优化工业人工智能在低碳制造中的应用

【摘要】工业人工智能作为新一代信息技术的代表，为工业领域的低碳制造提供了重要路径。工业人工智能技术在“双碳”目标中发挥着关键作用，从能源优化、智能生产线管理到碳排放监控，其在低碳制造中存在广阔应用前景与显著技术优势。当前，我国在这一领域的技术突破面临着诸多挑战，包括算法适配性、数据管理与安全性、体制机制障碍及人才短缺等问题。在此背景下，应当在技术研发、政策支持及多主体协同发展方面协同发力，为实现“双碳”目标提供理论支持与实践路径。

【关键词】工业人工智能" 低碳制造" “双碳”目标" 技术突破" 智能化应用

【中图分类号】F424" " " " " " " " " " " " " " " " 【文献标识码】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2025.02.008

引言

全球气候变化与环境退化日益成为人类面临的重大挑战，温室气体排放的增多是推动全球变暖的主要原因之一。工业领域作为全球能源消耗和碳排放的最大来源之一，约占全球二氧化碳排放总量的30%以上，尤其是制造业、电力和冶金等高耗能行业，长期以来对环境造成了巨大的压力。[1]2021年，我国130亿吨的温室气体排放量中，能源活动和工业生产过程两者相加贡献了90%以上的碳排放，其中包括制造业、电力、冶金等高耗能行业。[2]2020年，中国政府提出了力争于2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的“双碳”目标。这不仅是国家应对气候变化的庄严承诺，也是推动经济结构转型升级的必然要求。“双碳”目标的实现对传统工业模式提出了颠覆性挑战。长期以来，中国工业体系依赖化石能源驱动，通过资源与劳动力的高强度投入实现经济增长。这种模式导致了一定程度的生态环境破坏，并形成了对高碳排放的路径依赖。[3]实现“双碳”目标，意味着中国将面临工业结构的深刻调整、能源体系的根本性变革和生产方式的彻底革新。[4]在这一背景下，推动工业智能化转型，应用先进技术尤其是工业人工智能技术，成为实现低碳制造的有效路径。

工业人工智能（Industrial AI）是指在工业领域应用人工智能技术（如机器学习、深度学习和强化学习）来提升生产力、优化资源配置并减少能源消耗。从20世纪80年代起，工业自动化逐步与计算机技术结合，形成了最初的智能化制造。进入21世纪，随着大数据、云计算、物联网和5G等技术的迅猛发展，工业人工智能逐渐成为提升制造业智能化水平的核心技术，特别是在提高生产效率、能源管理和碳排放控制方面展现出巨大的潜力。与传统工业自动化不同，工业人工智能强调利用大数据、实时分析和自适应优化，实现从设备到整个生产链的智能化转型。[5]这种智能化转型不仅提高了生产效率，更使低碳制造成为可能。例如，在钢铁制造行业，人工智能技术被用于优化高炉的运行参数，通过实时分析减少碳排放。[6]通过对海量生产数据的实时分析，人工智能技术能够实现精准的能源预测与调度、生产优化和故障预测，不仅提高了生产效率，也为减少碳排放提供了有力的技术支持。在工业人工智能的发展历程中，尤其是随着深度学习、强化学习算法的突破，智能决策和预测变得更加高效和精确，为低碳制造的实现提供了前所未有的技术动力。

工业人工智能助力低碳制造的应用场景

工业人工智能是人工智能在工业领域的应用和延展，它超越了传统的工业自动化，将智能化应用贯穿于设备运维、生产管理、供应链优化及资源分配的全过程，最终实现提高生产效率、降低能源消耗和减少碳排放的目标。工业人工智能在低碳制造领域，有以下一些核心应用场景。

