網(wǎng)絡首發(fā)時間：2025-11-2014:45:31網(wǎng)絡首發(fā)地址：/urli人工智能賦能降碳減污擴綠增長協(xié)同推進的理論邏輯與有效路徑劉華初劉夢琪王瑜聰(復旦大學馬克思主義學院,上海200433)摘要:協(xié)同推進降碳減污擴綠增長是新時代生態(tài)文明建設的核心任務,然而在實踐中面臨發(fā)展方式轉(zhuǎn)型緩慢與治理系統(tǒng)協(xié)同梗阻的雙重困境,具體表現(xiàn)為環(huán)境政策跨期執(zhí)行困難、區(qū)域生態(tài)治理割裂以及多維目標協(xié)同復雜等挑戰(zhàn),亟待顛覆性技術(shù)賦能以尋求系統(tǒng)性破局。鑒于此,人工智能憑借其數(shù)據(jù)驅(qū)動、算法優(yōu)化與算力支撐的技術(shù)架構(gòu),通過“技術(shù)—賦能”與“治理—協(xié)同”雙重邏輯機理,為破解上述困境提供了全新范式。在技術(shù)層面,人工智能構(gòu)成了賦能的基礎(chǔ)能力基座;在治理層面,它通過重塑主體協(xié)同、資源配置與系統(tǒng)耦合模式,有效提升了整體智治水平。為實現(xiàn)從理論到實踐的轉(zhuǎn)化,可建構(gòu)一套系統(tǒng)性路徑體系:構(gòu)建生態(tài)智能決策系統(tǒng)、完善智能生態(tài)補償機制、部署戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)、實現(xiàn)資源全周期智慧管理以及培育綠色新人。這些路徑相互支撐,共同構(gòu)成了人工智能賦能降碳減污擴綠增長協(xié)同推進的實踐框架,為以高品質(zhì)生態(tài)環(huán)境支撐高質(zhì)量發(fā)展提供了理論依據(jù)與行動指南。關(guān)鍵詞:人工智能;降碳減污擴綠增長;生態(tài)文明;協(xié)同推進;綠色轉(zhuǎn)型基金項目:教育部哲學社會科學研究重大課題“人工智能背景下馬克思勞動價值論時代化研究” 作者簡介:劉華初,復旦大學馬克思主義學院教授,博士生導師,研究方向:馬克思主義哲學、歷史哲學、杜威實用主義與語言哲學、人工智能相關(guān)哲學問題;劉夢琪,復旦大學馬克思主義學院博士研究生,研究方向:馬克思主義政治經(jīng)濟學、人工智能應用、可持續(xù)發(fā)展;王瑜聰,復旦大學馬克思主義學院博士研究生,研究方向:馬克思主義政治經(jīng)濟學、新質(zhì)生產(chǎn)力等。全球環(huán)境變化背景下如何實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是21世紀人類社會面臨的科學議題與時代挑戰(zhàn)。黨的二十大報告在推進美麗中國建設的重要舉措中,明確指出要“協(xié)同推進降碳、減污、擴綠、增長,推進生態(tài)優(yōu)先、節(jié)約集約、綠色低碳發(fā)展”[1]o降碳減污擴綠增長協(xié)同推進作為我國當前生態(tài)文明建設的有效著力點,回答了經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型的方向和內(nèi)容[2]?！吨泄仓醒雵鴦赵宏P(guān)于加快經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型的意見》中將“協(xié)同推進降碳、減污、擴綠、增長”[3]作為綠色轉(zhuǎn)型的總 作者簡介:劉華初,復旦大學馬克思主義學院教授,博士生導師,研究方向:馬克思主義哲學、歷史哲學、杜威實用主義與語言哲學、人工智能相關(guān)哲學問題;劉夢琪,復旦大學馬克思主義學院博士研究生,研究方向:馬克思主義政治經(jīng)濟學、人工智能應用、可持續(xù)發(fā)展;王瑜聰,復旦大學馬克思主義學院博士研究生,研究方向:馬克思主義政治經(jīng)濟學、新質(zhì)生產(chǎn)力等。習近平總書記指出,“誰能把握大數(shù)據(jù)、人工智能等新經(jīng)濟發(fā)展機遇,誰就把準了時代脈[4]o具有高發(fā)展?jié)摿蛷娨绯鲂娜斯ぶ悄芗夹g(shù)無疑是推動經(jīng)濟社會綠色轉(zhuǎn)型,推進社會主義生態(tài)文明建設的焦點[5]。全面賦能我國經(jīng)濟綠色化發(fā)展,人工智能是極其重要的戰(zhàn)略抓手。在數(shù)智經(jīng)濟時代,以大模型為牽引、大數(shù)據(jù)為基座、大算力為支撐的人工智能技術(shù)集群,正在以新質(zhì)生產(chǎn)力形式,全方位、深層次融入經(jīng)濟社會各領(lǐng)域,成為塑造經(jīng)濟發(fā)展綠色轉(zhuǎn)型的新動能。隨著人工智能廣泛嵌入社會運行體系,人工智能對降碳減污擴綠增長協(xié)同推進的影響已經(jīng)引起學術(shù)界的廣泛關(guān)注,總體上形成了三條研究主線。一是作用機理研究。人工智能通過算法優(yōu)化、智能感知和預測控制等手段促進資源高效配置與能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化,在生產(chǎn)制造、交通、能源等領(lǐng)域推動綠色轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)減排降碳與效率提升的兼容[6-7]。研究指出,人工智能的綠色賦能作用主要體現(xiàn)在信息要素替代物質(zhì)要素、智能決策降低能耗與污染強度、數(shù)字化治理提升環(huán)境監(jiān)管效能[8-9]。二是情境有效性考察。不同地區(qū)、行業(yè)與企業(yè)在人工智能綠色賦能中存在顯著差異:地區(qū)間數(shù)字基礎(chǔ)設施和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異導致人工智能綠色效應呈“東強西弱”格局[10];企業(yè)層面則受技術(shù)吸收能力、數(shù)據(jù)要素投入與治理水平制約[11]。同時,不同行業(yè)的賦能路徑不同,高耗能行業(yè)側(cè)重過程控制優(yōu)化,服務業(yè)則依托智能管理與綠色供應鏈實現(xiàn)減排。三是賦能優(yōu)化路徑設計。多數(shù)研究指出應完善人工智能綠色創(chuàng)新與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施政策體系,推動人工智能與能源、制造、交通等重點行業(yè)深度融合,建立綠色算法與碳管理標準體系,促進數(shù)據(jù)共享與技術(shù)擴散,并強化區(qū)域協(xié)調(diào)與差異化支持,以實現(xiàn)人工智能賦能降碳減污擴綠增長的協(xié)同共贏目標[12-15]。概而述之,既有研究就人工智能與降碳減污擴綠增長協(xié)同推進之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)進行了初步探索,但是仍舊存在較大的拓展空間,主要體現(xiàn)為人工智能賦能降碳減污擴綠增長協(xié)同推進的底層邏輯及其嵌入路徑仍舊模糊。其一,關(guān)于降碳減污擴綠增長的協(xié)同推進,其內(nèi)在邏輯尚未理清?，F(xiàn)有研究多停留在現(xiàn)象描述層面,闡述了人工智能的直接作用,但缺乏對其賦能協(xié)同的生成邏輯與關(guān)鍵特征的深入解析。