優(yōu)化工業(yè)人工智能在低碳制造中的應用

【摘要】工業(yè)人工智能作為新一代信息技術的代表，為工業(yè)領域的低碳制造提供了重要路徑。工業(yè)人工智能技術在“雙碳”目標中發(fā)揮著關鍵作用，從能源優(yōu)化、智能生產(chǎn)線管理到碳排放監(jiān)控，其在低碳制造中存在廣闊應用前景與顯著技術優(yōu)勢。當前，我國在這一領域的技術突破面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括算法適配性、數(shù)據(jù)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(fā)、政策支持及多主體協(xié)同發(fā)展方面協(xié)同發(fā)力，為實現(xiàn)“雙碳”目標提供理論支持與實踐路徑。

【關鍵詞】工業(yè)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(huán)境退化日益成為人類面臨的重大挑戰(zhàn)，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(yè)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(yè)、電力和冶金等高耗能行業(yè)，長期以來對環(huán)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(yè)生產(chǎn)過程兩者相加貢獻了90%以上的碳排放，其中包括制造業(yè)、電力、冶金等高耗能行業(yè)。[2]2020年，中國政府提出了力爭于2030年前實現(xiàn)碳達峰、2060年前實現(xiàn)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(jīng)濟結(jié)構轉(zhuǎn)型升級的必然要求。“雙碳”目標的實現(xiàn)對傳統(tǒng)工業(yè)模式提出了顛覆性挑戰(zhàn)。長期以來，中國工業(yè)體系依賴化石能源驅(qū)動，通過資源與勞動力的高強度投入實現(xiàn)經(jīng)濟增長。這種模式導致了一定程度的生態(tài)環(huán)境破壞，并形成了對高碳排放的路徑依賴。[3]實現(xiàn)“雙碳”目標，意味著中國將面臨工業(yè)結(jié)構的深刻調(diào)整、能源體系的根本性變革和生產(chǎn)方式的徹底革新。[4]在這一背景下，推動工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，應用先進技術尤其是工業(yè)人工智能技術，成為實現(xiàn)低碳制造的有效路徑。

工業(yè)人工智能（Industrial AI）是指在工業(yè)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(chǎn)力、優(yōu)化資源配置并減少能源消耗。從20世紀80年代起，工業(yè)自動化逐步與計算機技術結(jié)合，形成了最初的智能化制造。進入21世紀，隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)和5G等技術的迅猛發(fā)展，工業(yè)人工智能逐漸成為提升制造業(yè)智能化水平的核心技術，特別是在提高生產(chǎn)效率、能源管理和碳排放控制方面展現(xiàn)出巨大的潛力。與傳統(tǒng)工業(yè)自動化不同，工業(yè)人工智能強調(diào)利用大數(shù)據(jù)、實時分析和自適應優(yōu)化，實現(xiàn)從設備到整個生產(chǎn)鏈的智能化轉(zhuǎn)型。[5]這種智能化轉(zhuǎn)型不僅提高了生產(chǎn)效率，更使低碳制造成為可能。例如，在鋼鐵制造行業(yè)，人工智能技術被用于優(yōu)化高爐的運行參數(shù)，通過實時分析減少碳排放。[6]通過對海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實時分析，人工智能技術能夠?qū)崿F(xiàn)精準的能源預測與調(diào)度、生產(chǎn)優(yōu)化和故障預測，不僅提高了生產(chǎn)效率，也為減少碳排放提供了有力的技術支持。在工業(yè)人工智能的發(fā)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(xiàn)提供了前所未有的技術動力。

