中国经济已经进入新常态。作为实体经济的主体和重要基础，工业制造业的发展正面临着全球新科技革命和产业变革的挑战，原有的发展和评价模式已不适应当前经济与社会发展形势，需要运用新技术、新理念、新模式实现绿色转型升级发展。《工业绿色发展规划（2016-2020年）》（工信部规〔2016〕225号），将“基于全生命周期的绿色评价技术”列为支撑工业绿色发展的共性关键技术之一，要求在工业领域“强化产品全生命周期绿色管理，支持企业推行绿色设计”。
生命周期评价（LifeCycleAssessment，LCA）作为一种重要的产品环境影响评价工具，已经广泛应用于产品生命周期管理和绿色设计等方面。生命周期评价方法采用系统全面的观点考察产品、工艺或人类活动对环境的总体影响，在可持续发展理念转变为可操作的具体措施方面独树一帜。然而，正如所有复杂的评估工具一样，生命周期评价在理论发展和技术应用中既有其优势，也有局限性。报告首先介绍生命周期工程的国内外发展与应用现状，其次阐述作为生命周期工程核心和基础的绿色（生态）设计的发展与实践，最后在文献调研的基础上，评述中国生命周期评价研究的进展情况，分析整理出LCA在应用过程中十分重要、但经常容易被忽视的方面，并提出可能的解决方案。
一、生命周期工程的发展状况
生命周期工程（LifeCycleEngineering，LCE）以生态设计为主导，以满足使用性能、节约资源、保护环境为目标，将毒害替代、绿色工艺规划、清洁生产、资源循环等诸多技术与理论应用到材料与产品的生命周期中，系统优化全产业链条的性能、成本与环境表现，是由材料科学、制造科学和环境科学等多学科深层次交叉而形成的国际重要科学研究前沿领域。生态设计（Eco-design），又称生命周期设计，是生命周期工程理论的主导与核心，其主旨是指将环境因素纳入到产品设计中，在保证产品使用性能与经济可行性的同时，最大限度降低产品全生命周期对环境影响的设计方法。研究表明，约80%的资源消耗和环境影响均取决于产品设计阶段，在设计阶段充分考虑现有技术条件，优化解决各个环节的资源环境问题，可以最大限度实现资源节约，从源头上削减甚至避免环境污染。
材料行业是生命周期工程与生态设计应用的重要领域之一，其直接关系到下游产业（如建筑、交通等部门）产品的性能与环境表现。传统的材料生产方式侧重于产品本身的属性和市场目标，把生产和消费造成的环境问题留待以后的末端治理；而生态设计从可持续发展的高度审视产品整个生命周期，在产品设计之初充分考虑资源和环境问题，从源头节能治污；生命周期工程则是在生态设计的基础上，进一步推行生产、使用、回收等过程的技术革新与管理升级，从全产业链条的各个环节降低甚至消除材料与产品对环境的负面影响。材料生命周期工程要求材料的设计面向生命周期全过程，在对材料的使用性能、资源消耗与环境性能进行量化分析的基础上，追求在环保性、经济性、技术性以及市场性等在广域范围内的最优解，并通过在材料的制造、管理、回收等环节中持续的技术革新与工艺参数优化，有效降低材料产品全生命周期的环境影响。
1.国外生命周期工程发展与应用现状
进入二十一世纪以来，生命周期工程研究在国际上迅速开展。在生命周期思想的指导下，建立了基于多因素、多目标优化的产品生命周期工程的理论框架及体系结构，以生态设计为核心，综合考虑产品性能、成本、社会、环境等多方面的要素，指导整个产业链的全面优化。目前国际上著名的研究机构与典型的研究案例如下：
2.国内生命周期工程的发展与应用现状
近些年来我国多项国家、省部级文件中均明确提出了推行生命周期工程与生态设计应用。《国家中长期科学和技术发展规划纲要》将“材料设计与制备的新原理与新方法”列为我国面向重大战略需求的十项基础研究之一，并指出未来15年我国要突破现代材料设计、评价、表征与先进制备加工技术，新材料技术将向材料的结构功能复合化、功能材料智能化、材料与器件集成化、制备和使用过程绿色化发展；《纲要》还明确了我国科技发展的战略重点，其中“把发展能源、水资源和环境保护技术放在优先位置，下决心解决制约经济社会发展的重大瓶颈问题”位列首位。《国务院关于加强环境保护重点工作的意见》和《国务院节能减排“十二五”规划》中明确提出推行工业产品生态设计的要求；工信部《工业清洁生产推行“十二五”规划》把推行产品生态设计作为“十二五”的三大重点任务之首，指出要引导企业开展产品生态设计，促进生产方式、消费模式向绿色低碳、清洁安全转变。在国家政策的大力支持下，我国的生命周期工程研究在很多基础领域取得了较好的进展，主要集中在以下几个方面：