其二,降碳減污擴綠增長協(xié)同有效路徑不明?，F(xiàn)有研究多止步于宏觀層面的效益探討,尚未厘清人工智能賦能協(xié)同過程的具體作用路徑與關(guān)鍵抓手。數(shù)智化嵌入社會運行機制下,厘清人工智能賦能邏輯,解析其底層微觀機制,尋求有效的踐行路徑,能夠顯著重塑人工智能促進高質(zhì)量發(fā)展的賦能框架系統(tǒng),為政府人工智能政策的完善提供理論指引。因此,對人工智能賦能降碳減污擴綠增長協(xié)同推進的現(xiàn)實需求、理論邏輯及其實踐路徑加以系統(tǒng)解析,既是貫徹落實黨的二十屆四中全會關(guān)于“加快經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型,建設美麗中國”[16]部署要求的關(guān)鍵舉措,也有助于進一步推進人與自然和諧共生的現(xiàn)代化。一、降碳減污擴綠增長協(xié)同推進的困境及需求降碳減污擴綠增長的協(xié)同推進是全面實現(xiàn)綠色低碳轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展的實踐需要。然而,現(xiàn)實進程仍受制于先進工業(yè)升級轉(zhuǎn)換解鎖緩慢與生態(tài)治理系統(tǒng)協(xié)同梗阻的疊加困境,亟須從理論層面揭示其深層機制,從而為人工智能賦能提供堅實的學理依據(jù)。(一)發(fā)展方式滯后性困境與治理系統(tǒng)協(xié)同梗阻1.先進工業(yè)升級轉(zhuǎn)換解鎖緩慢傳統(tǒng)工業(yè)向先進工業(yè)轉(zhuǎn)換過程緩慢,嚴重制約了生態(tài)、環(huán)境以及經(jīng)濟之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。有研究從“壓縮型工業(yè)化”視角分析現(xiàn)代化發(fā)展中的生態(tài)困境,指出其根源在于壓縮型的工業(yè)化策略與進程的內(nèi)在張力[17]。發(fā)展方式轉(zhuǎn)型困境根植于制度變遷的路徑依賴特性。微觀層面,從內(nèi)部來看,企業(yè)受制于資產(chǎn)專用性束縛。傳統(tǒng)生產(chǎn)中既有的高碳生產(chǎn)設施形成沉沒成本,工業(yè)項目本身投資規(guī)模大、周期長、回收慢,生產(chǎn)設備往往服役時間較長,其專用性特征迫使企業(yè)陷入“淘汰即虧損、技改缺資金”的兩難。企業(yè)因“損失規(guī)避”心理,明知綠色轉(zhuǎn)型必要,卻缺乏技術(shù)迭代資金與風險承擔能力。從外部環(huán)境來看,全球價值鏈低端鎖定與發(fā)達國家設置的綠色技術(shù)壁壘相互疊加[18],阻礙了企業(yè)的自主綠色低碳技術(shù)創(chuàng)新,導致先進工業(yè)升級轉(zhuǎn)換進程緩慢。中觀層面,自然界生態(tài)資源因產(chǎn)權(quán)歸屬國有而通常被認定為“公共產(chǎn)品”,其非排他性加劇了個人“搭便車”的行為傾向,削弱了個體為資源消費支付成本的意愿[19],使得環(huán)境外部成本難以有效內(nèi)化,進而形成清潔技術(shù)的“綠色溢價”壁壘。宏觀層面,GDP導向的政績考核體系固化了激勵結(jié)構(gòu)錯配,并在“錦標賽”體制下易出現(xiàn)環(huán)境犧牲。此外,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)深陷碳鎖定路徑依賴[20],經(jīng)濟社會系統(tǒng)困于“高碳均衡”狀態(tài),其破局亟須新技術(shù)的外生沖擊,而人工智能有望成為打破鎖閉的關(guān)鍵歷史契機。2.生態(tài)治理系統(tǒng)的協(xié)同梗阻降碳減污擴綠增長的協(xié)同推進,不僅受發(fā)展方式轉(zhuǎn)型的結(jié)構(gòu)性制約,更深受多維度的系統(tǒng)性梗阻的掣肘。這種梗阻并非源于單一領(lǐng)域的局部障礙,而是貫穿于治理過程的時間、空間布局與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)之中。在時間維度上,政策短視性與生態(tài)過程長期性形成根本張力;在空間維度上,區(qū)域利益分化與生態(tài)要素流動性產(chǎn)生匹配失衡;在系統(tǒng)維度上,目標復雜性與治理工具單一性共同削弱協(xié)同效能。三者交織疊加,使得生態(tài)環(huán)境治理陷入“局部優(yōu)化而整體低效”的困局,成為制約降碳減污擴綠增長四維目標有機統(tǒng)一的深層制度性障礙。一是環(huán)境政策跨期執(zhí)行的困難。碳減排的長期性與政策周期的短期性之間存在張力。中央政府的長遠生態(tài)目標與地方政府的任期考核存在激勵錯位,導致政策執(zhí)行出現(xiàn)“層層稀釋”效應[21]。而人工智能大模型構(gòu)建的預測、模擬與適配的動態(tài)治理系統(tǒng),能夠提升政府治理能力現(xiàn)代化,彌合跨期委托代理裂痕。制定合理的環(huán)境政策需要具有長遠視野和精準預測的能力,其治理效能的發(fā)揮依賴于足量的數(shù)據(jù)和強大的算力支撐。人工智能能夠通過政策模擬預演,實現(xiàn)生態(tài)效益的最大化與可持續(xù)性。二是區(qū)域協(xié)同生態(tài)治理的迫切性。生態(tài)要素的跨域流動性與價值外部性導致產(chǎn)權(quán)界定成本高,需構(gòu)建“可計量—可補償—可交易”的協(xié)同治理體系。就整體而言,我國的高能耗產(chǎn)業(yè)在區(qū)域間存在不協(xié)調(diào)的分布,降碳減污擴綠增長方面的綜合發(fā)展水平存在顯著的地區(qū)差異性,高耗能產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)呈現(xiàn)“高碳鎖定”與“綠色轉(zhuǎn)型”的雙向擠壓態(tài)勢,亟須新技術(shù)工具賦能綠色轉(zhuǎn)型[22]。就局部而言,生態(tài)系統(tǒng)的空間流動性引致外部計量困境。上游保護區(qū)創(chuàng)造的碳匯效益被下游經(jīng)濟區(qū)無償占用,而污染物的跨域遷移導致責任邊界模糊。這凸顯了傳統(tǒng)區(qū)域治理理論對生態(tài)要素流動性的忽視,需要強化系統(tǒng)協(xié)同治理的理論創(chuàng)新。旨在優(yōu)化資源配置的產(chǎn)權(quán)制度在現(xiàn)實中面臨高交易成本壁壘,傳統(tǒng)科層治理受行政邊界的剛性約束,形成“生態(tài)貢獻—經(jīng)濟受益”之間的結(jié)構(gòu)性失衡。在此背景下,亟須探索區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建去中心化的跨域治理機制,為生態(tài)補償提供智能、可信化的計量工具,從而為“綠水青山”向“金山銀山”的價值轉(zhuǎn)化奠定技術(shù)支撐。三是多維目標協(xié)同的治理難題。降碳減污擴綠增長協(xié)同推進具有內(nèi)在的遞歸性與非線性,其目標特性超越傳統(tǒng)線性規(guī)劃的解析能力,導致治理陷入“整體性失靈”的困境[23]。