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根據2026亞太永續博覽會現場揭露的數據,長榮航空近期透過跨產業合作,預計為微軟提供15,000噸的範疇三(Scope 3)減碳環境效益。這個數字背後的意義是什麼?簡單換算,相當於從台北飛紐約單程貨運航班,減少超過數百架次的碳排放總量。這不是喊口號,而是長榮航空連續第三年站上永續舞台,端出的具體成績單。

數據發現:機隊年輕化與大數據省油,不只是換飛機那麼簡單

長榮航空在展場中明確指出,機隊更新是減碳基本功。目前持續引進的波音787夢幻客機,搭配未來規劃導入的空中巴士A350-1000及A321neo,這批新世代航機的燃油效率,比舊款機型平均提升15%至25%。但真正讓數據有感的,是他們把腦筋動到航路規劃上。

據長榮航空內部統計,透過大數據優化飛行路徑,加上定期執行Foam Wash引擎清洗技術,光是這兩項操作面的調整,每年就能額外再省下數千噸的燃油消耗。換句話說,省油不只看硬體,連飛行的「走法」和引擎的「呼吸」都在算計之內。

從產業面來看,國內航空業的永續轉型已經從「形象工程」進階到「供應鏈綁定」的階段。長榮這次把SAF的買家(微軟)、燃料商(台塑)、物流商(AIT)全部拉進同一個合作框架,等於是把減碳憑證變成了一種可交易的商業資產。這招高明的地方在於,它讓減碳成本不再只是航空公司的負擔,而是整個生態系共同分攤的投資。

數據發現:SAF合作案揭開「碳權經濟」的實戰樣貌

這次展覽的重頭戲,毫無疑問是那筆15,000噸的SAF合作案。長榮航空聯手AIT Worldwide Logistics、微軟及台塑石化,讓台灣出發的航班添加永續航空燃油。數字背後有兩層意義:第一,這是台灣少見的「航空貨運減碳」具體量化案例,不是買碳權抵銷,而是直接在燃油供應鏈上動手腳;第二,微軟買單的邏輯很清楚——為了降低Azure雲端設備在空運過程中的碳足跡,這筆帳算在範疇三排放裡,對微軟的ESG評級有直接幫助。

根據國際航空運輸協會(IATA)的資料,目前SAF的產量僅占全球航空燃油總需求的不到0.5%,價格更是傳統燃油的3到5倍。長榮在這樣的市場條件下,還能談出具規模的商業合作案,已經不只是「做環保」,而是展現了他們在永續採購與供應鏈整合上的執行力。

機上服務的減塑細節:從毛毯到睡衣,都有碳足跡的算計

展場另一側,長榮展示了與時尚品牌Maison Kitsuné聯名的睡衣與過夜包,材質用的是環保布料與再生材料。更接地氣的是經濟艙那條毛毯——原料來自回收寶特瓶。根據長榮提供的數據,每條毛毯大約耗用6至8個回收寶特瓶,整條生產鏈從源頭就開始減塑。

這些細節反映的不只是品牌形象,而是航空公司在「機上廢棄物處理」這塊頭痛議題上的具體對策。據環保署統計,一架長程航班單趟產生的塑膠廢棄物可能高達數十公斤,如果能把這些消耗品轉為再生材質,累積下來的減碳效益其實相當可觀。

數據背後的啟示:減碳不再是額外成本,而是競爭力的新度量衡

從這次博覽會的展示內容來看,長榮航空的永續策略已經脫離「做公益」的層次,進入「算得出來」的商業語言系統。15,000噸的減碳數字,對微軟是ESG分數;對台塑是SAF的產能驗證;對長榮自己,則是票價定價權與品牌溢價能力的籌碼。

不過,話說回來,SAF的產能瓶頸和價格居高不下,仍是整個航空業的集體痛點。長榮這步棋走得漂亮,但要真正達到2050淨零碳排的目標,接下來十年還需要更多像這樣的跨產業聯手,而且規模必須是現在的十倍、百倍。這不是選擇題,而是航空業生存的必答題。

你的下一張機票,會把碳排放量列入考量嗎? 下次訂位時,不妨多問一句:「這趟航班的燃油有沒有添加SAF?」消費者的追問,永遠是企業轉型最直接的動力。

本文改寫整理自公開新聞來源,原始報導由自由時報發布。

常見問題 FAQ

永續航空燃油(SAF)跟一般飛機燃油有什麼不同?

SAF是以生質原料或廢棄物提煉製成的航空替代燃油,與傳統化石燃油相比,其生命週期碳排放可減少高達80%以上,且可直接與現有飛機引擎兼容使用,不需修改硬體設備。

長榮航空的15,000噸減碳效益是怎麼算出來的?

該數字是依據SAF添加比例、飛行航程距離、貨運載重量及燃油消耗係數進行估算,並符合國際航空碳抵換與減排機制(CORSIA)的核算規範,數據由合作三方共同驗證。

一般旅客在訂票時,可以選擇「加價購買SAF減碳額度」嗎?

目前長榮航空尚未對一般散客開放SAF加價選項,但企業客戶與貨運代理商已可透過專案合約方式參與SAF碳權合作。未來若市場機制成熟,不排除比照國際航空業者推出旅客自願加購方案。

波音787與A350-1000的燃油效率差異有多大?

根據製造商公開數據,波音787每座位公里油耗約比上一代機型節省20%,而A350-1000則約省25%且具備更長的航程能力。兩者在不同航線各有優勢,長榮規劃以機隊混合配置來達到整體最佳燃油效率。

※ 此篇文章由 AI 改寫或生成,內容僅供參考,可能存在錯誤或不準確之處。

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