智能制造优化。智能制造是工业人工智能的重要领域，通过实时监控和数据驱动，优化生产流程中的每一环节。例如，在汽车制造行业，通过数字孪生技术对生产线的运行状态进行仿真和优化，不仅提升了能源利用效率，还显著减少了废品率。[7]大众汽车在生产过程中引入了人工智能驱动的能源管理系统，不仅降低了运营成本，还减少了对环境的影响。通过人工智能驱动的预测和优化，大众汽车能够更精确地控制生产过程中的能源消耗，数据显示，单位产品的能耗降低了约20%。[8]

碳排放监控与管理。随着碳排放监管力度的加大，工业企业需要对自身碳排放进行实时监测和动态管理。工业人工智能技术能够整合企业内外部的碳排放数据，通过碳足迹分析和碳排放预测模型，帮助企业实现排放优化。[9]例如，东明石化通过施耐德电气提供的一体化能源管理与过程自动化方案，建立了碳排放数字化管理平台。该平台通过全生命周期陪伴式服务和AVEVA数字化智能化解决方案，显著提高了运营效率、经济效益和绿色收益，实现了成本节约和碳减排。[10]

智能能源调度。工业领域能源利用效率的提升对于“双碳”目标至关重要。我国的单位GDP能耗不仅高于世界平均水平，而且与美国、日本、德国、英国等工业强国相比存在一定差距，整体能源效率低于国际先进水平。[11]通过人工智能技术实现能源需求预测和调度优化，可以显著降低能源浪费。例如，某钢铁企业利用人工智能算法优化高炉的能源分配，提高生产安全性及生产效率，降低劳动强度，同时减少了碳排放。[12]

预测性维护。工业设备的运行维护是能耗和成本控制的关键环节。传统维护依赖于周期性检查或事后修复，容易导致设备过度损耗或非计划停机，从而增加资源浪费和碳排放。通过工业人工智能的预测性维护技术，基于设备传感器收集的运行数据，人工智能算法能够实时预测设备的潜在故障，并提供优化的维护时间和方案。[13]例如，一些电子技术企业基于大数据的机组运行情况分析与故障诊断的人工智能技术，成功减少了维护停机时间，同时降低了整体碳足迹。[14]

工业人工智能的技术特性

随着工业4.0时代的到来，工业人工智能逐渐成为提升生产力、优化资源利用、降低能耗和碳排放的重要技术支撑。工业人工智能不仅能够提高生产效率，还能通过智能化手段帮助企业实现更高效、绿色和可持续的运营。其关键技术特性，构成了工业人工智能在现代工业中的核心竞争力。

数据驱动与实时优化。工业人工智能的核心特性之一是其数据驱动能力。随着工业物联网（IIoT）技术的发展，工业设备和传感器可以实时采集大量的生产数据，如设备运行状态、能耗数据、环境参数等。这些数据为工业人工智能提供了丰富的信息源，使其能够基于数据进行精准地分析和决策。通过将数据分析从云端转移至边缘计算端，工业人工智能能够实现近实时的数据处理与优化，减少了数据传输延迟，提高了生产效率。[15]例如，在钢铁制造过程中，实时分析炉温、气流等参数，工业人工智能能够实时调整生产工艺，优化能源消耗和减少废料，提高生产效益。实时优化不仅限于设备运行，还涵盖了生产过程的各个环节。通过深度学习和自适应算法，工业人工智能可以根据实时数据变化对生产流程进行调整，实现动态优化。这种数据驱动的智能化管理，使得企业能够在瞬息万变的生产环境中保持高效运作。

自适应学习能力。工业环境的动态性和复杂性对AI模型提出了极高的灵活性要求。传统的工业系统通常依赖预设的规则和固定的操作模式，而工业人工智能的自适应学习能力则使其能够根据实时数据的变化动态调整其模型和参数。[16]这意味着，工业人工智能能够在面对生产条件、设备状态和外部环境变化时，自动进行模型优化和工艺调整。例如，某些生产线可能会随着季节变化、原材料差异或设备老化等因素而发生波动。工业人工智能通过在线学习和实时反馈机制，能够快速适应这些变化，并为生产提供最佳参数设定。这种能力不仅能够提高生产的柔性和应变能力，还能最大程度地降低能源消耗和碳排放。

