優化工業人工智能在低碳制造中的應用

【摘要】工業人工智能作為新一代信息技術的代表，為工業領域的低碳制造提供了重要路徑。工業人工智能技術在“雙碳”目標中發揮著關鍵作用，從能源優化、智能生產線管理到碳排放監控，其在低碳制造中存在廣闊應用前景與顯著技術優勢。當前，我國在這一領域的技術突破面臨著諸多挑戰，包括算法適配性、數據管理與安全性、體制機制障礙及人才短缺等問題。在此背景下，應當在技術研發、政策支持及多主體協同發展方面協同發力，為實現“雙碳”目標提供理論支持與實踐路徑。

【關鍵詞】工業人工智能" 低碳制造" “雙碳”目標" 技術突破" 智能化應用

【中圖分類號】F424" " " " " " " " " " " " " " " " 【文獻標識碼】A

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

引言

全球氣候變化與環境退化日益成為人類面臨的重大挑戰，溫室氣體排放的增多是推動全球變暖的主要原因之一。工業領域作為全球能源消耗和碳排放的最大來源之一，約占全球二氧化碳排放總量的30%以上，尤其是制造業、電力和冶金等高耗能行業，長期以來對環境造成了巨大的壓力。[1]2021年，我國130億噸的溫室氣體排放量中，能源活動和工業生產過程兩者相加貢獻了90%以上的碳排放，其中包括制造業、電力、冶金等高耗能行業。[2]2020年，中國政府提出了力爭于2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和的“雙碳”目標。這不僅是國家應對氣候變化的莊嚴承諾，也是推動經濟結構轉型升級的必然要求。“雙碳”目標的實現對傳統工業模式提出了顛覆性挑戰。長期以來，中國工業體系依賴化石能源驅動，通過資源與勞動力的高強度投入實現經濟增長。這種模式導致了一定程度的生態環境破壞，并形成了對高碳排放的路徑依賴。[3]實現“雙碳”目標，意味著中國將面臨工業結構的深刻調整、能源體系的根本性變革和生產方式的徹底革新。[4]在這一背景下，推動工業智能化轉型，應用先進技術尤其是工業人工智能技術，成為實現低碳制造的有效路徑。

工業人工智能（Industrial AI）是指在工業領域應用人工智能技術（如機器學習、深度學習和強化學習）來提升生產力、優化資源配置并減少能源消耗。從20世紀80年代起，工業自動化逐步與計算機技術結合，形成了最初的智能化制造。進入21世紀，隨著大數據、云計算、物聯網和5G等技術的迅猛發展，工業人工智能逐漸成為提升制造業智能化水平的核心技術，特別是在提高生產效率、能源管理和碳排放控制方面展現出巨大的潛力。與傳統工業自動化不同，工業人工智能強調利用大數據、實時分析和自適應優化，實現從設備到整個生產鏈的智能化轉型。[5]這種智能化轉型不僅提高了生產效率，更使低碳制造成為可能。例如，在鋼鐵制造行業，人工智能技術被用于優化高爐的運行參數，通過實時分析減少碳排放。[6]通過對海量生產數據的實時分析，人工智能技術能夠實現精準的能源預測與調度、生產優化和故障預測，不僅提高了生產效率，也為減少碳排放提供了有力的技術支持。在工業人工智能的發展歷程中，尤其是隨著深度學習、強化學習算法的突破，智能決策和預測變得更加高效和精確，為低碳制造的實現提供了前所未有的技術動力。

工業人工智能助力低碳制造的應用場景

工業人工智能是人工智能在工業領域的應用和延展，它超越了傳統的工業自動化，將智能化應用貫穿于設備運維、生產管理、供應鏈優化及資源分配的全過程，最終實現提高生產效率、降低能源消耗和減少碳排放的目標。工業人工智能在低碳制造領域，有以下一些核心應用場景。

智能制造優化。智能制造是工業人工智能的重要領域，通過實時監控和數據驅動，優化生產流程中的每一環節。例如，在汽車制造行業，通過數字孿生技術對生產線的運行狀態進行仿真和優化，不僅提升了能源利用效率，還顯著減少了廢品率。[7]大眾汽車在生產過程中引入了人工智能驅動的能源管理系統，不僅降低了運營成本，還減少了對環境的影響。通過人工智能驅動的預測和優化，大眾汽車能夠更精確地控制生產過程中的能源消耗，數據顯示，單位產品的能耗降低了約20%。[8]

