欧盟CBAM正式倒计时!中国出口工厂的隐形成本危机已经开始了(默认值+碳证书+真实数据)

过去半年,我见过太多中国工厂老板说一句话:

“CBAM反正2026才开始交钱,我再等等看。”

可现在是2025年底,欧盟最新CBAM文件、默认值清单、排放数据门槛陆续公布之后,越来越多出口欧盟企业突然发现:

——钱,开始在供应链里悄悄流失了。

——利润,不再取决于价格,而是取决于排放数据。

——碳税成本,并不是“以后要交”,而是从现在开始重新定价。

欧盟CBAM正在改变中国工厂未来10年的出口利润结构。

这不是危言耸听,是现实趋势。


一、欧盟CBAM这三件最新变化,让中国出口企业无法再拖:

① 默认值体系已经确定:排放越高,亏得越多

2025年欧盟公布的最新CBAM“默认值体系”,对钢铁、铝、水泥、氢等行业给出了行业平均排放框架。

一句话解释:

谁交不了真实数据 → 直接按默认值算 → 默认值普遍偏高。

这意味着什么?

你投资了清洁能源、节能设备,却因为客户采用默认值申报,节能成果等于白做。

② 2026开始买CBAM证书,中国供应链将被重新定价

从2026年1月1日起:

欧盟进口商必须购买CBAM碳证书。

出口欧盟企业意味着:

– 每吨产品都会绑定碳价

– 每个订单都要算碳成本

– 每年都要面对碳市场价格波动

一句话讲透:

你的报价结构,将由“材料+人工+利润”

变成

“材料+人工+碳证书+利润”。

③ 欧盟CBAM扩围风险巨大——下游制成品正在锁定

欧盟现在CBAM覆盖六个大类:

钢、铝、水泥、电力、氢、化肥

但是重点是:

欧盟2025年会议第一次明确提出:未来CBAM要向下游钢、铝制成品延伸。

包括:

• 机械零部件

• 铝型材挤压制品

• 工业加工件

• 建材类制品

• 家电零部件

这是什么概念?

现在你不做排放核算,未来连订单都不一定轮得到你拿。


二、为什么越来越多中国工厂正在被欧盟CBAM“掏空利润”?

痛点①:默认值让节能工厂失去竞争力

真实排放 5.0

默认值 9.8

数据一套上去,差价就是钱:

• 订单价格倒挂

• 客户压价

• 欧盟进口商倒逼企业出数据

如果你不提供真实排放数据:

客户会说一句话:

“你不给,我用默认值,亏的是你。”

痛点②:客户开始只留“能提供CBAM数据”的供应商

现在越来越多外贸企业收到邮件:

– “请提供CBAM排放数据”

– “请按欧盟CBAM方法提供产品排放因子”

这意味着:

价格不是决定因素,排放数据才是入场门票。

痛点③:未来欧盟碳税成本会被摊回供应链

试想:

欧盟客户一年买1000吨铝

每吨碳税 €90

总额=€90,000

客户会愿意自己付?

还是把成本转嫁给你?

真的正在发生的事情是:

欧盟客户正在选排放低的中国工厂合作——因为能省钱。


三、现在出口欧盟的工厂,要马上做的三件事(否则来不及了)

① 立刻识别HS编码+CBAM归属范围

把出口产品分三类:

• 明确在CBAM里

• 未来高风险行业

• 可暂时豁免

如果这一点搞不清楚

你连开始都没开始。

② 做出产品级排放模型,不要做工厂总排放

欧盟CBAM只认:

产品级排放 → tCO₂e/吨产品

你做工厂年度总排放

= 完全没有意义。

③ 让欧盟客户用你的数据去申报

重点来了:

只要客户用你的排放数据

你就能:

• 稳定价格

• 抢占订单

• 形成长期合作壁垒

这就是商业价值。


四、为什么说欧盟CBAM不是成本,而是中国企业的差价机会?

如果你比同行低排放:

你能卖更高价格

如果你提供真实数据:

客户愿意优先采购

如果你掌握碳证书逻辑:

你能锁定长期订单

而且——

中国企业的排放水平普遍优于全球平均

只要能核算出来

利润差距立刻显现。


CBAM真正的利润点不在于“算排放”,

在于:你能否把数据变成议价筹码。

本文作者:张澈

澈准合规|CBAM 合规顾问

专注欧盟碳与贸易合规

如需交流,可后台留言

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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