事實上,生態(tài)、環(huán)境和經(jīng)濟之間并非零和博弈關(guān)系,系統(tǒng)之間可協(xié)調(diào)共生,并激發(fā)新的增長動能[24]。傳統(tǒng)治理依賴的線性規(guī)劃工具并不適用于當前經(jīng)濟社會綠色轉(zhuǎn)型的復雜形勢,難以適配整體性、協(xié)調(diào)性與前瞻性的系統(tǒng)要求。這反映了傳統(tǒng)還原論思維在復雜系統(tǒng)治理中的失效,將降碳減污擴綠增長割裂分析的理論范式,無法把握四者間的本質(zhì)聯(lián)系,亟須在新技術(shù)賦能下探索“協(xié)同”的融合理論框架。人工智能的大數(shù)據(jù)處理協(xié)同能力,能夠破解多領(lǐng)域間的數(shù)據(jù)孤島,打破能源、環(huán)保與林業(yè)等系統(tǒng)間的割裂,推動構(gòu)建“環(huán)境—經(jīng)濟”系統(tǒng)的整體性視角,實現(xiàn)治理范式從有限理性向生態(tài)理性的躍遷。(二)當前生態(tài)文明建設的戰(zhàn)略需求黨的十八大以來,我國綠色低碳發(fā)展取得歷史性成就,但生態(tài)文明建設仍處于壓力疊加、負重前行的關(guān)鍵期。協(xié)同推進降碳減污擴綠增長,以高品質(zhì)生態(tài)環(huán)境支撐高質(zhì)量發(fā)展,是實現(xiàn)美麗中國建設目標的戰(zhàn)略路徑。我國迫切需要以碳達峰碳中和為牽引,處理好當前和長遠的關(guān)系,穩(wěn)步實施降碳減污協(xié)同增效行動,推動生態(tài)環(huán)境質(zhì)量持續(xù)改善[25]。降碳減污擴綠增長協(xié)同推進需要顛覆式技術(shù)賦能,其作為中國生態(tài)文明建設的核心內(nèi)容,既體現(xiàn)了對生態(tài)與經(jīng)濟關(guān)系的規(guī)律性認識,也反映了技術(shù)革命與社會發(fā)展的內(nèi)在耦合。其一,馬克思主義生態(tài)哲學中國化的理論要求。馬克思主義對人類生產(chǎn)活動的歷史考察與現(xiàn)實批判,蘊含著深刻的生態(tài)哲學意蘊,為當代生態(tài)文明建設奠定了堅實的理論根基。生產(chǎn)力是推動社會進步的根本力量,而生產(chǎn)力的發(fā)展必須與自然環(huán)境相協(xié)調(diào)。“勞動首先是人和自然之間的過程,是人以自身的活動來中介、調(diào)整和控制人和自然之間的物質(zhì)變換的過程?！盵26]這一論斷表明,人類生產(chǎn)活動本質(zhì)上是人與自然之間的交互作用,這也明確了生產(chǎn)力發(fā)展必須以生態(tài)承載力為邊界。生態(tài)與經(jīng)濟并非二元對立,而是“相互制約、相互促進”的辯證統(tǒng)一體。降碳減污擴綠是修復生態(tài)系統(tǒng)、保障人類生存基礎(chǔ)的前提,而增長是實現(xiàn)生態(tài)保護物質(zhì)條件的保障,二者必須通過協(xié)同機制打破“先破壞后治理”的線性邏輯。其二,降碳減污擴綠增長協(xié)同推進是平衡“公共物品供給”與“增長支撐能力”的必然選擇。生態(tài)環(huán)境具有非競爭性和非排他性,屬于典型的純公共物品。這類物品會產(chǎn)生“搭便車”問題,市場機制難以有效供給,易陷入“公地悲劇”[27]。生態(tài)資源的公共物品屬性決定了其保護不能完全依賴市場,必須由政府主導,通過強制性政策避免個體理性導致集體非理性的出現(xiàn)。降碳減污擴綠增長協(xié)同推進產(chǎn)生的重要原因之一為資源配置不符合可持續(xù)發(fā)展模式,這就需要加強資源配置的相關(guān)監(jiān)督,人工智能技術(shù)的應用則能夠?qū)崿F(xiàn)監(jiān)督的常態(tài)化、及時性和預防性。其三,加快人工智能賦能綠色轉(zhuǎn)型,不僅是突破生態(tài)約束的內(nèi)生需求,更是參與全球治理的重要手段和推動中國式現(xiàn)代化的必然選擇。當前新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革縱深推進,全球正進入經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的新階段。以生成式人工智能、量子計算為代表的顛覆性技術(shù)正在重構(gòu)產(chǎn)業(yè)競爭格局,而全球溫升已逼近1.5℃臨界點[28]。在技術(shù)革命與氣候治理的交匯期,數(shù)字技術(shù)的指數(shù)級發(fā)展帶來能源需求激增。2020年以來主要國家(地區(qū))出臺了面向2050年碳中和長期愿景的“綠色新政”,作為政府應對氣候危機和提振經(jīng)濟頹勢的施政綱領(lǐng),并領(lǐng)導全球零碳轉(zhuǎn)型和綠色革、歐盟、日本等均出臺相關(guān)方案,強調(diào)人工智能在生態(tài)領(lǐng)域的重要作用[30]。在此背景下,加快人工智能賦能綠色轉(zhuǎn)型,協(xié)同推進降碳減污擴綠增長,是我國應對多重挑戰(zhàn)、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路。二、人工智能賦能降碳減污擴綠增長協(xié)同推進的理論邏輯人工智能賦能降碳減污擴綠增長協(xié)同推進體現(xiàn)了對全球綠色技術(shù)革命趨勢的前瞻洞察和對生態(tài)文明建設核心任務的深刻理解,是對人工智能重塑生態(tài)治理范式的規(guī)律性認識。降碳減污擴綠增長作為生態(tài)文明建設的核心內(nèi)容,其本質(zhì)是通過系統(tǒng)性變革推動經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型。人工智能憑借其數(shù)據(jù)驅(qū)動、算法優(yōu)化與算力支撐的技術(shù)架構(gòu),通過“技術(shù)—賦能”與“治理—協(xié)同”雙重邏輯機理,為破解上述困境提供了全新范式。在技術(shù)層面,人工智能構(gòu)成了賦能的基礎(chǔ)能力基座;在治理層面,它通過重塑主體協(xié)同、資源配置與系統(tǒng)耦合模式,有效提升了整體智治水平?！凹夹g(shù)—賦能”是實現(xiàn)的根基,“治理—協(xié)同”是效能升華的關(guān)鍵,二者共同構(gòu)成了一個從技術(shù)可能性通向治理有效性的完整理論閉環(huán),為理解人工智能引領(lǐng)降碳減污擴綠增長協(xié)同推進提供了清晰的分析框架。(一)技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動效應人工智能以數(shù)據(jù)、算法與算力三大技術(shù)要素為核心架構(gòu)體系[31],系統(tǒng)化驅(qū)動經(jīng)濟社會的綠色轉(zhuǎn)型進程。數(shù)據(jù)、算法和算力三者的有機結(jié)合,實現(xiàn)持續(xù)強化的智能增強,使人工智能成為撬動降碳減污擴綠增長協(xié)同的核心技術(shù)引擎。數(shù)據(jù)作為人工智能的基礎(chǔ),收集、整合和分析大量的環(huán)境、經(jīng)濟和社會數(shù)據(jù),能夠揭示出碳排放、污染狀況、生態(tài)資源分布等關(guān)鍵信息,為制定科學合理的降碳減污策略提供數(shù)據(jù)支撐。