碳排放監控與管理。隨著碳排放監管力度的加大，工業企業需要對自身碳排放進行實時監測和動態管理。工業人工智能技術能夠整合企業內外部的碳排放數據，通過碳足跡分析和碳排放預測模型，幫助企業實現排放優化。[9]例如，東明石化通過施耐德電氣提供的一體化能源管理與過程自動化方案，建立了碳排放數字化管理平臺。該平臺通過全生命周期陪伴式服務和AVEVA數字化智能化解決方案，顯著提高了運營效率、經濟效益和綠色收益，實現了成本節約和碳減排。[10]

智能能源調度。工業領域能源利用效率的提升對于“雙碳”目標至關重要。我國的單位GDP能耗不僅高于世界平均水平，而且與美國、日本、德國、英國等工業強國相比存在一定差距，整體能源效率低于國際先進水平。[11]通過人工智能技術實現能源需求預測和調度優化，可以顯著降低能源浪費。例如，某鋼鐵企業利用人工智能算法優化高爐的能源分配，提高生產安全性及生產效率，降低勞動強度，同時減少了碳排放。[12]

預測性維護。工業設備的運行維護是能耗和成本控制的關鍵環節。傳統維護依賴于周期性檢查或事后修復，容易導致設備過度損耗或非計劃停機，從而增加資源浪費和碳排放。通過工業人工智能的預測性維護技術，基于設備傳感器收集的運行數據，人工智能算法能夠實時預測設備的潛在故障，并提供優化的維護時間和方案。[13]例如，一些電子技術企業基于大數據的機組運行情況分析與故障診斷的人工智能技術，成功減少了維護停機時間，同時降低了整體碳足跡。[14]

工業人工智能的技術特性

隨著工業4.0時代的到來，工業人工智能逐漸成為提升生產力、優化資源利用、降低能耗和碳排放的重要技術支撐。工業人工智能不僅能夠提高生產效率，還能通過智能化手段幫助企業實現更高效、綠色和可持續的運營。其關鍵技術特性，構成了工業人工智能在現代工業中的核心競爭力。

數據驅動與實時優化。工業人工智能的核心特性之一是其數據驅動能力。隨著工業物聯網（IIoT）技術的發展，工業設備和傳感器可以實時采集大量的生產數據，如設備運行狀態、能耗數據、環境參數等。這些數據為工業人工智能提供了豐富的信息源，使其能夠基于數據進行精準地分析和決策。通過將數據分析從云端轉移至邊緣計算端，工業人工智能能夠實現近實時的數據處理與優化，減少了數據傳輸延遲，提高了生產效率。[15]例如，在鋼鐵制造過程中，實時分析爐溫、氣流等參數，工業人工智能能夠實時調整生產工藝，優化能源消耗和減少廢料，提高生產效益。實時優化不僅限于設備運行，還涵蓋了生產過程的各個環節。通過深度學習和自適應算法，工業人工智能可以根據實時數據變化對生產流程進行調整，實現動態優化。這種數據驅動的智能化管理，使得企業能夠在瞬息萬變的生產環境中保持高效運作。

自適應學習能力。工業環境的動態性和復雜性對AI模型提出了極高的靈活性要求。傳統的工業系統通常依賴預設的規則和固定的操作模式，而工業人工智能的自適應學習能力則使其能夠根據實時數據的變化動態調整其模型和參數。[16]這意味著，工業人工智能能夠在面對生產條件、設備狀態和外部環境變化時，自動進行模型優化和工藝調整。例如，某些生產線可能會隨著季節變化、原材料差異或設備老化等因素而發生波動。工業人工智能通過在線學習和實時反饋機制，能夠快速適應這些變化，并為生產提供最佳參數設定。這種能力不僅能夠提高生產的柔性和應變能力，還能最大程度地降低能源消耗和碳排放。

系統集成性。工業人工智能的另一個顯著特性是系統集成性，即它能夠將多個不同系統和設備無縫連接并協同工作。傳統的工業系統往往存在“數據孤島”現象，即不同系統間的數據和信息無法互通，導致資源浪費和管理效率低下。工業人工智能通過集成工業物聯網、云計算和5G技術，突破了這一局限，能夠實現跨系統、跨設備的數據采集、處理和反饋。[17]例如，在智能工廠中，通過物聯網技術連接的傳感器采集生產設備、物流系統、能源系統等多方面的數據，并通過云平臺統一管理和分析，人工智能系統可以實時監控全產業鏈的運行狀態。通過這種集成化的管理方式，工業人工智能能夠為企業提供跨部門、跨領域的優化解決方案，推動資源的最優配置與共享，降低生產成本，并有效減少能源浪費和碳排放。