工業(yè)人工智能助力低碳制造的應用場景

工業(yè)人工智能是人工智能在工業(yè)領域的應用和延展，它超越了傳統(tǒng)的工業(yè)自動化，將智能化應用貫穿于設備運維、生產(chǎn)管理、供應鏈優(yōu)化及資源分配的全過程，最終實現(xiàn)提高生產(chǎn)效率、降低能源消耗和減少碳排放的目標。工業(yè)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(yōu)化。智能制造是工業(yè)人工智能的重要領域，通過實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)驅(qū)動，優(yōu)化生產(chǎn)流程中的每一環(huán)節(jié)。例如，在汽車制造行業(yè)，通過數(shù)字孿生技術對生產(chǎn)線的運行狀態(tài)進行仿真和優(yōu)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(chǎn)過程中引入了人工智能驅(qū)動的能源管理系統(tǒng)，不僅降低了運營成本，還減少了對環(huán)境的影響。通過人工智能驅(qū)動的預測和優(yōu)化，大眾汽車能夠更精確地控制生產(chǎn)過程中的能源消耗，數(shù)據(jù)顯示，單位產(chǎn)品的能耗降低了約20%。[8]

碳排放監(jiān)控與管理。隨著碳排放監(jiān)管力度的加大，工業(yè)企業(yè)需要對自身碳排放進行實時監(jiān)測和動態(tài)管理。工業(yè)人工智能技術能夠整合企業(yè)內(nèi)外部的碳排放數(shù)據(jù)，通過碳足跡分析和碳排放預測模型，幫助企業(yè)實現(xiàn)排放優(yōu)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(shù)字化管理平臺。該平臺通過全生命周期陪伴式服務和AVEVA數(shù)字化智能化解決方案，顯著提高了運營效率、經(jīng)濟效益和綠色收益，實現(xiàn)了成本節(jié)約和碳減排。[10]

智能能源調(diào)度。工業(yè)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(yè)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(xiàn)能源需求預測和調(diào)度優(yōu)化，可以顯著降低能源浪費。例如，某鋼鐵企業(yè)利用人工智能算法優(yōu)化高爐的能源分配，提高生產(chǎn)安全性及生產(chǎn)效率，降低勞動強度，同時減少了碳排放。[12]

預測性維護。工業(yè)設備的運行維護是能耗和成本控制的關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)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(yè)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(shù)據(jù)，人工智能算法能夠?qū)崟r預測設備的潛在故障，并提供優(yōu)化的維護時間和方案。[13]例如，一些電子技術企業(yè)基于大數(shù)據(jù)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(yè)人工智能的技術特性

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

數(shù)據(jù)驅(qū)動與實時優(yōu)化。工業(yè)人工智能的核心特性之一是其數(shù)據(jù)驅(qū)動能力。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）技術的發(fā)展，工業(yè)設備和傳感器可以實時采集大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，如設備運行狀態(tài)、能耗數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)等。這些數(shù)據(jù)為工業(yè)人工智能提供了豐富的信息源，使其能夠基于數(shù)據(jù)進行精準地分析和決策。通過將數(shù)據(jù)分析從云端轉(zhuǎn)移至邊緣計算端，工業(yè)人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)近實時的數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化，減少了數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高了生產(chǎn)效率。[15]例如，在鋼鐵制造過程中，實時分析爐溫、氣流等參數(shù)，工業(yè)人工智能能夠?qū)崟r調(diào)整生產(chǎn)工藝，優(yōu)化能源消耗和減少廢料，提高生產(chǎn)效益。實時優(yōu)化不僅限于設備運行，還涵蓋了生產(chǎn)過程的各個環(huán)節(jié)。通過深度學習和自適應算法，工業(yè)人工智能可以根據(jù)實時數(shù)據(jù)變化對生產(chǎn)流程進行調(diào)整，實現(xiàn)動態(tài)優(yōu)化。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化管理，使得企業(yè)能夠在瞬息萬變的生產(chǎn)環(huán)境中保持高效運作。