數(shù)據(jù)要素具有虛擬性、非競爭性、非排他性(或部分排他性)、規(guī)模報酬遞增、正外部性等特征,是經(jīng)濟增長和價值創(chuàng)造的重要源泉[32]。當前,數(shù)據(jù)要素已成為生態(tài)治理的核心資產(chǎn),降碳減污擴綠增長本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動的系統(tǒng)工程,其效能取決于對多源生態(tài)數(shù)據(jù)的實時解析與轉(zhuǎn)化能力。人工智能通過全域感知能夠?qū)崿F(xiàn)精準調(diào)控,提升資源調(diào)度使用能力、塑造智慧化流程[33],利用其強大的數(shù)據(jù)融合分析、模式識別與優(yōu)化決策能力,精準識別碳排放與各類污染物排放之間復雜的“同源同過程”關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡。算法作為人工智能的核心,具有復雜的計算模型和邏輯,能夠基于數(shù)據(jù)要素進行處理和分析,通過其關(guān)聯(lián)性和規(guī)律性,從而預測未來的趨勢和變化。在經(jīng)濟社會的綠色轉(zhuǎn)型中,算法可以應用于碳排放預測、環(huán)境污染預警、生態(tài)資源優(yōu)化配置等方面,提高決策的科學性和準確性。在能源優(yōu)化領(lǐng)域,強化學習算法可動態(tài)優(yōu)化工業(yè)窯爐、智能電網(wǎng)的能耗調(diào)度,通過精準預測和實時調(diào)整設備運行參數(shù),可降低鋼鐵、化工等行業(yè)單位能耗。在生態(tài)保護領(lǐng)域,人工智能技術(shù)能夠幫助識別森林砍伐、濕地退化等生態(tài)破壞行為,研究指出亞馬遜雨林保護項目可通過該算法使非法采伐監(jiān)測響應時間有效縮短[34]。算力是算法和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設施,強大的計算能力可以支持大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和復雜的模型運算,使得人工智能能夠?qū)崟r、高效地應用于更多的領(lǐng)域。在經(jīng)濟社會綠色轉(zhuǎn)型的過程中,算力可以支持大數(shù)據(jù)分析和智能決策系統(tǒng)的運行,為降碳減污、生態(tài)保護和綠色發(fā)展提供強大的技術(shù)支持。龐大算力的大模型可以通過全域感知實現(xiàn)精準調(diào)控,其與衛(wèi)星遙感、物聯(lián)傳感、地面監(jiān)測的融合,能夠突破傳統(tǒng)環(huán)境監(jiān)測的時空限制。例如,國家部署的“長江流域全覆蓋水監(jiān)控系統(tǒng)”通過立體感知網(wǎng)絡為生態(tài)治理裝上“數(shù)字天眼”。在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,云計算和人工智能技術(shù)可以整合和分析氣象、土壤、作物生長等數(shù)據(jù),提供精準種植建議,提高土地資源利用效率,保護生態(tài)環(huán)境。(二)多元整體協(xié)同治理生態(tài)文明的整體性治理要求破除“多頭領(lǐng)導”困局,實現(xiàn)跨部門、跨區(qū)域、跨主體的系統(tǒng)性協(xié)同。在經(jīng)濟活動與治理過程中,不同主體間信息掌握的差異會導致決策偏差、機會主義行為或資源配置低效,尤其在生態(tài)環(huán)境治理領(lǐng)域,表現(xiàn)為政府與企業(yè)間的污染排放信息差、跨區(qū)域治理中的監(jiān)測數(shù)據(jù)割裂、部門協(xié)同中的信息壁壘等問題,易引發(fā)“監(jiān)管漏洞”“搭便車”等治理困境。數(shù)智時代,海量數(shù)據(jù)得以存儲并整理形成數(shù)據(jù)池,為智能算法提供基礎(chǔ),使得智能算法為消除搜尋摩擦和信息不對稱作出了貢獻[35]。此外,多元環(huán)境治理主體與分散化的權(quán)力結(jié)構(gòu)安排,導致了跨部門間信息共享不暢和協(xié)同性不足等問題的凸顯,這已成為長期制約和影響生態(tài)環(huán)境治理效果的一個根本性因素[36]。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)打破部門壁壘、激活多元共治構(gòu)建協(xié)同范式。從治理實踐看,破解這一困局的關(guān)鍵在于以技術(shù)賦能重塑協(xié)同邏輯,通過人工智能構(gòu)建跨域智能協(xié)同平臺,打破“數(shù)據(jù)煙囪”式的部門壁壘,實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)的標準化整合與實時共享,從而提升整體治理效能。人工智能賦能對治理模式的革新,為降碳減污擴綠增長的協(xié)同推進破除體制性障礙。傳統(tǒng)治理中,能源、環(huán)境、林業(yè)等部門的數(shù)據(jù)孤島割裂了碳、污、綠的內(nèi)在關(guān)聯(lián),跨區(qū)域生態(tài)補償因權(quán)責模糊陷入?yún)f(xié)商困境,公眾與企業(yè)因參與成本高被阻隔在治理體系之外。人工智能既能通過提供工具或資源以增強生態(tài)環(huán)境治理主體的決策與行動能力,又能實現(xiàn)信息資源的高效整合激發(fā)生態(tài)環(huán)境治理主體的內(nèi)在潛能以進行協(xié)同創(chuàng)新[37]。從治理效果看,這種技術(shù)驅(qū)動型共治重塑了多元主體角色。政府從管控者轉(zhuǎn)變?yōu)闃藴手贫ㄕ吲c仲裁者,依托人工智能實現(xiàn)智慧治理、優(yōu)化制度供給;企業(yè)成為自治主體,積極參與到社會治理的各個環(huán)節(jié)中,共同推動治理體系的現(xiàn)代化和高效化;公眾借力低門檻參與渠道形成監(jiān)督合力。這種信息對稱化的技術(shù)賦能,既矯正了傳統(tǒng)治理中因信息不對稱導致的政策執(zhí)行偏差,又通過透明化機制強化了企業(yè)環(huán)境責任與公眾監(jiān)督能力,使降碳減污擴綠增長的協(xié)同目標在信息充分的基礎(chǔ)上實現(xiàn)精準落地,為破解生態(tài)治理中的“信息困境”提供了系統(tǒng)性解決方案。這種系統(tǒng)重構(gòu)推動治理范式從“碎片響應”轉(zhuǎn)向“整體智治”,使降碳減污擴綠增長從政府“獨角戲”進階為社會“大合唱”,為生態(tài)文明建設注入可持續(xù)的協(xié)同動能。(三)資源智能協(xié)同增益資源編排理論強調(diào),組織競爭力源于對異質(zhì)性資源的“編排能力”,通過資源打包、資源部署與資源利用的動態(tài)適配,實現(xiàn)資源價值最大化。