透明性與可解釋性。與其他領域的人工智能相比，透明性和可解釋性是工業人工智能的一個獨特要求。在工業環境中，人工智能算法的決策通常直接影響生產過程、設備操作和能源使用。因此，企業需要充分理解AI算法的決策依據和過程，以確保其結果是可靠且符合生產需求的。[18]工業人工智能的可解釋性不僅是對算法透明度的要求，還涉及其在實際應用中的可操作性。例如，在生產過程中，人工智能可能會基于復雜的算法提出調整建議，如優化工藝流程或改進設備運行狀態。為確保這些決策能夠被操作人員理解并執行，人工智能系統必須能夠提供清晰的解釋，說明為什么要作出這些決策，以及如何實現這些優化方案。通過提高人工智能的可解釋性，企業不僅可以增強操作人員的信任，也能有效地應對算法錯誤和故障的風險。

安全性與可靠性。在工業系統中，安全性和可靠性是至關重要的技術特性。特別是在一些關鍵基礎設施（如電力調度、核電站控制、自動化生產線等）中，人工智能系統需要具備極高的安全性和故障容忍度，確保系統在復雜和高風險環境下的穩定運行。工業人工智能必須能夠處理突發事件、設備故障或外部攻擊等潛在威脅，并保持系統的高可用性和穩定性。為了保證可靠性，工業人工智能采用了冗余設計、容錯機制和高魯棒性的算法。在實時監控系統中，人工智能模型可以在檢測到潛在故障時立即作出響應，并根據不同情境進行修正。例如，在電力系統調度中，人工智能能夠實時預測并處理電網負載波動，防止電力過載或電力供應中斷；在自動化生產線中，當設備出現故障時，人工智能系統能夠迅速識別并調整生產計劃，避免生產停滯并降低能耗。

工業人工智能助力低碳制造的關鍵路徑

工業人工智能在能源優化中的應用場景廣闊。工業領域的能源優化是實現“雙碳”目標的重要切入點，傳統能源管理方法難以充分利用能源資源，導致能耗浪費與碳排放居高不下。工業人工智能通過深度學習算法和實時數據分析，從能源需求預測到分布式能源管理，為工業領域的能源優化提供了突破性解決方案。首先是能源預測與調度優化。能源預測是能源優化的基礎，精準的預測能夠幫助企業有效管理能源資源，避免浪費。工業人工智能通過對歷史能源消耗數據的深入分析和建模，利用先進的機器學習算法，能夠準確預測未來的能源需求。通過時間序列分析，人工智能能夠識別能源消耗的周期性和趨勢性變化，為能源供應和調度提供科學依據。[19]基于時間序列預測的人工智能算法可以根據生產負荷的變化，動態調整生產設備的啟停策略，確保設備僅在需要時運行，避免不必要的能源浪費。這不僅有助于減少能源消耗，還能降低運營成本，提高企業的資源利用效率，推動低碳和綠色生產，實現能源管理的精細化和智能化。其次是分布式能源管理。工業園區和大型制造企業通常配備分布式能源系統（如光伏電站、風力發電），但能源利用效率常因缺乏統一調度而受到限制。工業人工智能通過能源互聯網技術整合分布式能源資源，實時調度能源的生產與消費，最大化清潔能源的使用比例。[20]例如，光伏電站利用工業人工智能技術可以優化能源儲存和分配策略。人工智能系統通過實時天氣監測和發電預測模型，在晴天優先存儲電量，在多云天氣時合理調度能源輸出，提升系統整體效率。