自適應學習能力。工業(yè)環(huán)境的動態(tài)性和復雜性對AI模型提出了極高的靈活性要求。傳統(tǒng)的工業(yè)系統(tǒng)通常依賴預設的規(guī)則和固定的操作模式，而工業(yè)人工智能的自適應學習能力則使其能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)的變化動態(tài)調(diào)整其模型和參數(shù)。[16]這意味著，工業(yè)人工智能能夠在面對生產(chǎn)條件、設備狀態(tài)和外部環(huán)境變化時，自動進行模型優(yōu)化和工藝調(diào)整。例如，某些生產(chǎn)線可能會隨著季節(jié)變化、原材料差異或設備老化等因素而發(fā)生波動。工業(yè)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(chǎn)提供最佳參數(shù)設定。這種能力不僅能夠提高生產(chǎn)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(tǒng)集成性。工業(yè)人工智能的另一個顯著特性是系統(tǒng)集成性，即它能夠?qū)⒍鄠€不同系統(tǒng)和設備無縫連接并協(xié)同工作。傳統(tǒng)的工業(yè)系統(tǒng)往往存在“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象，即不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)和信息無法互通，導致資源浪費和管理效率低下。工業(yè)人工智能通過集成工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、云計算和5G技術，突破了這一局限，能夠?qū)崿F(xiàn)跨系統(tǒng)、跨設備的數(shù)據(jù)采集、處理和反饋。[17]例如，在智能工廠中，通過物聯(lián)網(wǎng)技術連接的傳感器采集生產(chǎn)設備、物流系統(tǒng)、能源系統(tǒng)等多方面的數(shù)據(jù)，并通過云平臺統(tǒng)一管理和分析，人工智能系統(tǒng)可以實時監(jiān)控全產(chǎn)業(yè)鏈的運行狀態(tài)。通過這種集成化的管理方式，工業(yè)人工智能能夠為企業(yè)提供跨部門、跨領域的優(yōu)化解決方案，推動資源的最優(yōu)配置與共享，降低生產(chǎn)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(yè)人工智能的一個獨特要求。在工業(yè)環(huán)境中，人工智能算法的決策通常直接影響生產(chǎn)過程、設備操作和能源使用。因此，企業(yè)需要充分理解AI算法的決策依據(jù)和過程，以確保其結(jié)果是可靠且符合生產(chǎn)需求的。[18]工業(yè)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(chǎn)過程中，人工智能可能會基于復雜的算法提出調(diào)整建議，如優(yōu)化工藝流程或改進設備運行狀態(tài)。為確保這些決策能夠被操作人員理解并執(zhí)行，人工智能系統(tǒng)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(xiàn)這些優(yōu)化方案。通過提高人工智能的可解釋性，企業(yè)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(yè)系統(tǒng)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(diào)度、核電站控制、自動化生產(chǎn)線等）中，人工智能系統(tǒng)需要具備極高的安全性和故障容忍度，確保系統(tǒng)在復雜和高風險環(huán)境下的穩(wěn)定運行。工業(yè)人工智能必須能夠處理突發(fā)事件、設備故障或外部攻擊等潛在威脅，并保持系統(tǒng)的高可用性和穩(wěn)定性。為了保證可靠性，工業(yè)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(jiān)控系統(tǒng)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(jù)不同情境進行修正。例如，在電力系統(tǒng)調(diào)度中，人工智能能夠?qū)崟r預測并處理電網(wǎng)負載波動，防止電力過載或電力供應中斷；在自動化生產(chǎn)線中，當設備出現(xiàn)故障時，人工智能系統(tǒng)能夠迅速識別并調(diào)整生產(chǎn)計劃，避免生產(chǎn)停滯并降低能耗。