系统集成性。工业人工智能的另一个显著特性是系统集成性，即它能够将多个不同系统和设备无缝连接并协同工作。传统的工业系统往往存在“数据孤岛”现象，即不同系统间的数据和信息无法互通，导致资源浪费和管理效率低下。工业人工智能通过集成工业物联网、云计算和5G技术，突破了这一局限，能够实现跨系统、跨设备的数据采集、处理和反馈。[17]例如，在智能工厂中，通过物联网技术连接的传感器采集生产设备、物流系统、能源系统等多方面的数据，并通过云平台统一管理和分析，人工智能系统可以实时监控全产业链的运行状态。通过这种集成化的管理方式，工业人工智能能够为企业提供跨部门、跨领域的优化解决方案，推动资源的最优配置与共享，降低生产成本，并有效减少能源浪费和碳排放。

透明性与可解释性。与其他领域的人工智能相比，透明性和可解释性是工业人工智能的一个独特要求。在工业环境中，人工智能算法的决策通常直接影响生产过程、设备操作和能源使用。因此，企业需要充分理解AI算法的决策依据和过程，以确保其结果是可靠且符合生产需求的。[18]工业人工智能的可解释性不仅是对算法透明度的要求，还涉及其在实际应用中的可操作性。例如，在生产过程中，人工智能可能会基于复杂的算法提出调整建议，如优化工艺流程或改进设备运行状态。为确保这些决策能够被操作人员理解并执行，人工智能系统必须能够提供清晰的解释，说明为什么要作出这些决策，以及如何实现这些优化方案。通过提高人工智能的可解释性，企业不仅可以增强操作人员的信任，也能有效地应对算法错误和故障的风险。

安全性与可靠性。在工业系统中，安全性和可靠性是至关重要的技术特性。特别是在一些关键基础设施（如电力调度、核电站控制、自动化生产线等）中，人工智能系统需要具备极高的安全性和故障容忍度，确保系统在复杂和高风险环境下的稳定运行。工业人工智能必须能够处理突发事件、设备故障或外部攻击等潜在威胁，并保持系统的高可用性和稳定性。为了保证可靠性，工业人工智能采用了冗余设计、容错机制和高鲁棒性的算法。在实时监控系统中，人工智能模型可以在检测到潜在故障时立即作出响应，并根据不同情境进行修正。例如，在电力系统调度中，人工智能能够实时预测并处理电网负载波动，防止电力过载或电力供应中断；在自动化生产线中，当设备出现故障时，人工智能系统能够迅速识别并调整生产计划，避免生产停滞并降低能耗。

工业人工智能助力低碳制造的关键路径

工业人工智能在能源优化中的应用场景广阔。工业领域的能源优化是实现“双碳”目标的重要切入点，传统能源管理方法难以充分利用能源资源，导致能耗浪费与碳排放居高不下。工业人工智能通过深度学习算法和实时数据分析，从能源需求预测到分布式能源管理，为工业领域的能源优化提供了突破性解决方案。首先是能源预测与调度优化。能源预测是能源优化的基础，精准的预测能够帮助企业有效管理能源资源，避免浪费。工业人工智能通过对历史能源消耗数据的深入分析和建模，利用先进的机器学习算法，能够准确预测未来的能源需求。通过时间序列分析，人工智能能够识别能源消耗的周期性和趋势性变化，为能源供应和调度提供科学依据。[19]基于时间序列预测的人工智能算法可以根据生产负荷的变化，动态调整生产设备的启停策略，确保设备仅在需要时运行，避免不必要的能源浪费。这不仅有助于减少能源消耗，还能降低运营成本，提高企业的资源利用效率，推动低碳和绿色生产，实现能源管理的精细化和智能化。其次是分布式能源管理。工业园区和大型制造企业通常配备分布式能源系统（如光伏电站、风力发电），但能源利用效率常因缺乏统一调度而受到限制。工业人工智能通过能源互联网技术整合分布式能源资源，实时调度能源的生产与消费，最大化清洁能源的使用比例。[20]例如，光伏电站利用工业人工智能技术可以优化能源储存和分配策略。人工智能系统通过实时天气监测和发电预测模型，在晴天优先存储电量，在多云天气时合理调度能源输出，提升系统整体效率。