材料生态设计理论与方法。研究低环境负荷材料设计理论、方法与原则，揭示材料制备流程的物质-能量-环境效应的关联机制，材料性能对产品服役过程环境影响的作用机理等；研究资源循环工艺流程模型及循环模式的表征方法，探索资源循环与碳排放、资源耗竭等环境影响的关联性；开展材料生态设计多态数据模型、信息表示、多维分析与决策、关联规则、推理机制与流程化自动仿真的研究，开发集成材料环境负荷基础数据、特征化方法和环境影响指标的材料生态设计技术体系和基于人工智能的专家系统，实现生态设计的集成化与自动化；构建典型大宗材料及稀缺材料的生态设计基本流程与指导原则，优化材料组分设计与制备工艺参数，从源头实现节约资源能源，减少环境污染。
材料生命周期系统优化技术。研究材料生产流程(资源、能源、工艺、设备)、运输、使用、循环利用与废弃处置全生命周期的物质流、能量流及其效率特征，研究材料生产、物流网络、环境影响的交互作用及响应机制，以及产品性能、经济性与环境影响的综合影响；研究元素流、典型材料区域物质流及产业规划，研究材料产业链、供应链、物流链的结构优化及生命周期系统优化；研究材料与下游目标应用行业（建筑业、交通业等）环境信息相衔接的材料生命周期综合环境性能表征，实现
绿色产品选材优化、生态设计与技术体系的优化。材料环境负荷评价数据库及分析软件开发。材料的环境负荷数据库是生命周期工程领域的共性关键基础。经过多年的探索与实践，我国已初步建立起具有自主知识产权的、代表性工程材料的环境负荷基础数据库和评价工具，有效地促进了传统材料产业的环境协调改造升级。但材料/产品环境负荷数据尤其是国家经济建设需要的大宗基础材料产品的环境负荷数据及数据质量仍然是我国推行生命周期评价的瓶颈。随着国家对实施节能减排的强制要求，材料/产品的生态设计、碳排放分析与认证、生态城市建设等研究和应用需求的增加，在广泛适用的环境负荷数据支撑及开放性系统、可操作性强的环境负荷数据质量分析方法及分析工具、数据库和分析工具的系统集成性等关键基础方面仍需进行深入研究。
材料生命周期工程的工艺规划、绿色制造与清洁生产技术。研究基于环境意识的产品制造工艺规划方法，绿色工艺评价准则与选取方法，工艺规划中的物料选择问题，开发产品制造过程的节能减排技术、清洁生产技术、制造系统优化技术、制造过程物料优化控制技术，探索绿色制造的理论、技术、绿色设计的并行工程模式与运作管理模式，提高产品生产的资源能源利用效率，减少污染物排放。
材料生命周期工程中的再制造、重用及回收技术。开展废旧产品回收与工业废弃物回收关键技术的研究，开发工业废弃物的高效利用技术、废弃物再资源化技术(如废弃物降解、再生、加压、碎裂、浮选等技术)、产品零部件循环使用技术(如重用、整修等技术)和循环利用技术(如有关物理处理技术和化学处理技术)。
二、生态设计的发展与实践
1.生态设计的发展现状
总体而言，在欧盟、美国、日本等发达国家，生态设计已在各行业广泛推行，其评价结果直接与政府采购挂钩，并用于指导公众的绿色消费。而近年来，我国多项国家、省部级文件中均指出，未来的工业领域要树立源头控制理念，以产品全生命周期资源科学利用和环境保护为目标，以技术进步和标准体系建设为支撑，逐步建立评价与监督相结合的产品生态设计推进机制，通过政策引导和市场推动，促进企业开展产品生态设计。虽然我国的生态设计标准体系正在逐步完善，但仍缺乏结合我国产品生产流程特点的生态设计标准与评价准则，生态设计的关键指标也与国际先进水平存在较大差距。因此，开展产品生态设计研究，从源头优化解决各环节的资源与环境问题，指导组分/部件设计、工艺优化与再生循环技术的开发，寻求产品性能、资源消耗与环境影响在整个生命周期中的最优解，是促进绿色产品全生命周期系统最优的有效途径。