工業(yè)人工智能助力低碳制造的關鍵路徑

工業(yè)人工智能在能源優(yōu)化中的應用場景廣闊。工業(yè)領域的能源優(yōu)化是實現(xiàn)“雙碳”目標的重要切入點，傳統(tǒng)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(yè)人工智能通過深度學習算法和實時數(shù)據(jù)分析，從能源需求預測到分布式能源管理，為工業(yè)領域的能源優(yōu)化提供了突破性解決方案。首先是能源預測與調(diào)度優(yōu)化。能源預測是能源優(yōu)化的基礎，精準的預測能夠幫助企業(yè)有效管理能源資源，避免浪費。工業(yè)人工智能通過對歷史能源消耗數(shù)據(jù)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(diào)度提供科學依據(jù)。[19]基于時間序列預測的人工智能算法可以根據(jù)生產(chǎn)負荷的變化，動態(tài)調(diào)整生產(chǎn)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(yè)的資源利用效率，推動低碳和綠色生產(chǎn)，實現(xiàn)能源管理的精細化和智能化。其次是分布式能源管理。工業(yè)園區(qū)和大型制造企業(yè)通常配備分布式能源系統(tǒng)（如光伏電站、風力發(fā)電），但能源利用效率常因缺乏統(tǒng)一調(diào)度而受到限制。工業(yè)人工智能通過能源互聯(lián)網(wǎng)技術整合分布式能源資源，實時調(diào)度能源的生產(chǎn)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(yè)人工智能技術可以優(yōu)化能源儲存和分配策略。人工智能系統(tǒng)通過實時天氣監(jiān)測和發(fā)電預測模型，在晴天優(yōu)先存儲電量，在多云天氣時合理調(diào)度能源輸出，提升系統(tǒng)整體效率。

智能化生產(chǎn)線是工業(yè)人工智能應用的核心領域之一。通過集成傳感器、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能算法，智能化生產(chǎn)線能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控、工藝優(yōu)化和自動化控制。這種系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，實時收集和分析生產(chǎn)過程中的各類數(shù)據(jù)，如設備運行狀態(tài)、物料使用、能耗等，以優(yōu)化生產(chǎn)工藝、減少不必要的資源浪費并提高生產(chǎn)效率。首先是流程改進與優(yōu)化。工業(yè)制造過程中的資源浪費，在某些情況下是源于生產(chǎn)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(yè)人工智能，企業(yè)能夠?qū)崟r監(jiān)控生產(chǎn)線各環(huán)節(jié)的運行狀態(tài)，利用傳感器數(shù)據(jù)和實時分析技術，及時發(fā)現(xiàn)流程中的瓶頸和效率低下的環(huán)節(jié)。基于這些數(shù)據(jù)，人工智能可以提出優(yōu)化方案，例如，調(diào)整生產(chǎn)工藝、設備調(diào)度或能效管理，從而提高生產(chǎn)效率，減少無效能耗，優(yōu)化資源配置。通過這種智能化的優(yōu)化，企業(yè)不僅能夠降低成本，還能夠?qū)崿F(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標，推動綠色低碳制造。其次是廢棄物智能管理。制造業(yè)的碳排放不僅來源于能源消耗，還包括生產(chǎn)廢棄物的處理過程。工業(yè)人工智能通過廢棄物智能管理技術，實現(xiàn)廢棄物的源頭識別、分類優(yōu)化和循環(huán)利用。

碳排放的精準監(jiān)控與動態(tài)管理是工業(yè)領域?qū)崿F(xiàn)“雙碳”目標的關鍵。工業(yè)人工智能通過數(shù)據(jù)采集、建模與優(yōu)化分析，幫助企業(yè)實現(xiàn)碳排放的全面數(shù)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(tǒng)能夠深入分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)和外部環(huán)境條件，如設備運行狀態(tài)、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(guī)律和影響因素，為企業(yè)提供詳盡的碳排放預測。基于這一技術，企業(yè)可以根據(jù)預測結(jié)果制定科學的碳減排策略，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，調(diào)整能源使用結(jié)構，進而實現(xiàn)資源的高效利用和低碳目標的達成，從而推動企業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展。其次是排放優(yōu)化控制。碳排放優(yōu)化控制是實現(xiàn)低碳生產(chǎn)的關鍵手段，主要通過在生產(chǎn)過程中動態(tài)調(diào)整關鍵參數(shù)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(shù)的實時監(jiān)控與優(yōu)化。例如，工業(yè)人工智能通過分析實時數(shù)據(jù)，自動調(diào)整設備的運行模式、能源配比和生產(chǎn)節(jié)奏，確保在不影響生產(chǎn)效率的前提下最大限度地減少碳排放。此外，人工智能系統(tǒng)還可以根據(jù)不同生產(chǎn)環(huán)節(jié)的碳排放數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化調(diào)整策略，進一步提高排放效率，推動企業(yè)實現(xiàn)綠色制造和可持續(xù)發(fā)展目標。