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)資源識別環(huán)節(jié)的智能化升級、資源配置的動態(tài)優(yōu)化、資源整合的跨界協(xié)同的智能化資源編排模式[38],突破傳統(tǒng)治理中“資源剛性分配”的局限,使生態(tài)資源、經(jīng)濟資源與社會資源能夠根據(jù)降碳減污擴綠增長的動態(tài)需求靈活重組,從而在有限資源約束下實現(xiàn)多維目標的協(xié)同增益。人工智能作為賦能手段是使理論規(guī)律轉(zhuǎn)化為實踐效能的催化劑,通過量化協(xié)同目標、優(yōu)化資源配置、轉(zhuǎn)化生態(tài)價值,構(gòu)建“智能治理—要素優(yōu)化—系統(tǒng)耦合”的內(nèi)在機制,使戰(zhàn)略的“必然性”轉(zhuǎn)化為“可行性”,最終支撐中國生態(tài)文明建設從“理念”走向“實踐”。其一,人工智能應用可以提高資源利用效率,降低能源消耗,促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級,使得實現(xiàn)降碳減污的預防、擴綠增長的戰(zhàn)略布局成為可能,推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向綠色化、智能化轉(zhuǎn)型。人工智能能夠利用大數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)增強認知,深度挖掘和分析環(huán)境、經(jīng)濟和社會等多維度數(shù)據(jù),提升對降碳減污擴綠增長等復雜問題的認知精度和深度,更準確地把握環(huán)境問題的本質(zhì)和規(guī)律,為實現(xiàn)智能治理提供有力支持。研究表明,以人工智能為核心的大模型應用、信息管控等技術(shù)顯著降低了企業(yè)碳排放強度,人工智能專利數(shù)每增加1%,碳強度可有效減少0.65%,這表明人工智能是促進碳減排的有效工具[39]。其二,人工智能改變了傳統(tǒng)要素傳播模式,賦能創(chuàng)新知識擴散,突破時間和空間的障礙,實現(xiàn)降碳減污擴綠增長協(xié)同推進的要素優(yōu)化。通過智能化的信息處理與傳輸機制,人工智能加速了知識、技術(shù)和經(jīng)驗的共享,促進了創(chuàng)新要素在降碳減污擴綠增長等領(lǐng)域的快速流動與優(yōu)化配置。這種要素優(yōu)化的過程不僅提升了治理效率,還增強了系統(tǒng)對復雜環(huán)境變化的適應性和韌性。同時,人工智能通過算法模型的優(yōu)化,能夠精準匹配不同區(qū)域、不同行業(yè)對降碳減污擴綠增長的具體需求,實現(xiàn)資源的精準投放和高效利用,進一步推動整體效能的提升。其三,人工智能通過構(gòu)建跨領(lǐng)域、跨部門的智能協(xié)同網(wǎng)絡,實現(xiàn)了信息、資源和行動的快速共享與協(xié)同,重塑治理運行架構(gòu)。數(shù)字孿生技術(shù)通過數(shù)字模型和現(xiàn)實實時數(shù)據(jù)進行交互,實現(xiàn)對物理實體的仿真和監(jiān)控[40],通過數(shù)字孿生構(gòu)建虛實映射的協(xié)同系統(tǒng),打破部門分割與區(qū)域壁壘,在虛擬環(huán)境中進行各種場景的模擬實驗,評估不同決策的效果,從而選擇最優(yōu)方案。這種虛實結(jié)合的方式,能夠?qū)崿F(xiàn)智能協(xié)同網(wǎng)絡的搭建,避免了傳統(tǒng)決策方式的盲目性和資源浪費。(四)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展降碳減污擴綠增長的協(xié)同推進應當是各要素之間相互促進、相互制約,形成良性循環(huán)的動態(tài)平衡過程。在這一過程中,人工智能作為關(guān)鍵的技術(shù)驅(qū)動力,通過其強大的數(shù)據(jù)處理、模式識別與優(yōu)化決策能力,促進降碳減污擴綠增長四大目標之間的深度耦合與協(xié)調(diào)發(fā)展,形成“技術(shù)—協(xié)同—治理”的閉環(huán)系統(tǒng),使降碳減污擴綠增長從政策理念轉(zhuǎn)化為可量化、可追溯、可調(diào)控的實踐范式。習近平總書記在全國生態(tài)環(huán)境保護大會上強調(diào)要“深化人工智能等數(shù)字技術(shù)應[41]。人工智能對降碳減污擴綠增長協(xié)同推進的賦能,是通過技術(shù)手段降低公共物品供給成本、加速綠色全要素生產(chǎn)率提升、優(yōu)化要素配置,推動“四協(xié)同”向智能化、精準化、動態(tài)化演進。一方面,人工智能為實現(xiàn)精準降碳、動態(tài)減污、智慧擴綠提供技術(shù)基座。人工智能通過深度挖掘和強化“碳污同源”的內(nèi)在聯(lián)系,為系統(tǒng)性、精準化地協(xié)同推進降碳減污、實現(xiàn)源頭治理和資源節(jié)約提供了關(guān)鍵的底層技術(shù)支撐。通過深入解析能源消費結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)活動、技術(shù)應用等環(huán)節(jié)的碳污耦合關(guān)系,人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)化協(xié)同路徑、強化降碳引領(lǐng)、提升協(xié)同效率的賦能作用。其一,識別并優(yōu)先推廣那些既能顯著降碳又能有效減污的技術(shù)路線和管理措施,克服傳統(tǒng)減污政策協(xié)同降碳的遲鈍性。其二,精準量化降碳行動對污染物減排的預期協(xié)同效益,為將降碳作為“牛鼻子”提供更精細的數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù),放大其引領(lǐng)作用。其三,助力構(gòu)建銜接污染治理與降碳目標的協(xié)同制度體系,在能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、技術(shù)研發(fā)推廣、監(jiān)管體系整合等關(guān)鍵領(lǐng)域,顯著提升政策協(xié)同、區(qū)域協(xié)同、領(lǐng)域協(xié)同、技術(shù)協(xié)同及監(jiān)管協(xié)同效應。在保障經(jīng)濟增長底線的前提下,依托人工智能搭建的技術(shù)基座能夠?qū)崿F(xiàn)“排放做減法、生態(tài)做加法、發(fā)展做乘法”的協(xié)同治理范式,為人與自然和諧共生提供可操作的科技路徑。另一方面,人工智能為提升系統(tǒng)韌性、防控生態(tài)風險筑牢安全防線。全球氣候變化加劇引致的極端天氣頻發(fā)、生態(tài)系統(tǒng)退化等“黑天鵝”事件,要求治理體系具備動態(tài)適應能力,這與韌性理論的核心訴求高度契合。系統(tǒng)韌性體現(xiàn)為其抵御外部沖擊維持核心功能、通過重組實現(xiàn)自適應進化的能力[42]。人工智能通過數(shù)字孿生實現(xiàn)風險預見、深度學習深化機理解析、智能優(yōu)化強化資源配置,以推進生態(tài)環(huán)境保護、修復、治理,提升生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量和穩(wěn)定性[43]。