智能化生产线是工业人工智能应用的核心领域之一。通过集成传感器、物联网、大数据和人工智能算法，智能化生产线能够实现生产过程的实时监控、工艺优化和自动化控制。这种系统通过数据驱动的方式，实时收集和分析生产过程中的各类数据，如设备运行状态、物料使用、能耗等，以优化生产工艺、减少不必要的资源浪费并提高生产效率。首先是流程改进与优化。工业制造过程中的资源浪费，在某些情况下是源于生产流程的不平衡和设备运行效率低下，导致能耗增加和资源的浪费。[21]通过工业人工智能，企业能够实时监控生产线各环节的运行状态，利用传感器数据和实时分析技术，及时发现流程中的瓶颈和效率低下的环节。基于这些数据，人工智能可以提出优化方案，例如，调整生产工艺、设备调度或能效管理，从而提高生产效率，减少无效能耗，优化资源配置。通过这种智能化的优化，企业不仅能够降低成本，还能够实现可持续发展目标，推动绿色低碳制造。其次是废弃物智能管理。制造业的碳排放不仅来源于能源消耗，还包括生产废弃物的处理过程。工业人工智能通过废弃物智能管理技术，实现废弃物的源头识别、分类优化和循环利用。

碳排放的精准监控与动态管理是工业领域实现“双碳”目标的关键。工业人工智能通过数据采集、建模与优化分析，帮助企业实现碳排放的全面数字化管理。首先是碳排放预测。通过机器学习和深度学习模型，人工智能系统能够深入分析生产数据和外部环境条件，如设备运行状态、原材料使用和气候变化等因素，精准预测未来的碳排放趋势。[22]这些模型能够识别出碳排放的潜在规律和影响因素，为企业提供详尽的碳排放预测。基于这一技术，企业可以根据预测结果制定科学的碳减排策略，优化生产工艺，调整能源使用结构，进而实现资源的高效利用和低碳目标的达成，从而推动企业的绿色转型和可持续发展。其次是排放优化控制。碳排放优化控制是实现低碳生产的关键手段，主要通过在生产过程中动态调整关键参数来降低碳排放。这一过程涉及对能源使用、原料消耗以及工艺参数的实时监控与优化。例如，工业人工智能通过分析实时数据，自动调整设备的运行模式、能源配比和生产节奏，确保在不影响生产效率的前提下最大限度地减少碳排放。此外，人工智能系统还可以根据不同生产环节的碳排放数据，持续优化调整策略，进一步提高排放效率，推动企业实现绿色制造和可持续发展目标。

工业人工智能助力低碳制造面临的问题

算法与算力问题是工业人工智能助力低碳制造需要解决的核心技术问题。首先是算法适配性问题。工业场景通常涉及复杂且异构的数据，涵盖多种设备类型、工艺流程和环境条件，因此，标准的人工智能算法往往难以直接适应这些多样化的需求。例如，在钢铁行业的高炉操作中，需要考虑数百个参数的动态变化，而传统的机器学习模型在处理如此高维度的数据时常显得力不从心。其次是算力需求与成本问题。工业人工智能模型的训练和推理通常需要大量的计算资源，这对小型企业来说可能是推广的主要障碍，因为云计算和人工智能硬件的使用成本较高。[23]