工業(yè)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(yè)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(yè)場景通常涉及復雜且異構的數(shù)據(jù)，涵蓋多種設備類型、工藝流程和環(huán)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(yè)的高爐操作中，需要考慮數(shù)百個參數(shù)的動態(tài)變化，而傳統(tǒng)的機器學習模型在處理如此高維度的數(shù)據(jù)時常顯得力不從心。其次是算力需求與成本問題。工業(yè)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(yè)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(shù)據(jù)管理與安全性問題是工業(yè)人工智能助力低碳制造亟待解決的底線問題。首先是數(shù)據(jù)來源多樣性與質(zhì)量問題。工業(yè)領域的數(shù)據(jù)來源復雜多樣，包括傳感器數(shù)據(jù)、設備運行日志和環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)在格式、采樣頻率和準確性上存在較大差異，給數(shù)據(jù)整合和建模帶來了很大挑戰(zhàn)。其次是數(shù)據(jù)隱私與安全問題。工業(yè)數(shù)據(jù)通常涉及生產(chǎn)機密和商業(yè)利益，其泄露可能引發(fā)重大經(jīng)濟損失或安全威脅。[24]例如，關鍵基礎設施的能耗數(shù)據(jù)若被惡意利用，可能導致能源系統(tǒng)的癱瘓。[25]

在工業(yè)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(yè)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(yè)標準化指導，導致技術推廣進展緩慢。特別是不同地區(qū)和行業(yè)在碳排放核算方法上的差異，使得技術實施面臨協(xié)調(diào)困難。[26]其次是企業(yè)技術采納意愿問題。部分傳統(tǒng)制造企業(yè)，尤其是中小企業(yè)，由于技術成本較高、轉(zhuǎn)型周期較長，往往對工業(yè)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(yè)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(zhàn)。首先是前期投入與融資難題。工業(yè)人工智能項目通常涉及較高的前期投入，包括設備升級、數(shù)據(jù)采集基礎設施建設和算法開發(fā)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(fā)展的關鍵因素。[27]其次是風險分擔機制缺乏。工業(yè)智能化轉(zhuǎn)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(yè)在進行轉(zhuǎn)型時往往面臨較大壓力。

人才資源的稀缺也制約了工業(yè)人工智能在低碳制造領域的應用。人工智能的快速發(fā)展與廣泛應用正逐漸滲透到各行各業(yè)，特別是在工業(yè)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(yè)領域的交叉型人才仍處于稀缺狀態(tài)，尤其是在深度理解工業(yè)需求的基礎上能夠有效應用人工智能技術的專業(yè)人才。[28]在技術創(chuàng)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(yè)生產(chǎn)中的實際應用效果構成了制約。因此，培養(yǎng)具備數(shù)據(jù)科學、機器學習和工業(yè)工程等多領域知識的人才，已成為推動人工智能在工業(yè)領域深入發(fā)展的重要前提。