首先,人工智能的應用能夠降低數(shù)據(jù)獲取成本、增強數(shù)據(jù)時效,也便利數(shù)據(jù)要素的集成、調(diào)度和計算。使用人工智能賦能工業(yè)脫碳能夠有效突破“單點賦能”轉(zhuǎn)向“全產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)賦能”[44]。其次,人工智能能夠通過數(shù)字孿生構(gòu)建環(huán)境經(jīng)濟系統(tǒng)動態(tài)鏡像。通過耦合氣象、水文、能源、產(chǎn)業(yè)等多源數(shù)據(jù),構(gòu)建“自然—社會”數(shù)字孿生系統(tǒng),模擬氣候變化情景下碳循環(huán)失衡、污染物跨介質(zhì)遷移、生態(tài)服務衰減等連鎖反應,實現(xiàn)風險傳導路徑的可視化追蹤。再次,人工智能能夠通過深度學習破解非線性關(guān)系建模瓶頸,優(yōu)化決策路徑。深度學習算法通過特征提取與模式挖掘,有效解析生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)中各要素之間的耦合關(guān)系,從被動處置轉(zhuǎn)向主動適應性調(diào)控。最后,智能優(yōu)化算法增強協(xié)同治理韌性。面對多目標約束下的資源分配難題,強化學習等算法能夠通過訓練參數(shù)矩陣,實現(xiàn)有限預算下碳減排與生態(tài)修復的權(quán)衡。綜上,人工智能為統(tǒng)籌降碳減污、擴綠增長的多重目標構(gòu)建了動態(tài)適應的安全基座,進而支撐生態(tài)文明建設從“脆弱平衡”邁向“韌性共生”的高級形態(tài)。三、人工智能賦能降碳減污擴綠增長協(xié)同推進的有效路徑人工智能賦能降碳減污擴綠增長協(xié)同推進,而是一套覆蓋決策優(yōu)化、制度創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、資源管理與社會參與的系統(tǒng)性解決方案:立足降碳減污擴綠增長四維目標的內(nèi)在協(xié)同性,從技術(shù)落地的實踐轉(zhuǎn)化視角,構(gòu)建起人工智能深度介入生態(tài)治理的完整路徑體系。依托生態(tài)智能決策系統(tǒng)破解降碳減污的精準性難題,借助智能生態(tài)補償機制夯實擴綠增長的制度基石,貫通產(chǎn)學研鏈條驅(qū)動產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型,借助全周期資源智慧管理實現(xiàn)協(xié)同效益倍增,最終以綠色新人培育激活全民共治的社會動能。這些路徑相互支撐、動態(tài)聯(lián)動,共同將人工智能的技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為生態(tài)治理的實踐效能,為“四協(xié)同”目標的落地提供可操作、可復制的實施框架。(一)以人工智能構(gòu)建生態(tài)智能決策系統(tǒng),推進降碳減污協(xié)同生態(tài)智能決策系統(tǒng)是破解降碳減污協(xié)同治理中“數(shù)據(jù)碎片化、決策滯后性、措施孤立性”的核心技術(shù)支撐。針對多維目標協(xié)同的治理難題,構(gòu)建貫穿數(shù)據(jù)融合、模型優(yōu)化、動態(tài)調(diào)控的全鏈條,實現(xiàn)復雜系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。人工智能在制造業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中,能夠?qū)崿F(xiàn)應用場景創(chuàng)新與核心技術(shù)變革,為制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型注入新動力[45]。在數(shù)據(jù)層,通過部署物聯(lián)網(wǎng)傳感器、衛(wèi)星遙感、無人機巡檢等智能終端,實現(xiàn)對工業(yè)排放、機動車尾氣、揚塵污染等污染源的實時監(jiān)測,同步采集氣象條件、地形地貌、植被覆蓋等影響污染物擴散的環(huán)境參數(shù),形成覆蓋碳排放、污染物濃度及其擴散路徑的數(shù)據(jù)庫。在保障數(shù)據(jù)安全的前提下,利用人工智能算法打破部門與區(qū)域的數(shù)據(jù)壁壘,實現(xiàn)跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析。在模型層,基于深度學習構(gòu)建降碳減污協(xié)同決策模型。模型可以整合環(huán)境科學中的“生態(tài)價值”與經(jīng)濟學中的“成本效益”,通過強化學習模擬不同減排方案的實施效果,努力解決傳統(tǒng)決策中重碳減排輕污染治理和局部治理忽視區(qū)域協(xié)同的問題。在應用層,依托數(shù)字孿生技術(shù)搭建區(qū)域生態(tài)治理虛擬仿真平臺,將決策模型的輸出轉(zhuǎn)化為可視化、動態(tài)化的調(diào)控方案。通過實時接入污染源排放數(shù)據(jù)與環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù),系統(tǒng)可動態(tài)修正決策參數(shù),實現(xiàn)從精準預測到綠色實施再到反饋優(yōu)化的閉環(huán)管理。(二)依托人工智能完善生態(tài)補償機制,優(yōu)化擴綠增長的制度建設人工智能打造標準化的生態(tài)補償機制,有效解決在區(qū)域協(xié)同治理中利益關(guān)系問題。智能算法能夠?qū)崿F(xiàn)基于生態(tài)服務流動路徑與區(qū)域發(fā)展差異,動態(tài)匹配保護者與受益者。例如,通過構(gòu)建流域水文模型自動關(guān)聯(lián)上游保護區(qū)與下游受益城市,生成階梯式補償標準;區(qū)塊鏈支撐的智能合約則實現(xiàn)生態(tài)績效自動核驗與補償金精準撥付,降低協(xié)商成本與執(zhí)行偏差。推動環(huán)境法中環(huán)境保護與經(jīng)濟發(fā)展的異質(zhì)性思維向同質(zhì)性思維轉(zhuǎn)變,并以此為導向構(gòu)建環(huán)境法中的生態(tài)產(chǎn)品價值實現(xiàn)機制。人工智能為擴綠增長構(gòu)建市場化制度基座,增強生態(tài)文明建設的內(nèi)生動力,切實推進環(huán)境擴容與經(jīng)濟增長的協(xié)調(diào)發(fā)展。生態(tài)產(chǎn)業(yè)作為新的產(chǎn)業(yè)模式,能夠?qū)⑸鷳B(tài)資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟效益。這一過程中生態(tài)產(chǎn)品的價值實現(xiàn)至關(guān)重要,人工智能能夠精確評估生態(tài)系統(tǒng)服務價值,實現(xiàn)生態(tài)產(chǎn)品供需行為的智能化匹配,確保生態(tài)補償?shù)墓叫院涂沙掷m(xù)性。建立智能化的生態(tài)補償交易平臺,能夠促進生態(tài)資源在不同利益主體間的有效配置,推動形成生態(tài)產(chǎn)品價值實現(xiàn)的市場化機制。