智能化生產線是工業人工智能應用的核心領域之一。通過集成傳感器、物聯網、大數據和人工智能算法，智能化生產線能夠實現生產過程的實時監控、工藝優化和自動化控制。這種系統通過數據驅動的方式，實時收集和分析生產過程中的各類數據，如設備運行狀態、物料使用、能耗等，以優化生產工藝、減少不必要的資源浪費并提高生產效率。首先是流程改進與優化。工業制造過程中的資源浪費，在某些情況下是源于生產流程的不平衡和設備運行效率低下，導致能耗增加和資源的浪費。[21]通過工業人工智能，企業能夠實時監控生產線各環節的運行狀態，利用傳感器數據和實時分析技術，及時發現流程中的瓶頸和效率低下的環節。基于這些數據，人工智能可以提出優化方案，例如，調整生產工藝、設備調度或能效管理，從而提高生產效率，減少無效能耗，優化資源配置。通過這種智能化的優化，企業不僅能夠降低成本，還能夠實現可持續發展目標，推動綠色低碳制造。其次是廢棄物智能管理。制造業的碳排放不僅來源于能源消耗，還包括生產廢棄物的處理過程。工業人工智能通過廢棄物智能管理技術，實現廢棄物的源頭識別、分類優化和循環利用。

碳排放的精準監控與動態管理是工業領域實現“雙碳”目標的關鍵。工業人工智能通過數據采集、建模與優化分析，幫助企業實現碳排放的全面數字化管理。首先是碳排放預測。通過機器學習和深度學習模型，人工智能系統能夠深入分析生產數據和外部環境條件，如設備運行狀態、原材料使用和氣候變化等因素，精準預測未來的碳排放趨勢。[22]這些模型能夠識別出碳排放的潛在規律和影響因素，為企業提供詳盡的碳排放預測。基于這一技術，企業可以根據預測結果制定科學的碳減排策略，優化生產工藝，調整能源使用結構，進而實現資源的高效利用和低碳目標的達成，從而推動企業的綠色轉型和可持續發展。其次是排放優化控制。碳排放優化控制是實現低碳生產的關鍵手段，主要通過在生產過程中動態調整關鍵參數來降低碳排放。這一過程涉及對能源使用、原料消耗以及工藝參數的實時監控與優化。例如，工業人工智能通過分析實時數據，自動調整設備的運行模式、能源配比和生產節奏，確保在不影響生產效率的前提下最大限度地減少碳排放。此外，人工智能系統還可以根據不同生產環節的碳排放數據，持續優化調整策略，進一步提高排放效率，推動企業實現綠色制造和可持續發展目標。

工業人工智能助力低碳制造面臨的問題

算法與算力問題是工業人工智能助力低碳制造需要解決的核心技術問題。首先是算法適配性問題。工業場景通常涉及復雜且異構的數據，涵蓋多種設備類型、工藝流程和環境條件，因此，標準的人工智能算法往往難以直接適應這些多樣化的需求。例如，在鋼鐵行業的高爐操作中，需要考慮數百個參數的動態變化，而傳統的機器學習模型在處理如此高維度的數據時常顯得力不從心。其次是算力需求與成本問題。工業人工智能模型的訓練和推理通常需要大量的計算資源，這對小型企業來說可能是推廣的主要障礙，因為云計算和人工智能硬件的使用成本較高。[23]

數據管理與安全性問題是工業人工智能助力低碳制造亟待解決的底線問題。首先是數據來源多樣性與質量問題。工業領域的數據來源復雜多樣，包括傳感器數據、設備運行日志和環境監測數據等。這些數據在格式、采樣頻率和準確性上存在較大差異，給數據整合和建模帶來了很大挑戰。其次是數據隱私與安全問題。工業數據通常涉及生產機密和商業利益，其泄露可能引發重大經濟損失或安全威脅。[24]例如，關鍵基礎設施的能耗數據若被惡意利用，可能導致能源系統的癱瘓。[25]

在工業人工智能助力低碳制造過程中還存在著體制機制障礙。首先是政策與標準化問題。盡管工業人工智能在低碳制造中的潛力已得到廣泛認可，但目前缺乏針對性的政策支持和行業標準化指導，導致技術推廣進展緩慢。特別是不同地區和行業在碳排放核算方法上的差異，使得技術實施面臨協調困難。[26]其次是企業技術采納意愿問題。部分傳統制造企業，尤其是中小企業，由于技術成本較高、轉型周期較長，往往對工業人工智能技術的采納意愿較低。這種情況使得技術推廣面臨一定的障礙。

在工業人工智能推動低碳制造的過程中，投融資機制也面臨諸多挑戰。首先是前期投入與融資難題。工業人工智能項目通常涉及較高的前期投入，包括設備升級、數據采集基礎設施建設和算法開發等。然而，由于回報周期較長，資本市場對這類項目的興趣較低，融資難題成為制約其發展的關鍵因素。[27]其次是風險分擔機制缺乏。工業智能化轉型面臨較高的風險，包括技術失敗和收益不確定等問題，但目前缺乏有效的風險分擔機制，使企業在進行轉型時往往面臨較大壓力。

