北京理工大学/清华大学合作，最新Nature系列综述，12位作者全部中文署名！

摘要：在全球可持续发展的进程中，如何科学评估产品、技术或服务的环境影响，已成为学界与产业界共同面对的重大课题。生命周期评价（Life Cycle Assessment, LCA）正是这一背景下的关键方法。它能够从原材料获取到产品报废回收，全面追踪环境负担。然而，现实

在全球可持续发展的进程中，如何科学评估产品、技术或服务的环境影响，已成为学界与产业界共同面对的重大课题。生命周期评价（Life Cycle Assessment, LCA）正是这一背景下的关键方法。它能够从原材料获取到产品报废回收，全面追踪环境负担。然而，现实应用中，LCA 的价值往往因数据的缺失、标准不统一以及数据库间难以互通而受到限制。数据的碎片化、不可追溯和跨系统兼容性差，成为制约 LCA 在政策和产业决策中广泛应用的主要障碍。

在此，北京理工大学徐常青副教授联合清华大学徐明教授、齐剑川助理研究员全面总结了 LCA 数据系统当前的困境，并提出了面向未来的解决路径。文章指出：统一的数据体系不仅能提升数据的透明性和可靠性，还能推动跨行业、跨地区的高效协作。借助人工智能、区块链等新兴技术，结合开放共享的工具与标准化的开发规则，一个更加稳健的LCA数据系统正逐步成型。这一体系的构建将使环境影响评估更加科学、全面，也为全球可持续治理提供坚实的数据支撑。相关成果以“Addressing critical challenges towards a robust data system for life cycle assessment”为题发表在《Nature Reviews Clean Technology》上，第一作者为徐常青副教授。

数据在 LCA 中的角色

LCA所依赖的数据，主要包括单元过程数据和生命周期清单数据（LCI）。前者记录了在单一环节中投入的资源与产出的产品、副产品及排放；后者则基于多个单元过程的累积，反映产品在整个生命周期内的总体输入与输出。根据采集方式，这些数据又分为原始数据（primary data）与二手数据（secondary data）。原始数据由企业或工艺现场直接测量，精准但难以大规模获取；二手数据则来自已有数据库或文献，覆盖面广，却常常存在时空不匹配或方法不透明的问题。为了确保结果的科学性，研究人员必须在数据收集、处理与验证上投入大量精力。数据开发流程通常从目标与范围定义开始，逐步开展数据采集、归一化与估算，并辅以不确定性和敏感性分析，以确保评价结果的稳健性（图2所示）。然而，随着供应链日益复杂，如何保证数据的质量与代表性，已成为 LCA 的长期挑战。

图1：LCA框架的阶段

图2：构建LCA数据库的工作流程

数据库的多样与挑战

目前，全球已有多个 LCA 数据库被广泛使用。例如 ecoinvent 覆盖面广，适用于多个行业；Agribalyse 专注法国农业部门；而 Cobalt Institute 数据库则针对钴产品。但不同数据库往往在地理范围、行业覆盖、方法学和访问权限等方面存在差异。一些由政府主导，强调公共利益与权威性；另一些则由商业机构开发，数据更新及时但存在付费壁垒。尽管这些数据库为实践者提供了重要工具，但其局限性也十分明显。正如研究指出的那样，数据库在透明性、追溯性、覆盖范围和互操作性方面均存在不足：数据来源不可追溯：二手数据库往往缺乏对时空适用性及技术代表性的说明。生命周期清单不透明：用户难以获知数据的收集方法和假设条件（图3）。行业覆盖不均衡：农业或制造业数据相对丰富，而部分地区和新兴产业数据严重不足（图4所示）。方法差异导致结果分歧：不同 LCIA 方法对同一电力消费系统的土地利用影响评估差异显著。格式不一致与跨平台障碍：不同软件间数据格式转换频繁出错，导致关键数据丢失或被误读（图5）。这些问题严重影响了 LCA 结果的可比性与可信度，也削弱了其在政策与企业战略中的决策参考价值。

图3：数据交叉引用

图 4：跨经济部门和地点的数据分布

图5：不同数据库或软件之间的数据格式差异

构建统一的数据系统

为破解这些困境，研究提出了建立统一的数据系统的愿景。一个健全的系统应具备以下特征：统一规则：在数据收集、质量评价、不确定性报告等环节，建立标准化的开发规范。全球化基础设施：通过一致的结构和流清单，实现跨行业、跨地区的无缝整合。开源工具：鼓励使用开放源代码软件，降低技术和经济壁垒，提升透明度与可审查性。这一体系的构建框架（如图6所示）强调：只有在数据规则、基础设施和工具层面全面统一，才能实现真正的互操作性和可信度。

图6：LCA数据系统的框架

跨领域的协作力量

构建与维护 LCA 数据库是一项高成本、高强度的工作。从早期的 ecoinvent、GaBi 等多由单一机构独立开发，到如今依靠信息通信技术推动的协作模式，合作已成为新趋势。全球层面：联合国环境规划署（UNEP）牵头的 GLAD 平台，整合多源数据并推动国际共享。区域层面：欧盟的 Life Cycle Data Network 提供欧洲范围的统一数据交换平台。国家层面：美国农业部主导的 LCA Commons 集结科研机构与产业力量。中国实践：清华大学等机构推动的天工计划（TianGong Initiative），正在打造开放共享的国家级数据库。此外，越来越多企业与研究机构加入合作，推动数据库向共享、透明和可更新的方向发展。这不仅缓解了资源压力，也提升了数据的一致性和全球适用性。

新兴技术的加持

文章特别强调了人工智能和区块链在 LCA 数据发展中的潜力。生成式人工智能（AI）：通过智能代理和自动化模型，AI 能够快速构建全面数据集，识别不一致，填补缺失，提高多语种协作效率。同时，AI 可进行不确定性分析与数据质量检测，显著缩短数据库开发周期。区块链与隐私保护技术：区块链的去中心化与不可篡改特性，为敏感数据的溯源与安全共享提供了保障。结合同态加密、联邦学习等隐私计算手段，企业可在不泄露商业机密的前提下实现数据共享，从而推动更多利益相关方参与。方法学进展：地理信息系统（GIS）与 LCA 的结合，实现区域化评估；动态 LCA 则引入时间维度，更符合政策与长期情景分析的需求；社会 LCA 的兴起，则拓展了评价范围至社会影响层面。这些新兴方法和技术的应用，将推动 LCA 从静态、孤立的工具，转向智能化、动态化和多维度的综合评估体系。

结论与展望

综述指出，生命周期评价的数据体系正处在关键转型期。要实现 LCA 在全球可持续治理中的最大价值，必须解决数据追溯困难、方法不统一、跨工具不兼容等问题。未来的发展方向是构建统一的全球数据网络，推动开放共享与标准化的深度结合，并借助 AI、区块链等前沿技术提升管理和安全水平。

联合国环境规划署在推动全球数据库互通方面具有独特优势。随着各国政府、科研机构、企业和社会多方的积极参与，一个开放、可信、互联的 LCA 数据生态正在形成。正如作者所展望的那样，只有建立全球统一的方法学和基础设施，才能确保 LCA 数据真正为应对气候变化、资源消耗和环境污染等全球挑战贡献力量。

从方法学规范到技术创新，从区域性平台到全球协作，生命周期评价数据系统的未来正在清晰成型。它不仅是一套技术框架，更是连接科研、产业与政策的桥梁。唯有打破数据孤岛，才能让 LCA 在绿色转型和“双碳”战略中发挥最大效能。