推動工業(yè)人工智能實現(xiàn)低碳制造的策略建議

在技術層面，需要推動關鍵技術研發(fā)，強化硬件基礎設施建設和數(shù)據(jù)處理技術的改進，以推動工業(yè)人工智能在低碳制造中的應用。一方面，推動關鍵技術研發(fā)。工業(yè)人工智能技術的進一步發(fā)展依賴低能耗、高效率的算法創(chuàng)新及其在具體場景中的適配性優(yōu)化。為推動這一進程，建議重點開展以下幾項技術研發(fā)：首先，開發(fā)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(fā)，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(tài)數(shù)據(jù)融合技術，結(jié)合工業(yè)場景中多樣化的數(shù)據(jù)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(shù)字孿生技術，在低碳制造領域，通過創(chuàng)建物理系統(tǒng)的虛擬鏡像，優(yōu)化生產(chǎn)流程并驗證低碳技術方案的可行性。以上技術創(chuàng)新將為工業(yè)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(fā)展。另一方面，強化智能化硬件基礎設施。工業(yè)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(yè)物聯(lián)網(wǎng)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(fā)，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(chǎn)能力，以增強自主可控的技術基礎；其次，推動5G與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的融合，構建高帶寬、低延時的通信網(wǎng)絡，為智能化設備提供穩(wěn)定、高效的數(shù)據(jù)傳輸支持。這些措施將為工業(yè)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(yè)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(tǒng)一的行業(yè)標準、提供專項資金支持以及鼓勵企業(yè)加大低碳智能化技術的投資，以促進工業(yè)人工智能技術的快速發(fā)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(yè)人工智能規(guī)模化應用的重要保障，尤其在低碳轉(zhuǎn)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(yè)人工智能專項基金，為企業(yè)的技術研發(fā)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(yè)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(yè)標準，制定工業(yè)人工智能在低碳制造中的技術規(guī)范，明確碳排放數(shù)據(jù)采集、算法開發(fā)與平臺運行的標準。這些政策措施將為工業(yè)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(fā)展。另一方面，優(yōu)化稅收與金融優(yōu)惠政策。稅收與金融優(yōu)惠政策是推動企業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要經(jīng)濟激勵手段，尤其在工業(yè)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(yè)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(yè)人工智能實現(xiàn)低碳制造的企業(yè)提供稅收減免。通過降低稅負，可以有效減輕企業(yè)的資金壓力，激勵其加大技術研發(fā)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(fā)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(yè)解決資金瓶頸問題。通過金融工具的創(chuàng)新，企業(yè)可以在較低的融資成本下獲得轉(zhuǎn)型所需的資金支持。這些稅收和金融優(yōu)惠政策將共同為企業(yè)的低碳轉(zhuǎn)型提供強有力的支持，促進工業(yè)人工智能技術的普及和應用，加速綠色制造的發(fā)展，從而為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標提供有力保障。

在多主體協(xié)作方面，通過加強政府、企業(yè)、科研機構和金融機構之間的合作，共同推動工業(yè)人工智能技術的研發(fā)與應用，整合各方資源與優(yōu)勢，以實現(xiàn)低碳制造的技術突破和產(chǎn)業(yè)升級。一方面，強化政產(chǎn)學研聯(lián)合。工業(yè)人工智能技術的順利落地依賴于政府、企業(yè)、高校和科研機構的深度合作，只有政產(chǎn)學研的緊密聯(lián)合，才能有效推動技術的開發(fā)和應用。為此，建議構建開放式創(chuàng)新平臺，建立以政府為主導、企業(yè)與高校共同參與的研發(fā)平臺，促進技術成果的共享與協(xié)同創(chuàng)新。這一平臺將有助于加速科技成果轉(zhuǎn)化，推動關鍵技術的突破。同時，推動產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同也是關鍵，支持大型企業(yè)與中小企業(yè)之間的合作，幫助它們共同應對低碳智能化轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)。通過這種多方合作模式，能夠整合資源，提升產(chǎn)業(yè)整體競爭力，加速工業(yè)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(nèi)工業(yè)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(yè)的合作，借鑒并引入其前沿技術和先進管理經(jīng)驗，從而提升國內(nèi)技術創(chuàng)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(yè)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(fā)展的步伐，并推動工業(yè)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(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的合作模式，共同分擔技術應用過程中可能出現(xiàn)的風險，同時設立激勵措施，鼓勵企業(yè)積極參與低碳轉(zhuǎn)型與智能化技術的研發(fā)和應用。一方面，建立風險分擔機制。工業(yè)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(chuàng)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(yè)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(yè)通過組建產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，共同承擔技術研發(fā)和應用的成本與風險。這些措施將有效緩解企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中的資金壓力，促進工業(yè)人工智能技術的快速發(fā)展和廣泛應用。另一方面，激勵技術創(chuàng)新。激勵技術創(chuàng)新是推動低碳制造的重要手段，尤其在工業(yè)人工智能應用領域，激勵機制的設計應注重長期技術創(chuàng)新的引領作用。為此，建議設立技術創(chuàng)新獎勵機制，對在工業(yè)人工智能低碳制造中取得顯著突破的企業(yè)和個人給予獎勵，以激發(fā)創(chuàng)新活力；同時，推動專利共享機制，降低行業(yè)內(nèi)的重復研發(fā)和資源浪費。這些措施將有效鼓勵企業(yè)和科研人員在低碳制造領域進行技術創(chuàng)新，推動行業(yè)的持續(xù)發(fā)展與技術進步。