数据管理与安全性问题是工业人工智能助力低碳制造亟待解决的底线问题。首先是数据来源多样性与质量问题。工业领域的数据来源复杂多样，包括传感器数据、设备运行日志和环境监测数据等。这些数据在格式、采样频率和准确性上存在较大差异，给数据整合和建模带来了很大挑战。其次是数据隐私与安全问题。工业数据通常涉及生产机密和商业利益，其泄露可能引发重大经济损失或安全威胁。[24]例如，关键基础设施的能耗数据若被恶意利用，可能导致能源系统的瘫痪。[25]

在工业人工智能助力低碳制造过程中还存在着体制机制障碍。首先是政策与标准化问题。尽管工业人工智能在低碳制造中的潜力已得到广泛认可，但目前缺乏针对性的政策支持和行业标准化指导，导致技术推广进展缓慢。特别是不同地区和行业在碳排放核算方法上的差异，使得技术实施面临协调困难。[26]其次是企业技术采纳意愿问题。部分传统制造企业，尤其是中小企业，由于技术成本较高、转型周期较长，往往对工业人工智能技术的采纳意愿较低。这种情况使得技术推广面临一定的障碍。

在工业人工智能推动低碳制造的过程中，投融资机制也面临诸多挑战。首先是前期投入与融资难题。工业人工智能项目通常涉及较高的前期投入，包括设备升级、数据采集基础设施建设和算法开发等。然而，由于回报周期较长，资本市场对这类项目的兴趣较低，融资难题成为制约其发展的关键因素。[27]其次是风险分担机制缺乏。工业智能化转型面临较高的风险，包括技术失败和收益不确定等问题，但目前缺乏有效的风险分担机制，使企业在进行转型时往往面临较大压力。

人才资源的稀缺也制约了工业人工智能在低碳制造领域的应用。人工智能的快速发展与广泛应用正逐渐渗透到各行各业，特别是在工业领域。然而，人工智能的推广与实施并非仅依赖于技术的突破，还需要大量具备跨学科背景的复合型人才。当前，人工智能与工业领域的交叉型人才仍处于稀缺状态，尤其是在深度理解工业需求的基础上能够有效应用人工智能技术的专业人才。[28]在技术创新与应用之间的鸿沟，常常因缺乏这样的复合型人才而难以弥合。这不仅影响了人工智能技术的普及速度，也对其在工业生产中的实际应用效果构成了制约。因此，培养具备数据科学、机器学习和工业工程等多领域知识的人才，已成为推动人工智能在工业领域深入发展的重要前提。

推动工业人工智能实现低碳制造的策略建议

在技术层面，需要推动关键技术研发，强化硬件基础设施建设和数据处理技术的改进，以推动工业人工智能在低碳制造中的应用。一方面，推动关键技术研发。工业人工智能技术的进一步发展依赖低能耗、高效率的算法创新及其在具体场景中的适配性优化。为推动这一进程，建议重点开展以下几项技术研发：首先，开发绿色人工智能算法，针对低计算复杂度的人工智能模型进行研发，通过模型压缩和边缘计算技术有效降低能耗；其次，探索多模态数据融合技术，结合工业场景中多样化的数据来源（如传感器、影像、日志等），提升模型的综合性能；最后，推广数字孪生技术，在低碳制造领域，通过创建物理系统的虚拟镜像，优化生产流程并验证低碳技术方案的可行性。以上技术创新将为工业人工智能的实际应用提供重要支撑，推动其在低碳制造中的深入发展。另一方面，强化智能化硬件基础设施。工业人工智能的部署离不开高性能硬件基础设施的支持，如工业物联网设备、传感器和边缘计算设备等。为此，建议采取以下措施：首先，加强本地硬件研发，降低对进口高端传感器和智能控制设备的依赖，提升本土硬件生产能力，以增强自主可控的技术基础；其次，推动5G与工业互联网的融合，构建高带宽、低延时的通信网络，为智能化设备提供稳定、高效的数据传输支持。这些措施将为工业人工智能的广泛应用提供坚实的硬件保障，促进其在各行业中的深化推广。