2.生态设计理论研究与实践
材料与产品的环境负荷数据库是生命周期评价领域的一个共性关键基础。生命周期评价的研究与应用需要处理大量的数据，只有借助数据库和相应的评价软件才能够提高效率和分析结果的准确性与可靠性。尽管LCA已经形成系列ISO14040国际标准，其LCA方法已经逐步走向成熟，并被社会各界广泛接受，但制约LCA广泛开展的原因，即本地化LCA数据库仍没有很好地解决。由于各个国家和地区的资源储量、能源状况、生产技术水平等存在差异，使得LCA具有极强的地域性和时效性，进行LCA分析需要大量的区域性数据支撑。要实现准确的环境评价，产品全生命周期分析系统就要收集到海量的数据，数据不仅量大，而且种类繁多，涵盖矿藏、原料、工艺、能源、设备、运输等不同类型的异构数据。建立海量、异构的数据库，然后利用开发的软件系统进行数据的管理与运算，是LCA发展的必经之路。
美国、日本、欧盟等国的研究单位和商业性咨询公司都在致力于建立通用或专业的数据库。目前，全世界建立的材料及产品环境影响数据库已超过1000个，著名的也有10多个，国家层面上最具代表性的是日本的国家LCA数据库、瑞典的SPINE国家数据库、瑞士的Ecoinvent欧洲清单数据库和美国的生命周期清单（LCI）数据库。LCA的数据交换也逐步形成了统一的SPOLD格式和相应的交换软件，有关LCA数据交换的国际标准ISO14048也已颁布。
国内北京工业大学、中国标准化研究院、中国科学院生态环境研究中心等单位在LCA理论方法、软件开发、个案研究等方面开展了长期工作，取得了一些进展。但从推广应用的角度来看，这些还远不能满足材料生态设计的要求，还需要大量材料性能、工艺技术、事实规则、设备、使用等全方位、多尺度的数据和分析工具等综合平台的支持。因此，建立以生态设计为目的综合应用平台是必须解决的当务之急。
三、生命周期评价在中国的发展与挑战
1.生命周期评价研究在中国学术领域的发展
2.生命周期评价方法在应用中遇到的问题
虽然国际标准化组织（ISO）定义了LCA，并提供了进行评估的总体框架，但技术框架中仍有许多问题需要LCA的研究人员或应用者进一步阐明。这也导致LCA在评价看似相同的产品时产生了不同的结果而受到了批评和质疑。对于LCA的应用者而言，LCA能够做什么和不能做什么，以及它如何满足可持续性发展的战略标准，仍存在许多困惑。在文献调研的基础上，通过采用文本挖掘的方法，对上述文献进行检索，整理出LCA应用于产品设计评价中十分重要的、但经常容易被忽视或误解的方面，以及从业人员在进行LCA分析或审查他人的LCA报告时应注意的事项，并提出了可能的解决方案。
研究人员或产品评价人员在应用LCA方法时遇到的主要问题，主要包括目标和范围的模糊定义，不确定的清单数据，环境影响类型的取舍，以及不准确的解释。
（1）目标和范围的模糊定义
目标和范围定义是LCA的第一步。清晰阐明的目标有助于简化研究范围的界定和指导数据收集工作。在这一步骤中，“系统边界”，包括确定研究的内容，确定所用到的材料，能源或环境影响类型的数量，适当的假设，以及基于单元过程或功能单位建立的分配方法等。与系统边界和目标设定相联系的是“功能单位”的设置，三者之间相辅相成，这是LCA的一个独特特征，使其有别于其他环境评估方法。这些都是衡量系统功能和输出性能的指标，应该被精确定义。但是，由于整个LCA范围可能非常复杂，包含了资源、能源、材料特性的广泛信息，而且在产品开发的最初阶段，这些信息都未得到足够的重视。因此，LCA的应用首先要求明确系统边界，详细说明输入、输出和环境影响类别。否则，所研究的系统与环境影响之间的映射关系可能存在争议，导致最终的环境影响难以区分。
（2）清单数据的可靠性、透明度和不确定性
作为一种定量方法，LCA需要检测和收集关于材料，能源等尽可能详细的输入和输出数据。因此，它对数据质量要求很高，对数据的不确定性很敏感。不完整的清单数据往往导致难以获得可靠的LCA结果。