同時,根據(jù)生態(tài)稟賦的不同,人工智能還能輔助制定差異化的生態(tài)補償政策,針對不同區(qū)域的生態(tài)功能和保護需求,設計合理的補償標準和方式,激勵社會各界積極參與生態(tài)保護與建設,做到因地制宜的擴綠發(fā)展和經(jīng)濟增長,實現(xiàn)生態(tài)正義與分配正義的耦合。(三)人工智能部署戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè),推進產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級人工智能通過深度嵌入并重塑產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈條,系統(tǒng)驅(qū)動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)與未來產(chǎn)業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型升級。實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級不僅是提升環(huán)境治理水平的重要著力點,亦是紓解社會經(jīng)濟可持續(xù)轉(zhuǎn)型障礙的重要舉措[46]。習近平總書記指出,“要瞄準未來科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展制高點加快新一代信息技術(shù)、人工智能、量子科技、生物科技、新能源、新材料等領(lǐng)域科技創(chuàng)新,培育發(fā)展新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)。要積極運用新技術(shù)改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),推動產(chǎn)業(yè)高端化、智能化、綠色化”[47]。在戰(zhàn)略層面,需依托新型舉國體制優(yōu)勢,整合數(shù)據(jù)、算力、算法等關(guān)鍵要素,推動人工智能核心技術(shù)的系統(tǒng)性突破[48],為產(chǎn)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型構(gòu)筑堅實基礎(chǔ)。在路徑層面,人工智能通過構(gòu)建集成能源消耗、污染排放與環(huán)境影響數(shù)據(jù)的綠色低碳決策中樞,為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提供具備預測與推演能力的轉(zhuǎn)型方案,顯著提升全要素生產(chǎn)率,推動產(chǎn)業(yè)鏈從成本競爭導向轉(zhuǎn)向綠色價值導向,實現(xiàn)了其整體能級與價值鏈地位的戰(zhàn)略性躍遷[49]。同時,其賦能作用滲透至研發(fā)設計、生產(chǎn)制造及流通消費等產(chǎn)業(yè)全流程,實現(xiàn)資源減量、能效提升與污染溯源。面向未來產(chǎn)業(yè)競爭,人工智能進一步在商業(yè)航天、低空經(jīng)濟、生物制造等前沿領(lǐng)域的關(guān)鍵環(huán)節(jié)催化技術(shù)融合與模式創(chuàng)新,為培育具有國際競爭力的綠色產(chǎn)業(yè)集群注入持續(xù)動能。(四)以人工智能實現(xiàn)資源智慧管理全周期布局,推進協(xié)同增益以人工智能實現(xiàn)對資源智慧管理的全周期布局,彌合資源配置可持續(xù)性的階段性斷裂。習近平總書記強調(diào)“要抓住資源利用這個源頭,推進資源總量管理、科學配置、全面節(jié)約、循環(huán)利用,全面提高資源利用效率”[50]。充分應用人工智能的新技術(shù)優(yōu)勢,提高資源利用效率,守住自然資源有形和無形的邊界。以人工智能為核心構(gòu)建資源與污染的聯(lián)控系統(tǒng),通過源頭管控精準化、資源配置動態(tài)化、利用過程精益化、循環(huán)鏈路智能化,將資源利用效率提升內(nèi)化為降碳減污擴綠增長的核心動能。中國單位GDP能耗水平是世界平均水平的1.5倍,單位GDP碳排放是世界平均水平的1.7倍[51],因此,提高資源利用效率、降低經(jīng)濟發(fā)展對資源依賴性是必須之舉。首先,資源總量要實現(xiàn)動態(tài)管理突破靜態(tài)管控桎梏?；趨f(xié)同監(jiān)測網(wǎng)絡,衛(wèi)星遙感與深度學習算法能夠動態(tài)反演區(qū)域水資源儲量、礦產(chǎn)潛在分布及生態(tài)承載力閾值,能夠?qū)崿F(xiàn)對自然資源的可視化診斷。依托人口普查數(shù)據(jù)與模型,模擬人口增長與產(chǎn)業(yè)擴張下的資源代謝軌跡,預判關(guān)鍵資源供需缺口,通過總量管理遏制生態(tài)超載。其次,利用人工智能實現(xiàn)資源跨域的優(yōu)化配置。通過多目標強化學習算法調(diào)整參數(shù)矩陣,在碳排放強度、生態(tài)紅線等多重約束下實現(xiàn)跨區(qū)域資源調(diào)度方案。借助人工智能的算力,將資源稟賦納入產(chǎn)業(yè)準入規(guī)則,實現(xiàn)資源空間流動的科學重組。再次,實現(xiàn)資源過程精益控制。利用智能診斷網(wǎng)絡,優(yōu)化工業(yè)流程損耗,實時捕捉工業(yè)流程的跑冒滴漏。最后,激活資源循環(huán)價值。核驗企業(yè)循環(huán)利用率,聯(lián)動綠色金融工具實施差異化定價,使循環(huán)經(jīng)濟從末端消納向價值鏈高端躍遷。(五)人工智能沉浸式培育綠色新人,推進推動全民共治新格局人工智能通過構(gòu)建沉浸式、場景化的培育體系,正在系統(tǒng)塑造具備生態(tài)文明理念與實踐能力的“綠色新人”,為形成全民共治的生態(tài)環(huán)境治理新格局提供關(guān)鍵支撐。綠色新人的培育,不僅體現(xiàn)為綠色技能人才的系統(tǒng)化培養(yǎng)與跨域流動,更核心的是推動綠色生活方式成為公眾自覺,實現(xiàn)從意識啟蒙到行為轉(zhuǎn)化的深度轉(zhuǎn)變。在生產(chǎn)與消費的辯證關(guān)系中,以人工智能為引擎的新質(zhì)生產(chǎn)力正從供給側(cè)為生活方式綠色轉(zhuǎn)型提供物質(zhì)基礎(chǔ)與技術(shù)動力,而綠色生活方式則從需求側(cè)發(fā)起革命性變革,反向倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色升級,形成“生產(chǎn)—消費”良性循環(huán)。在此過程中,人工智能借助虛擬現(xiàn)實(VR)、數(shù)字孿生等技術(shù)構(gòu)建高度仿真的生態(tài)場景與污染處置模擬環(huán)境,使公眾在沉浸式體驗中深化對生態(tài)系統(tǒng)的認知與環(huán)境風險的理解,有效提升生態(tài)素養(yǎng)與責任意識。同時,基于人工智能的個性化學習平臺能夠依據(jù)用戶特征精準推送生態(tài)知識、環(huán)保政策與實踐案例,實現(xiàn)差異化、高效率的綠色教育普及。