在政策支持方面，政府应出台有针对性的政策措施，包括制定统一的行业标准、提供专项资金支持以及鼓励企业加大低碳智能化技术的投资，以促进工业人工智能技术的快速发展和广泛应用。一方面，完善政策体系。完善政策体系是推动工业人工智能规模化应用的重要保障，尤其在低碳转型过程中，政策的针对性和激励性显得尤为关键。为此，建议采取以下措施：首先，建立专项资金扶持机制，设立工业人工智能专项基金，为企业的技术研发和试点项目提供资金支持；其次，推进碳交易市场机制，完善碳排放权交易体系，鼓励企业通过智能化手段减少碳排放并积极参与碳交易；最后，出台行业标准，制定工业人工智能在低碳制造中的技术规范，明确碳排放数据采集、算法开发与平台运行的标准。这些政策措施将为工业人工智能的推广与应用提供强有力的支撑，促进低碳制造的深入发展。另一方面，优化税收与金融优惠政策。税收与金融优惠政策是推动企业绿色转型的重要经济激励手段，尤其在工业人工智能助力低碳制造的背景下，政策支持尤为关键。为促进企业广泛采用绿色技术，建议采取以下措施：首先，对那些采用工业人工智能实现低碳制造的企业提供税收减免。通过降低税负，可以有效减轻企业的资金压力，激励其加大技术研发和设备升级的投入，进而推动低碳技术的广泛应用。其次，鼓励银行、基金等金融机构开发专门的绿色信贷和绿色债券，提供低成本融资渠道，帮助企业解决资金瓶颈问题。通过金融工具的创新，企业可以在较低的融资成本下获得转型所需的资金支持。这些税收和金融优惠政策将共同为企业的低碳转型提供强有力的支持，促进工业人工智能技术的普及和应用，加速绿色制造的发展，从而为实现可持续发展目标提供有力保障。

在多主体协作方面，通过加强政府、企业、科研机构和金融机构之间的合作，共同推动工业人工智能技术的研发与应用，整合各方资源与优势，以实现低碳制造的技术突破和产业升级。一方面，强化政产学研联合。工业人工智能技术的顺利落地依赖于政府、企业、高校和科研机构的深度合作，只有政产学研的紧密联合，才能有效推动技术的开发和应用。为此，建议构建开放式创新平台，建立以政府为主导、企业与高校共同参与的研发平台，促进技术成果的共享与协同创新。这一平台将有助于加速科技成果转化，推动关键技术的突破。同时，推动产业链协同也是关键，支持大型企业与中小企业之间的合作，帮助它们共同应对低碳智能化转型的挑战。通过这种多方合作模式，能够整合资源，提升产业整体竞争力，加速工业人工智能技术在低碳制造中的广泛应用。另一方面，加强国际合作与技术引进。国际合作与技术引进是加速国内工业人工智能技术突破与推广的重要途径。为此，建议加强与国际领先企业的合作，借鉴并引入其前沿技术和先进管理经验，从而提升国内技术创新的水平和效率。同时，鼓励我国积极参与国际标准的制定，增强在全球工业人工智能领域的影响力与话语权。这些措施将帮助我国快速跟上全球技术发展的步伐，并推动工业人工智能在低碳制造中的广泛应用。