在人才支撐方面，為解決工業(yè)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(chǎn)學研合作及職業(yè)技能培訓等多方面入手。政府和高校應推動人工智能、數(shù)據(jù)科學與工業(yè)工程的深度融合，設立跨學科專業(yè)課程，培養(yǎng)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(yǎng)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(yè)、高校和科研機構建立產(chǎn)學研合作平臺，提供實踐機會，并針對工業(yè)從業(yè)人員設立職業(yè)技能培訓和認證機制，提升從業(yè)者的技術應用能力。政府還應支持企業(yè)建立內(nèi)部人才培養(yǎng)機制，為偏遠地區(qū)提供定向人才輸送支持，形成全社會推動工業(yè)人工智能技術普及的合力。這些舉措將有助于加速工業(yè)人工智能技術的推廣，推動低碳制造目標的實現(xiàn)。

結(jié)語

隨著“雙碳”目標的逐步推進，工業(yè)人工智能在推動工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型、實現(xiàn)低碳經(jīng)濟和建設綠色低碳社會中將發(fā)揮越來越重要的戰(zhàn)略作用。通過對能源優(yōu)化、生產(chǎn)效率提升和碳排放精準監(jiān)控的技術支撐，工業(yè)人工智能不僅能加速傳統(tǒng)工業(yè)的智能化升級，還為實現(xiàn)“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(chǎn)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(yè)人工智能將在更廣泛的領域和更深層次的應用中展現(xiàn)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(chuàng)新性解決方案，推動跨領域的技術融合和產(chǎn)業(yè)升級。這一趨勢不僅有助于加快全球綠色轉(zhuǎn)型步伐，也將在全球氣候變化治理中發(fā)揮關鍵作用。通過國際合作，分享技術成果和經(jīng)驗，工業(yè)人工智能將成為全球應對氣候變化挑戰(zhàn)、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要工具。

未來，工業(yè)人工智能將不斷融入全球綠色低碳經(jīng)濟建設浪潮，成為推動生態(tài)文明建設的重要力量。中國作為工業(yè)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(xiàn)作出更加突出的貢獻。全球范圍內(nèi)的多方協(xié)作和技術創(chuàng)新將是推動工業(yè)人工智能實現(xiàn)廣泛應用和深遠影響的關鍵。未來，我們有理由相信，工業(yè)人工智能將在全球氣候治理和綠色轉(zhuǎn)型中發(fā)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

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[4]劉強：《從新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展看未來產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈建設》，《人民論壇·學術前沿》，2025年第1期。

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

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[13]牛沖麗、盧凱杰：《人工智能技術在工業(yè)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。

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[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(yè)機器人系統(tǒng)中的應用研究》，《信息系統(tǒng)工程》，2018年第12期。

[17]龐倩倩、鄭祥：《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺專題報告：打開工業(yè)大數(shù)據(jù)與工業(yè)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(jīng)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(tǒng)發(fā)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(lián)網(wǎng)智能能量優(yōu)化調(diào)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(tài)瓶頸分析與優(yōu)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(guī)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(shù)字社會》，杭州：浙江人民出版社，2023年，第224頁。

[25]孟小峰等：《數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)治理：概念與技術》，北京：機械工業(yè)出版社，2023年，第135頁。

[26]王鵬：《破解關鍵短板，夯實碳排放數(shù)據(jù)基礎：意義、難點與發(fā)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(jīng)濟增長》，《財經(jīng)研究》，2022年第8期。

[28]趙晨、李振東：《夯實人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)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