（3）环境影响类型的取舍
（4）不准确的解释
LCA的解释阶段需要评估清单分析的结果和影响评价的结果，同时要说明获得这些结果所使用的假设和不确定性。通过结果的分析，向决策者提供产品选择、流程或服务改进等方面的意见和建议。在评价整体环境表现时，其影响实际上包含了整个过程中累积的误差。而根据累积误差的结果，很难清楚地区分哪个因素是环境影响的根本原因。因此，需要进行迭代分析，以提供更科学的解释以及对潜在错误和不确定性的综合分析。通过结合误差源的检测，可以确定每个过程的实际影响。基于对错误源的了解，可以正确地检验和验证结果。但是，并非所有误差都能在实践中通过因果关系进行匹配。因此，不确定性是不可避免的，要想找到确切的置信水平仍需要开发更有效的分析工具。
3.可能的解决方案
为了解决上文提到的问题，近年来出现了定性和定量方法。定性方法采用实证研究来支持数据收集和数据分析。定量方法使用统计或数据挖掘技术来提取和分析数据，以便更好的为生命周期评价和生态设计提供理论依据。
生命周期清单数据的收集、整理和计算是LCA方法应用的最大挑战。通过回顾LCA现有研究工作，我们发现可以使用许多复杂的数学理论或先进的分析方法来处理或重组LCI数据，从而提高LCA结果的可靠性和可信度。
为了解决数据质量问题（例如敏感性，不确定性），一些统计方法，例如蒙特卡罗模拟、离散事件仿真、拉丁超立方仿真和概率仿真等广泛应用于清单数据的质量测试，从而评价LCA结果的质量并提高数据的可靠性。
数据挖掘方法是分类和预测的有效工具。数据挖掘是从大量数据中发现知识的过程。可以通过数据挖掘来分析设计概念的清单数据，即原料和能量的输入和输出。一般而言，数据挖掘包括聚类，关联规则生成和神经网络等。通过文献调研发现，这些方法也逐渐被LCA从业者运用于寻找不同产品之间大规模数据交换的规律性。通过处理数值数据和文本信息，还可以进一步确定清单数据与环境影响之间的关系。
随着新一代物联网、云计算、移动互联网等信息技术的不断普及，探索大数据与LCA应用协同发展的新业态和新模式，开展产品全生命周期数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化与安全等关键技术的研发，是目前LCA与信息技术融合发展的主要方向。
大数据领域国家工程实验室是国家发改委于2016年8月启动、面向全国征集建设的国家级创新平台，其目的是为大数据领域相关技术创新提供支撑和服务。工业大数据应用技术国家工程实验室（北京工业大学）于2017年获批建设以来，已经联合中国质量认证中心、北京金隅集团股份有限公司、北京化工大学、北京生态设计与绿色制造促进会、钢研晟华科技股份有限公司等单位，针对我国流程工业产品生命周期的质量管控和评价不足等问题，开展了流程工业及产品全生命周期大数据技术，大数据获取、甄别和聚类汇集技术，大数据关联分析与云端处理技术，典型工业流程及产品多维评价和工程化应用等方面的研究，通过建立工业大数据生命周期多维评价应用技术创新平台，将有助于进一步提升我国主要工业产品全生命周期质量数据获取、挖掘和服务能力，促进绿色产品开发由经验化向科学化、综合定量化转变，有助于指导建立统一的绿色产品标准、认证、标识等体系，全面提升绿色产品的研发、生产、管理和服务水平，引领和带动制造业的可持续发展。
四、总结与展望
报告详细介绍了生命周期工程的技术内涵与国内外发展现状，以及生态设计的发展与技术实践。结合2000-2018年中国生命周期评价学术研究进展情况，分析整理了LCA应用的优势与局限性，并提出可能的解决方案。未来生命周期工程技术在工业制造业的推广与应用急需突破并发展出适用于我国国情的全生命周期设计、评价与优化技术，建立以生态设计技术为指导、生命周期评价技术为标尺，生命周期优化技术为工具的产品绿色化发展模式，指导材料生产、产品制造、管理、维修、回收、再利用等一系列技术环节中持续的技术革新与工艺参数优化，寻求成本、性能与环境影响在整个生命周期中的最优解，全面满足我国生态文明建设对绿色产品的需求。