人才資源的稀缺也制約了工業人工智能在低碳制造領域的應用。人工智能的快速發展與廣泛應用正逐漸滲透到各行各業，特別是在工業領域。然而，人工智能的推廣與實施并非僅依賴于技術的突破，還需要大量具備跨學科背景的復合型人才。當前，人工智能與工業領域的交叉型人才仍處于稀缺狀態，尤其是在深度理解工業需求的基礎上能夠有效應用人工智能技術的專業人才。[28]在技術創新與應用之間的鴻溝，常常因缺乏這樣的復合型人才而難以彌合。這不僅影響了人工智能技術的普及速度，也對其在工業生產中的實際應用效果構成了制約。因此，培養具備數據科學、機器學習和工業工程等多領域知識的人才，已成為推動人工智能在工業領域深入發展的重要前提。

推動工業人工智能實現低碳制造的策略建議

在技術層面，需要推動關鍵技術研發，強化硬件基礎設施建設和數據處理技術的改進，以推動工業人工智能在低碳制造中的應用。一方面，推動關鍵技術研發。工業人工智能技術的進一步發展依賴低能耗、高效率的算法創新及其在具體場景中的適配性優化。為推動這一進程，建議重點開展以下幾項技術研發：首先，開發綠色人工智能算法，針對低計算復雜度的人工智能模型進行研發，通過模型壓縮和邊緣計算技術有效降低能耗；其次，探索多模態數據融合技術，結合工業場景中多樣化的數據來源（如傳感器、影像、日志等），提升模型的綜合性能；最后，推廣數字孿生技術，在低碳制造領域，通過創建物理系統的虛擬鏡像，優化生產流程并驗證低碳技術方案的可行性。以上技術創新將為工業人工智能的實際應用提供重要支撐，推動其在低碳制造中的深入發展。另一方面，強化智能化硬件基礎設施。工業人工智能的部署離不開高性能硬件基礎設施的支持，如工業物聯網設備、傳感器和邊緣計算設備等。為此，建議采取以下措施：首先，加強本地硬件研發，降低對進口高端傳感器和智能控制設備的依賴，提升本土硬件生產能力，以增強自主可控的技術基礎；其次，推動5G與工業互聯網的融合，構建高帶寬、低延時的通信網絡，為智能化設備提供穩定、高效的數據傳輸支持。這些措施將為工業人工智能的廣泛應用提供堅實的硬件保障，促進其在各行業中的深化推廣。

在政策支持方面，政府應出臺有針對性的政策措施，包括制定統一的行業標準、提供專項資金支持以及鼓勵企業加大低碳智能化技術的投資，以促進工業人工智能技術的快速發展和廣泛應用。一方面，完善政策體系。完善政策體系是推動工業人工智能規模化應用的重要保障，尤其在低碳轉型過程中，政策的針對性和激勵性顯得尤為關鍵。為此，建議采取以下措施：首先，建立專項資金扶持機制，設立工業人工智能專項基金，為企業的技術研發和試點項目提供資金支持；其次，推進碳交易市場機制，完善碳排放權交易體系，鼓勵企業通過智能化手段減少碳排放并積極參與碳交易；最后，出臺行業標準，制定工業人工智能在低碳制造中的技術規范，明確碳排放數據采集、算法開發與平臺運行的標準。這些政策措施將為工業人工智能的推廣與應用提供強有力的支撐，促進低碳制造的深入發展。另一方面，優化稅收與金融優惠政策。稅收與金融優惠政策是推動企業綠色轉型的重要經濟激勵手段，尤其在工業人工智能助力低碳制造的背景下，政策支持尤為關鍵。為促進企業廣泛采用綠色技術，建議采取以下措施：首先，對那些采用工業人工智能實現低碳制造的企業提供稅收減免。通過降低稅負，可以有效減輕企業的資金壓力，激勵其加大技術研發和設備升級的投入，進而推動低碳技術的廣泛應用。其次，鼓勵銀行、基金等金融機構開發專門的綠色信貸和綠色債券，提供低成本融資渠道，幫助企業解決資金瓶頸問題。通過金融工具的創新，企業可以在較低的融資成本下獲得轉型所需的資金支持。這些稅收和金融優惠政策將共同為企業的低碳轉型提供強有力的支持，促進工業人工智能技術的普及和應用，加速綠色制造的發展，從而為實現可持續發展目標提供有力保障。

