在"双碳"目标背景下，运输行业作为碳排放重点领域，亟需建立智能化的碳排放追踪系统。本文将从技术架构、数据采集、分析模型三个维度，系统阐述运输管理系统(TMS)中碳排放在线监测系统的设计方法与落地路径。

一、系统架构设计

现代TMS碳追踪系统应采用"云-边-端"协同架构。云端部署碳核算引擎，基于ISO14064标准开发计算模型；边缘计算节点负责区域数据预处理；车载终端集成GPS、油耗传感器等物联网设备，实现运输全过程数据采集。关键要解决多源异构数据的标准化问题，建立统一的碳数据中台。

二、数据采集技术方案

1. 直接监测层：通过OBD接口获取发动机工况数据，结合AI算法实时推算燃油消耗量

2. 间接计算层：对电动车辆采用"里程-电量-碳排放"转换模型

3. 补充校验层：整合加油站/充电站票据数据，构建三位一体的数据采集体系

三、智能分析模型

引入机器学习技术建立动态排放因子库，考虑道路坡度、载重变化等30余项影响因素。开发碳热力图功能，可直观显示运输网络中的高排放路段，为路径优化提供数据支撑。某物流企业实测数据显示，应用该系统后空驶率降低18%，单票运输碳减排达12.7%。

实施路径建议分三个阶段推进：

1. 试点期(3-6个月)：选择典型运输线路进行设备改造和数据对接

2. 推广期(1年)：建立企业级碳资产管理系统，实现与财务系统的碳成本核算

3. 优化期：接入区域碳交易平台，探索碳普惠等创新机制

值得注意的是，系统建设需同步完善配套管理制度，包括碳数据审计流程、驾驶员节能培训体系等。未来随着车联网技术发展，5G+V2X技术将进一步提升数据采集精度，使碳排放追踪进入实时化、智能化新阶段。