《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出，全面实施“人工智能+”行动，加强人工智能同产业发展相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。当前，产业低碳转型已成为推动高质量发展的必然要求，通过人工智能赋能产业低碳转型，将有效推动产业向绿色、智能、高效方向迈进。

人工智能赋能产业低碳转型的理论逻辑

人工智能赋能产业低碳转型的理论逻辑，可以从其改造传统生产模式、驱动系统性变革的核心能力来理解。

首先，数据智能驱动价值创造。人工智能通过释放数据这一新型生产要素的价值，为产业低碳转型奠定基石。产业运行中产生的海量原始数据，通过“数据+算力+算法”的技术范式，被转化为具有决策价值的信息与知识。例如，在钢铁等高耗能行业，人工智能结合机器视觉和物联网技术，实现对高炉内高温工况等关键数据进行精准感知，为能耗优化与智能调度提供高质量数据基础。

其次，算法优化重构资源配置。人工智能通过强大的动态优化和控制调度能力，深刻改变着传统产业的生产函数，实现对能源、资本、劳动力等传统生产要素的重新配置，从而提升全要素生产率，实现经济增长与碳排放的脱钩。在生产环节，人工智能系统能基于实时工艺数据，动态调整设备运行参数，实现“按需供能”和“精准生产”。在能源系统层面，人工智能能够对综合能源系统进行协同调度，提升清洁能源渗透率。例如，江苏如东海上风电场利用智能运维机器人，将故障定位时间缩短90%，探测精度提升10倍，显著提升运营效率。

第三，系统融合催生新型范式。人工智能与实体经济的深度融合，正从对单一技术或环节的优化，迈向推动产业生态系统的根本性低碳变革。基于工业互联网平台，产业链各环节数据被全面打通，催生了“产品即服务”、共享制造等新模式。这激励企业通过优化设计、延长寿命、提升能效来实现资产利用效率最大化，从系统性层面减少重复建设和资源闲置。例如，施耐德电气无锡工厂引入AI能源管理系统，通过实时监测2000余台设备，两年内将直接碳排放和外购能源等间接碳排放减少90%。

面临的现实挑战

尽管人工智能潜力巨大，但其在产业低碳转型中的规模化应用仍面临一系列严峻挑战。

技术应用成本高。人工智能技术的研发与应用需要高昂的初始投入，包括高性能算力设备购置、算法模型开发与训练、现有生产线数字化改造等。这对于利润微薄的中小企业而言，是难以逾越的门槛。一套帮助实现工业能耗优化的人工智能预测性维护系统，其部署成本动辄数百万元，后期维护与更新费用同样不菲。这种“用不起”的困境，导致人工智能赋能可能加剧大企业与中小企业之间的“数字鸿沟”。

数据壁垒与质量瓶颈，制约模型精准决策。人工智能驱动低碳转型的“核心燃料”是高质量数据，但当前产业数据普遍存在“孤岛化”“碎片化”和“低质化”问题。一方面，企业内部生产、能耗、排放数据分属不同系统，格式不一，难以互通；企业间及产业链上下游的数据壁垒更高，使得全生命周期碳足迹追踪难以实现。另一方面，关键工艺流程的碳排放数据监测基础薄弱，目前仍大量依赖排放因子法进行估算，而非基于实时监测数据的精准计量。这导致训练出的人工智能模型给出的优化建议可能与实际工况偏差较大。

能源约束问题凸显。人工智能本身是能源密集型技术，其大规模应用会显著增加能源需求。我国数据中心多位于东部地区，其耗能主要依赖化石燃料，其中约70%来自煤炭。人工智能的快速发展在提升能源体系效率的同时，其自身能耗的清洁化与否，直接关系到其赋能产业低碳转型的净效益能否真正实现。

系统安全与韧性不足，融合应用存在潜在风险。随着能源基础设施与工业生产系统向数字化、网络化深度转型，其与人工智能的深度融合也带来了新的安全风险。传统的相对独立的能源系统或工业控制系统，在引入人工智能并实现更广泛互联后，面临更严峻的网络安全挑战。人工智能和绿色能源技术所需的关键矿物高度重叠，其供应链的稳定性易受地缘政治等因素影响。

多维度协同发力，助力人工智能赋能产业低碳转型

面对上述挑战，笔者认为，需要从制度建设、技术创新、产业生态和政策保障等多维度协同发力。

完善顶层设计与制度体系，引导智能低碳融合发展。制定清晰的产业发展路线图，并加快建立人工智能碳效评估、数据安全共享、系统互联互通等方面的标准规范体系。综合运用绿色信贷、专项补贴、税收优惠等政策工具，降低企业尤其是中小企业应用人工智能技术进行低碳改造的成本和风险。探索建立基于人工智能的绿色电力消费溯源和绿色证书交易体系，激励人工智能产业自身更多使用绿电。制定针对人工智能赋能关键基础设施的安全准则和应急预案，提升系统应对网络攻击和外部冲击的韧性。

夯实数据基础与突破技术瓶颈，强化赋能核心能力。培育统一规范的能源和碳排放数据要素市场。建立行业级数据共享平台，制定数据采集、确权、流通和交易规则，促进高质量工业低碳数据的汇聚与有序利用。设立“人工智能赋能产业低碳转型”科技专项，重点支持面向高耗能行业的专用人工智能模型研发，着力推动人工智能技术与行业机理模型深度融合。同时，鼓励开发更高效的算法和计算架构，发展“绿色人工智能”，降低技术自身能耗。

深化场景赋能与示范推广，推动技术落地应用。在钢铁、建材、化工等高耗能行业和数据中心等能源消耗重点领域，率先打造一批“人工智能+”低碳转型标杆项目。通过人工智能技术实现生产全流程的能耗和碳排放在线监测、实时优化与智能调度。鼓励相关地区基于工业互联网平台，构建区域智慧能源系统。利用人工智能强化多能协同和负荷侧智能响应，提升可再生能源的消纳能力。

注重构建产业生态与提升认知水平，营造协同发展环境。支持组建由龙头企业、高校科研机构、能源企业、人工智能技术公司等共同参与的创新联合体，共同开展技术攻关和解决方案开发。通过举办应用创新大赛、建设示范展示中心、开展专业培训等方式，提升各行各业对人工智能赋能低碳转型的认知和理解。