在最近的数字制造周 (DMW) 上，The Manufacturer 的 Joe Bush 采访了 Microsoft Azure 业务组负责人 Michael Wignall，以了解云技术如何使可持续发展成为现实。 2020 年 1 月，微软首席执行官萨蒂亚纳德拉、总裁布拉德史密斯和首席财务官艾米胡德宣布该公司大胆承诺到 2030 年实现碳负排放并到 2050 年消除其历史排放量。这标志着微软提高了其可持续发展目标和目标的标准最终达成一系列承诺，到 2030 年，公司将实现碳负排放、水资源正增长、零浪费，并保护比其使用量更多的土地。
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访谈要点
实现微软的碳目标会有多大的挑战？当然，这些目标极具挑战性。我们不想设定这会很容易的期望——如果是这样，人们就会 d一个它已经。我认为现在是时候了，毫无疑问，围绕可持续发展存在一种紧迫感。我们现在所做的与我们过去十年可能所做的之间的区别在于，我们不仅专注于我们自己的范围 1和 2 排放——围绕我们的数据中心、基础设施和电力的核心能源——但我们还将这一重点扩展到范围 3，以查看整个供应链。但是，我们还没有所有的答案。我们有一个目标、一个承诺和一个计划，到 2030 年碳负排放承诺的一部分（从大气中吸收的碳比我们排放的更多）是我们希望在 2030 年之后继续。所以，到 2050 年，我们已承诺清除自 1975 年公司成立以来排放到大气中的所有历史碳。这是一项艰巨的任务，当然必须开发新技术才能做到这一点。什么战略与道路实现这些目标的地图是什么？我在英国领导微软的云业务，所以第一件事就是迁移到云。规模经济、基础设施效率以及我们围绕下一代数据中心的内容（例如绿色可再生能源）都有明显的好处。例如，我们承诺到 2025 年全球所有数据中心都将使用 100% 可再生能源。迁移到云端是我们实现这一目标的一部分。然而，这还不够。部分承诺不仅关注我们如何使用我们的技术，还关注我们如何将技术提供给其他人——制造商、金融业、大小企业、公共部门等，以帮助他们实现排放目标并变得更具可持续性。我认为伙伴关系之旅非常重要，因为我们不能单独完成 - 我们想要可持续发展，我们想要学习最佳实践，但我们都需要共同努力来实现实现这一点。技术在实现净零排放的过程中将扮演什么角色？除了需要与他人合作外，我们还需要技术来实现我们的可持续发展目标——仅仅提高效率是不够的。当然，这会让我们走得更远，但我们仍然需要使用能源来完成我们今天所做的很多事情。转向绿色能源将减少这方面的一些排放。然而，我们的方法之一是变得水积极。我们希望向环境中提供比我们取出的水更多的水。要做到这一点，就需要技术进步。我们将不得不想出新的方法，并思考如何以不同的方式做事。因此，技术实际上有两个要素。有底层的云支持平台，但除此之外，关键是我们如何利用数据和人工智能做聪明的事情，提出新的商业模式，并思考我们如何执行碳去除和其他方法今天不存在。这些方法将需要技术来支持它们。作为制造商，云技术如何帮助我提高可持续性？我的第一个建议是查看您当前的基础设施，那里有一套工具可以帮助。例如，Microsoft 拥有排放影响仪表板，可让您对当前基础设施和产生的排放进行清点，并评估将其转移到云端的难易程度。我们进行了一系列评估看看碳排放和能源使用的减少，这可以通过将现有的东西转移到云端来实现。因此，大大小小的制造商都应该进行可持续性评估，查看他们的排放量，然后制定通往云的路线图。迁移到云端是一个步骤，但你不仅需要收集你在那里所做的一切的数据，也来自您的下游供应商链。一旦您获得了这些数据，并且知道了影响是什么，您就可以采用新的技术和方法来对其进行管理。企业之间是否存在一种误解，即可持续发展将付出高昂的代价？绝对如此。你必须付出代价才能实现可持续发展，这是我每天都会遇到的一种看法。我一直与客户和合作伙伴交谈，经常遇到的障碍之一是他们对我说：“这会让我们付出代价，我们需要牺牲一些利润才能实现可持续发展”。这根本不是真的。即使在使用核心云服务的基本层面上，我们在引入基于可持续性的业务案例之前就有很多业务案例，这些案例表明云比本地解决方案更具成本效益。迁移到云允许您降低成本、最大限度地减少资本支出并管理需求高峰，这样您只需为使用的资源付费，而不用购买大量可能会影响业务的基础设施它闲置了很长时间。处理这些问题的商业案例通常是围绕成本。如果您通过云降低成本，那就是减少能源使用和计算能力，因此会对可持续性产生连锁反应。因此，我们从根本上相信，您可以从云中获得的成本效益节省与可持续发展目标直接相关——您不必在一个与另一个之间进行权衡。微软如何提供帮助？我在主题演讲中谈到了一些案例研究在制造业领袖峰会上。 Recycleye 是一家位于伦敦的小型初创公司，他们使用 Azure 机器学习、图像识别和摄像头来增加回收量并减少总体浪费。这是一个很好的例子，说明技术被用来做一些创新的事情。劳斯莱斯是另一个。他们正在使用我们的数据平台和人工智能对发动机效率进行模拟。他们越能模拟不同的模型d 对他们的发动机设计进行调整，这越有助于他们制造更节能的发动机，因此从长远来看变得更具可持续性。这些例子是我真正感兴趣的——制造商以创新的方式使用我们的技术平台。