在风险分担与激励机制方面，通过政府担保、保险机制以及产业链上下游企业的合作模式，共同分担技术应用过程中可能出现的风险，同时设立激励措施，鼓励企业积极参与低碳转型与智能化技术的研发和应用。一方面，建立风险分担机制。工业人工智能技术的推广面临一定的不确定性，因此亟须通过创新机制来分担风险。为此，建议建立风险分担机制。首先，由政府提供风险兜底，建立担保机制，为企业的技术投资提供必要的支持，降低其投资风险；其次，鼓励企业通过组建产业联盟，共同承担技术研发和应用的成本与风险。这些措施将有效缓解企业在转型过程中的资金压力，促进工业人工智能技术的快速发展和广泛应用。另一方面，激励技术创新。激励技术创新是推动低碳制造的重要手段，尤其在工业人工智能应用领域，激励机制的设计应注重长期技术创新的引领作用。为此，建议设立技术创新奖励机制，对在工业人工智能低碳制造中取得显著突破的企业和个人给予奖励，以激发创新活力；同时，推动专利共享机制，降低行业内的重复研发和资源浪费。这些措施将有效鼓励企业和科研人员在低碳制造领域进行技术创新，推动行业的持续发展与技术进步。

在人才支撑方面，为解决工业人工智能与低碳制造领域的人才稀缺问题，建议从教育体系、专项计划、产学研合作及职业技能培训等多方面入手。政府和高校应推动人工智能、数据科学与工业工程的深度融合，设立跨学科专业课程，培养具备理论与实践能力的复合型人才。同时，通过设立专项基金、支持研究生和博士后培养计划、开展国际合作等方式，强化高层次人才储备。此外，鼓励企业、高校和科研机构建立产学研合作平台，提供实践机会，并针对工业从业人员设立职业技能培训和认证机制，提升从业者的技术应用能力。政府还应支持企业建立内部人才培养机制，为偏远地区提供定向人才输送支持，形成全社会推动工业人工智能技术普及的合力。这些举措将有助于加速工业人工智能技术的推广，推动低碳制造目标的实现。

结语

随着“双碳”目标的逐步推进，工业人工智能在推动工业绿色转型、实现低碳经济和建设绿色低碳社会中将发挥越来越重要的战略作用。通过对能源优化、生产效率提升和碳排放精准监控的技术支撑，工业人工智能不仅能加速传统工业的智能化升级，还为实现“双碳”目标提供了强有力的技术保障。其在低碳制造中的应用，标志着生产方式和能源利用的深刻变革，具有重要的实践意义和全球影响力。随着人工智能技术的不断突破，工业人工智能将在更广泛的领域和更深层次的应用中展现其巨大潜力。尤其是人工智能与新能源、新材料、生物技术等多学科领域的深度融合，将催生出更多创新性解决方案，推动跨领域的技术融合和产业升级。这一趋势不仅有助于加快全球绿色转型步伐，也将在全球气候变化治理中发挥关键作用。通过国际合作，分享技术成果和经验，工业人工智能将成为全球应对气候变化挑战、实现可持续发展的重要工具。

未来，工业人工智能将不断融入全球绿色低碳经济建设浪潮，成为推动生态文明建设的重要力量。中国作为工业大国，应抓住这一机遇，积极探索具有重要示范意义的低碳制造路径，为全球“双碳”目标的实现作出更加突出的贡献。全球范围内的多方协作和技术创新将是推动工业人工智能实现广泛应用和深远影响的关键。未来，我们有理由相信，工业人工智能将在全球气候治理和绿色转型中发挥不可替代的作用，为构建更加美好的绿色低碳社会提供源源不断的动力。

注释

[1]Intergovernmental Panel on Climate Change （IPCC）， Climate Change 2021： The Physical Science Basis， Cambridge University Press， 2021.

[2]《国家首次发布：碳排放130亿吨，需资金268万亿》，2025年1月9日，https：//finance.sina.com.cn/esg/2025-01-09/doc-ineekqsv3057710.shtml。

[3]刘军平、杨涛、夏可珍：《命脉》，北京：中央党校出版集团、大有书局，2022年，第76页。

[4]刘强：《从新能源产业发展看未来产业生态圈建设》，《人民论坛·学术前沿》，2025年第1期。

[5]李杰、李响、许元铭、杨绍杰、孙可意：《工业人工智能及应用研究现状及展望》，《自动化学报》，2020年第10期。

[6]\"How Artificial Intelligence （AI） is Revolutionizing the Steel Industry，\" https：//steelindustry.news/how-artificial-intelligence-ai-is-revolutionizing-the-steel-industry/.