為進一步激勵公眾持續(xù)參與,人工智能還可依托大數(shù)據(jù)構(gòu)建綠色行為識別與激勵系統(tǒng),通過建立個人“綠色賬戶”,對出行、能耗、垃圾分類等行為進行量化追蹤與正向反饋。人工智能通過沉浸式培育、精準化引導與機制化激勵,系統(tǒng)推動綠色理念內(nèi)化于心、外化于行,為構(gòu)建“人人參與、人人盡責”的全民共治生態(tài)治理格局奠定了社會基礎(chǔ)與行動路徑。在美麗中國建設的宏偉目標下,人工智能正日益成為推動降碳減污擴綠增長協(xié)同共進的關(guān)鍵力量。通過能源系統(tǒng)優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)流程再造與環(huán)境智能治理,人工智能在提升能效、降低污染、擴大生態(tài)容量以及促進綠色經(jīng)濟增長等方面展現(xiàn)出顯著潛力,為實現(xiàn)高質(zhì)量綠色發(fā)展奠定了技術(shù)基礎(chǔ)與路徑支撐。與此同時,也應清醒認識到,人工智能作為仍處于快速發(fā)展中的新興技術(shù),其賦能綠色轉(zhuǎn)型的過程伴隨著諸多不確定性,需要在技術(shù)探索中同步推進制度構(gòu)建與規(guī)范引導。只有建立健全相應的政策框架、標準體系與倫理約束機制,才能有效引導人工智能沿著服務生態(tài)文明的方向穩(wěn)步發(fā)展,防范潛在風險,確保技術(shù)應用與生態(tài)目標深度融合。人工智能本身具有開放、協(xié)同、跨域的技術(shù)特性,與全球環(huán)境治理所倡導的共商共建共享理念高度契合。在推動全球綠色轉(zhuǎn)型與智能革命交織并行的進程中,人工智能不僅是技術(shù)工具,更是國際合作的橋梁。中國在智能環(huán)保、低碳發(fā)展等領(lǐng)域的實踐與智慧,能夠為構(gòu)建公平合理、協(xié)同高效的全球生態(tài)治理體系提供新范式,貢獻具有中國特色的綠色智能方案。參考文獻[1]習近平.高舉中國特色社會主義偉大旗幟為全面建設社會主義現(xiàn)代化國家而團結(jié)奮斗——在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會上的報告[M].北京:人民出版社,2022:50.[2]周宏春.經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型:價值意蘊、轉(zhuǎn)型路徑與實施機制[J].北京行政學院學報,2025(3):108-117.[3]中共中央國務院關(guān)于加快經(jīng)濟社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型的意見[M].北京:人民出版社,2024:2.[4]習近平.構(gòu)建高質(zhì)量伙伴關(guān)系開啟金磚合作新征程——在金磚國家領(lǐng)導人第十四次會晤上的講話[N].人民日報,2022-06-24(2).[5]郭凱明.人工智能發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級與勞動收入份額變動[J].管理世界,2019(7):60-77,202-203.[6]朱幫助,田超,王平.中國減污降碳協(xié)同度評估與驅(qū)動因素研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2025(8):2555-2565.[7]秦子龍,謝晗進.工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型與減污降碳協(xié)同治理——來自A股制造業(yè)上市公司的證據(jù)[J].投資研究,2025(6):93-110.[8]張秀武,沈洋.人工智能對減污降碳協(xié)同治理的影響效應及作用機制研究[J].現(xiàn)代財經(jīng)(天津財經(jīng)大學學報),2025(5):77-94.[9]胡雪萍,李玉頌.人工智能如何驅(qū)動居民消費碳減排?[J].福建論壇(人文社會科學版),2025(4):80-100.[10]劉深,曹玉娟.數(shù)字碳中和:人工智能推動產(chǎn)業(yè)降碳的雙重效應探析[J].江蘇大學學報(社會科學版),2025(2):26-39.[11]吳傳清,鄧和順,夏啟煒.數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新對綠色發(fā)展水平的影響研究[J].中國軟科學,2025(2):66-80.[12]何琨玟,張文彬,張楠.數(shù)智賦能與中國節(jié)能降碳效率:機制與效應[J].中國地質(zhì)大學學報(社會科學版),2025(1):82-99.[13]卿玲麗,季周,張雯悅.企業(yè)數(shù)字技術(shù)應用的減污降碳協(xié)同效應研究[J].財經(jīng)理論與實踐,2024(4):136-143.[14]汪紅駒,丁少斌.生成式人工智能的經(jīng)濟影響研究進展[J].經(jīng)濟學動態(tài),2025(8):191-208.[15]陳曉紅,歐陽長風,張乘,等.資源環(huán)境數(shù)智協(xié)同管理的研究框架與未來展望[J].資源科學,2024(4):657-670.[16]中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十五個五年規(guī)劃的建議(二o二五年十月二十三日中國共產(chǎn)黨第二十屆中央委員會第四次全體會議通過)[N].人民日報2025-10-29(1).[17]李建新.中國經(jīng)濟高速發(fā)展的“壓縮型”環(huán)境問題特征[J].社會科學,2000(4):50-54.[18]季雷,陳姝興.新質(zhì)生產(chǎn)力與高質(zhì)量發(fā)展研究[J].政治經(jīng)濟學評論,2025(2):65-93.[19]高吉喜,李慧敏,田美榮.生態(tài)資產(chǎn)資本化概念及意義解析[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學報,2016(1):41-46.[20]鄒秀清,楊林茵,邢盛,等.數(shù)字經(jīng)濟對碳鎖定的影響效應及作用機制研究[J].統(tǒng)計與管理,2025(5):4-13.[21]趙鳳儀,熊明輝.我國跨區(qū)域水污染治理的困境及應對策略[J].南京社會科學,2017(5):74-80.[22]郝曉燕,董超,王曉磊.高耗能產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)降碳減污擴綠增長的協(xié)同效應研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2025(7):1-12.[23]李伯華,曾榮倩,劉沛林,等.基于CAS理論的傳統(tǒng)村落人居環(huán)境演化研究——以張谷英村為例[J].地理研究,2018(10):1982—1996.[24]劉世錦,趙勇,劉耕源.降碳減污擴綠增長:“四位一體”評估框架及測度[J].生態(tài)文明研究,2024(3):21—41.[25]呂文斌,趙盟.以碳達峰