在多主體協作方面，通過加強政府、企業、科研機構和金融機構之間的合作，共同推動工業人工智能技術的研發與應用，整合各方資源與優勢，以實現低碳制造的技術突破和產業升級。一方面，強化政產學研聯合。工業人工智能技術的順利落地依賴于政府、企業、高校和科研機構的深度合作，只有政產學研的緊密聯合，才能有效推動技術的開發和應用。為此，建議構建開放式創新平臺，建立以政府為主導、企業與高校共同參與的研發平臺，促進技術成果的共享與協同創新。這一平臺將有助于加速科技成果轉化，推動關鍵技術的突破。同時，推動產業鏈協同也是關鍵，支持大型企業與中小企業之間的合作，幫助它們共同應對低碳智能化轉型的挑戰。通過這種多方合作模式，能夠整合資源，提升產業整體競爭力，加速工業人工智能技術在低碳制造中的廣泛應用。另一方面，加強國際合作與技術引進。國際合作與技術引進是加速國內工業人工智能技術突破與推廣的重要途徑。為此，建議加強與國際領先企業的合作，借鑒并引入其前沿技術和先進管理經驗，從而提升國內技術創新的水平和效率。同時，鼓勵我國積極參與國際標準的制定，增強在全球工業人工智能領域的影響力與話語權。這些措施將幫助我國快速跟上全球技術發展的步伐，并推動工業人工智能在低碳制造中的廣泛應用。

在風險分擔與激勵機制方面，通過政府擔保、保險機制以及產業鏈上下游企業的合作模式，共同分擔技術應用過程中可能出現的風險，同時設立激勵措施，鼓勵企業積極參與低碳轉型與智能化技術的研發和應用。一方面，建立風險分擔機制。工業人工智能技術的推廣面臨一定的不確定性，因此亟須通過創新機制來分擔風險。為此，建議建立風險分擔機制。首先，由政府提供風險兜底，建立擔保機制，為企業的技術投資提供必要的支持，降低其投資風險；其次，鼓勵企業通過組建產業聯盟，共同承擔技術研發和應用的成本與風險。這些措施將有效緩解企業在轉型過程中的資金壓力，促進工業人工智能技術的快速發展和廣泛應用。另一方面，激勵技術創新。激勵技術創新是推動低碳制造的重要手段，尤其在工業人工智能應用領域，激勵機制的設計應注重長期技術創新的引領作用。為此，建議設立技術創新獎勵機制，對在工業人工智能低碳制造中取得顯著突破的企業和個人給予獎勵，以激發創新活力；同時，推動專利共享機制，降低行業內的重復研發和資源浪費。這些措施將有效鼓勵企業和科研人員在低碳制造領域進行技術創新，推動行業的持續發展與技術進步。

在人才支撐方面，為解決工業人工智能與低碳制造領域的人才稀缺問題，建議從教育體系、專項計劃、產學研合作及職業技能培訓等多方面入手。政府和高校應推動人工智能、數據科學與工業工程的深度融合，設立跨學科專業課程，培養具備理論與實踐能力的復合型人才。同時，通過設立專項基金、支持研究生和博士后培養計劃、開展國際合作等方式，強化高層次人才儲備。此外，鼓勵企業、高校和科研機構建立產學研合作平臺，提供實踐機會，并針對工業從業人員設立職業技能培訓和認證機制，提升從業者的技術應用能力。政府還應支持企業建立內部人才培養機制，為偏遠地區提供定向人才輸送支持，形成全社會推動工業人工智能技術普及的合力。這些舉措將有助于加速工業人工智能技術的推廣，推動低碳制造目標的實現。

結語

隨著“雙碳”目標的逐步推進，工業人工智能在推動工業綠色轉型、實現低碳經濟和建設綠色低碳社會中將發揮越來越重要的戰略作用。通過對能源優化、生產效率提升和碳排放精準監控的技術支撐，工業人工智能不僅能加速傳統工業的智能化升級，還為實現“雙碳”目標提供了強有力的技術保障。其在低碳制造中的應用，標志著生產方式和能源利用的深刻變革，具有重要的實踐意義和全球影響力。隨著人工智能技術的不斷突破，工業人工智能將在更廣泛的領域和更深層次的應用中展現其巨大潛力。尤其是人工智能與新能源、新材料、生物技術等多學科領域的深度融合，將催生出更多創新性解決方案，推動跨領域的技術融合和產業升級。這一趨勢不僅有助于加快全球綠色轉型步伐，也將在全球氣候變化治理中發揮關鍵作用。通過國際合作，分享技術成果和經驗，工業人工智能將成為全球應對氣候變化挑戰、實現可持續發展的重要工具。