[7]《数字孪生与汽车制造：提高生产效率》，https：//developer.aliyun.com/article/1635518。

[8]D. Steinigen; M. Namysl; M. Hepperle; J. Krekeler and S. Landgraf， \"An In-Depth Case Study of Volkswagen's AI Integration，\" CEUR Workshop Proceedings， 2024， pp. 73-86.

[9]谭晶荣、柳旭、陈林、范娇娇：《人工智能对碳排放的影响——基于中国工业行业机器人数据的实证检验》，《科技与经济》，2023年第4期。

[10]《施耐德电气助力东明石化数字化转型，“智”领行业新旧动能转换》，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1686941811443594957amp;wfr=spideramp;for=pc。

[11]李辉、庞博、朱法华、孙雪丽、徐静馨、王圣：《碳减排背景下我国与世界主要能源消费国能源消费结构与模式对比》，《环境科学》，2022年第11期。

[12]赵耕、柳军、孙文权、张哲、刘向国、潘健华、郭瑞春：《人工智能在钢铁能源管控中的应用》，《金属世界》，2022年第3期。

[13]牛冲丽、卢凯杰：《人工智能技术在工业设备预测性维护中的应用》，《电子技术与软件工程》，2022年第17期。

[14]《AI数字化赋能风电高效运维》，https：//www.chinawind.org.cn/news/97。

[15]Qi Mengshi， \"Enhancing Industrial Automation Through AI-driven Sensors： A Comprehensive Study on Efficiency， Safety， and Predictive Maintenance，\" Applied and Computational Engineering， 2024， 23（4）.

[16]白旭航：《人工智能技术在工业机器人系统中的应用研究》，《信息系统工程》，2018年第12期。

[17]庞倩倩、郑祥：《工业互联网平台专题报告：打开工业大数据与工业AI的钥匙》，https：//news.qq.com/rain/a/20230522A016CF00。

[18]张亚莉、李辽辽、丁振斌：《组织管理中的人工智能决策：述评与展望》，《外国经济与管理》，2024年第10期。

[19]刘舒巍、杨和辰、余夏、舒斌、吴其荣：《AI技术在电力系统发展中的应用与前景》，《南方能源建设》，2024年第5期。

[20]张彦：《基于模型预测控制的能源互联网智能能量优化调度研究》，博士学位论文，国防科学技术大学，2016年。

[21]苏璇：《离散车间制造资源动态瓶颈分析与优化配置方法研究》，博士学位论文，江南大学，2022年。

[22]Li， Shanshan， Y. W. Siu and G. Zhao， \"Driving Factors of CO2 Emissions： Further Study Based on Machine Learning，\" Frontiers in Environmental Science， 2021（9）.

[23]董凡：《AI技术大规模应用为何绊倒在“最后一公里”？》，https：//aitntnews.com/newDetail.html？newId=7830。

[24]张公望：《走向数字社会》，杭州：浙江人民出版社，2023年，第224页。

[25]孟小峰等：《数据隐私与数据治理：概念与技术》，北京：机械工业出版社，2023年，第135页。

[26]王鹏：《破解关键短板，夯实碳排放数据基础：意义、难点与发展趋势》，https：//column.chinadaily.com.cn/a/202411/05/WS6729daf2a310b59111da1c69.html。

[27]章潇萌、刘相波：《融资约束、人工智能与经济增长》，《财经研究》，2022年第8期。

[28]赵晨、李振东：《夯实人工智能产业发展的人才根基》，《科技日报》，2024年11月4日第8版。

责 编∕韩 拓" 美 编∕周群英