碳足迹答疑丨DeepSeek加持产品碳足迹，怎么搞？

摘要：近期DeepSeek大放光彩，如《哪吒》一样，以一己之力将人工智能市场搅得天翻地覆。各行各业都想借DeepSeek的东风解决自己棘手的问题。我们是否可以使用DeepSeek进行产品碳足迹核算？核算结果如何满足产品碳足迹核算的相关性、完整性、一致性、统一性等基本

近期DeepSeek大放光彩，如《哪吒》一样，以一己之力将人工智能市场搅得天翻地覆。各行各业都想借DeepSeek的东风解决自己棘手的问题。我们是否可以使用DeepSeek进行产品碳足迹核算？核算结果如何满足产品碳足迹核算的相关性、完整性、一致性、统一性等基本原则？

DeepSeek凭借其强大的自然语言处理、推理能力和数据整合特性，为产品碳足迹核算提供了新的技术路径，显著简化了传统核算流程中的复杂步骤，尤其在数据提取、因子选取和报告输出三个方面表现突出。

一

数据提取方面

DeepSeek通过多模态处理技术，能够高效地从多种格式的原始文档（如PDF、Excel、图片、Word）中提取关键活动数据。无论是通过OCR技术识别图片和扫描文档中的文字，还是利用PDF解析库提取表格和文本，亦或是读取Excel数据，DeepSeek都能快速整合并结构化这些信息。同时，结合语义理解技术，如命名实体识别（NER）和语义角色标注（SRL），模型能够精准识别并关联活动数据，例如从“2023年电力消耗为5000kWh”中提取出“5000kWh”作为电力消耗的数值。对于复杂表格，DeepSeek还能通过深度学习模型（如TableNet）检测和解析表格结构，确保关键字段（如“能源类型”“用量”）的准确提取。

二

因子选取方面

DeepSeek通过多维度数据匹配和规则引擎驱动，确保排放因子的准确性和适用性。模型内置或对接了权威排放因子库（如IPCC、Ecoinvent、中国省级电网排放因子库），能够根据活动数据（如“2023年中国广东省电力消耗”）动态匹配最合适的因子。对于时效性强的因子（如电网排放因子），DeepSeek还可以接入实时API或基于趋势预测更新因子。此外，模型基于行业和场景预置了选择规则，例如在钢铁行业中强制使用“高炉-转炉因子”，确保因子的适用性。对于新兴技术或无数据场景，DeepSeek通过物理公式或类比推理估算因子，并明确标注假设条件，确保透明度和可追溯性。

三

报告输出方面

DeepSeek通过标准化模板和透明度保障设计，确保核算结果的合规性和可审计性。模型能够按国际标准（如ISO 14067）生成报告框架，包含核算范围、方法、数据来源和结果，并将提取的数据按预定义模板（如JSON、CSV）输出，便于后续分析。同时，DeepSeek输出完整的推理路径（如“电力消耗×排放因子=碳排放量”），便于审核与追溯。对于非标因子（如企业自测值），模型会标注“需第三方核查”，确保结果的可靠性。此外，DeepSeek还会标注所有假设条件（如“默认使用2024年中国电网因子”），并对极端值（如排放因子偏离行业平均值±30%）触发人工复核提示，进一步提升报告的透明度和可信度。

四

模型复用能力

DeepSeek在碳足迹核算中的另一个显著优势在于其模型复用能力，通过将已完成核算案例转化为可复用模板或知识库，并在类似场景中快速调用历史数据和计算逻辑，避免重复的数据提取、因子匹配和计算过程，从而显著提升核算效率并降低重复工作成本。例如，当某企业需要核算多款类似产品的碳足迹时，DeepSeek可以基于首次核算的模板，自动适配新产品的参数（如材料用量、能耗数据），并生成初步核算结果。此外，对于跨行业或跨区域的核算任务，DeepSeek模型通过类比推理快速迁移最佳实践或区域排放因子库，减少开发成本。这种复用机制不仅加快核算速度，还通过历史数据的积累和优化，逐步提升模型的准确性和适应性。

总体来说，DeepSeek通过高效的数据提取、精准的因子选取、标准化的报告输出以及强大的模型复用能力，结合人工复核与外部工具，能够满足碳足迹核算的相关性、完整性、一致性等基本原则。随着技术迭代和领域知识的深化，DeepSeek在碳足迹核算中的应用前景将更加广阔。

Guo J , Zhang Y , Zheng M ,et al.Study on carbon emissions towards flangeconnection joints of assembled steel structures[J].Low-Carbon Materials & Green Construction, 2024, 2(1).DOI:10.1007/s44242-024-00036-8.

Miao Z, Peng R, Wang W, et al. Integrating data modality and statistical learning methods for earthquake-induced landslide susceptibility mapping[J]. Applied Sciences, 2022, 12(3): 1760.

Gao T, Jin J, Ke Z T, et al. A Comparison of DeepSeek and Other LLMs[J]. arXiv preprint arXiv:2502.03688, 2025.