未來，工業人工智能將不斷融入全球綠色低碳經濟建設浪潮，成為推動生態文明建設的重要力量。中國作為工業大國，應抓住這一機遇，積極探索具有重要示范意義的低碳制造路徑，為全球“雙碳”目標的實現作出更加突出的貢獻。全球范圍內的多方協作和技術創新將是推動工業人工智能實現廣泛應用和深遠影響的關鍵。未來，我們有理由相信，工業人工智能將在全球氣候治理和綠色轉型中發揮不可替代的作用，為構建更加美好的綠色低碳社會提供源源不斷的動力。

注釋

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

[2]《國家首次發布：碳排放130億噸，需資金268萬億》，2025年1月9日，https：//finance.sina.com.cn/esg/2025-01-09/doc-ineekqsv3057710.shtml。

[3]劉軍平、楊濤、夏可珍：《命脈》，北京：中央黨校出版集團、大有書局，2022年，第76頁。

[4]劉強：《從新能源產業發展看未來產業生態圈建設》，《人民論壇·學術前沿》，2025年第1期。

[5]李杰、李響、許元銘、楊紹杰、孫可意：《工業人工智能及應用研究現狀及展望》，《自動化學報》，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]《數字孿生與汽車制造：提高生產效率》，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]譚晶榮、柳旭、陳林、范嬌嬌：《人工智能對碳排放的影響——基于中國工業行業機器人數據的實證檢驗》，《科技與經濟》，2023年第4期。

[10]《施耐德電氣助力東明石化數字化轉型，“智”領行業新舊動能轉換》，https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1686941811443594957amp;wfr=spideramp;for=pc。

[11]李輝、龐博、朱法華、孫雪麗、徐靜馨、王圣：《碳減排背景下我國與世界主要能源消費國能源消費結構與模式對比》，《環境科學》，2022年第11期。

[12]趙耕、柳軍、孫文權、張哲、劉向國、潘健華、郭瑞春：《人工智能在鋼鐵能源管控中的應用》，《金屬世界》，2022年第3期。

[13]牛沖麗、盧凱杰：《人工智能技術在工業設備預測性維護中的應用》，《電子技術與軟件工程》，2022年第17期。

[14]《AI數字化賦能風電高效運維》，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：《人工智能技術在工業機器人系統中的應用研究》，《信息系統工程》，2018年第12期。

[17]龐倩倩、鄭祥：《工業互聯網平臺專題報告：打開工業大數據與工業AI的鑰匙》，https：//news.qq.com/rain/a/20230522A016CF00。

[18]張亞莉、李遼遼、丁振斌：《組織管理中的人工智能決策：述評與展望》，《外國經濟與管理》，2024年第10期。

[19]劉舒巍、楊和辰、余夏、舒斌、吳其榮：《AI技術在電力系統發展中的應用與前景》，《南方能源建設》，2024年第5期。

[20]張彥：《基于模型預測控制的能源互聯網智能能量優化調度研究》，博士學位論文，國防科學技術大學，2016年。

[21]蘇璇：《離散車間制造資源動態瓶頸分析與優化配置方法研究》，博士學位論文，江南大學，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技術大規模應用為何絆倒在“最后一公里”？》，https：//aitntnews.com/newDetail.html？newId=7830。

[24]張公望：《走向數字社會》，杭州：浙江人民出版社，2023年，第224頁。

[25]孟小峰等：《數據隱私與數據治理：概念與技術》，北京：機械工業出版社，2023年，第135頁。

[26]王鵬：《破解關鍵短板，夯實碳排放數據基礎：意義、難點與發展趨勢》，https：//column.chinadaily.com.cn/a/202411/05/WS6729daf2a310b59111da1c69.html。

[27]章瀟萌、劉相波：《融資約束、人工智能與經濟增長》，《財經研究》，2022年第8期。

[28]趙晨、李振東：《夯實人工智能產業發展的人才根基》，《科技日報》，2024年11月4日第8版。

責 編∕韓 拓" 美 編∕周群英