏系统性
零碳工厂并不要求企业一次性实现“零排放”,但非常关注:
是否有清晰的阶段目标
减排措施是否与数据分析相匹配
是否体现持续改进思路
如果减排措施零散、缺乏规划,很容易被认为“方向不清”。
4️、数字化和智能化支撑不足
零碳工厂建设强调“数据可追溯、可验证、可持续运行”。在评审中,如果企业无法说明:
数据如何长期获取
管理如何持续运转
后续如何跟踪和改进
往往会被认为支撑能力不足。缺乏能碳管理平台支撑,是这一环节中较为常见的短板。
三、专家评审到底在“看”什么?
很多企业觉得评审“标准模糊”,其实专家关注点非常集中。
1️、是否具备长期运行的管理能力
评审并不鼓励“为了评审而准备”的短期行为,而是重点判断:
管理机制是否可复制、可延续
是否受人员变动影响较小
是否能够支撑后续监督和改进
这也是为什么评审对平台化、系统化管理越来越重视。
2️、数据是否经得起核查和追问
在评审交流中,专家往往会围绕几个关键数据反复追问其来源和逻辑。如果企业能够基于系统数据快速说明,评审沟通会相对顺畅;反之,则容易陷入被动。
3️、建设路径是否符合“循序渐进”原则
零碳工厂强调因业施策、分阶段推进。专家更认可:
结合行业特点制定路径
先夯实数据和管理基础
再逐步推进技术和能源结构优化
一步到位、目标过于激进,反而容易被质疑可行性。
四、如何降低被卡风险?
从实践看,降低评审不确定性的关键在于前期判断和路径规划。
不少企业在准备阶段,会借助专业机构对自身基础进行评估,明确:
当前最薄弱的环节
哪些内容是评审必看
哪些工作可以分阶段完成
在相关服务中,像 山东世通国际认证 更强调通过前期梳理,帮助企业把精力集中在关键问题上,并通过能碳管理平台与AI认证工作平台协同,提升数据规范性和管理稳定性,减少评审阶段的反复整改。
零碳工厂认证的通过率,并不取决于“准备了多少材料”,而取决于企业是否真正具备系统化的能碳管理能力。
最容易被卡的环节,往往并非技术本身,而是数据、逻辑和管理体系是否经得起推敲。
对企业而言,提前理解专家评审关注点,合理规划推进节奏,比盲目冲刺更重要,也更稳妥。
AI+能碳管理平台让节能降碳清晰可见
当企业开始认真审视“零碳工厂”这一议题时,两个最现实、最根本的问题必然会浮现出来:这究竟需要投入多少资金与资源?以及,我们企业现阶段做这件事,到底合不合适?解答
在工业绿色转型的道路上,“绿色工厂”与“零碳工厂”已成为两个标志性里程碑。许多已获评绿色工厂的企业正在思考:是否应该向零碳工厂迈进?两者究竟有何本质不同?这场升
零碳工厂认证推进过程中,企业最关心的三个问题往往是:通过率到底高不高?评审最容易卡在哪些环节?专家评审时究竟在看什么?如果不了解这些核心逻辑,零碳工厂很容易变成