人工智能赋能降碳减污扩绿增长协同推进的理论逻辑与有效路径-刘华初

网络首发时间：2025-11-2014:45:31网络首发地址：/urli人工智能赋能降碳减污扩绿增长协同推进的理论逻辑与有效路径刘华初刘梦琪王瑜聪(复旦大学马克思主义学院,上海200433)摘要:协同推进降碳减污扩绿增长是新时代生态文明建设的核心任务,然而在实践中面临发展方式转型缓慢与治理系统协同梗阻的双重困境,具体表现为环境政策跨期执行困难、区域生态治理割裂以及多维目标协同复杂等挑战,亟待颠覆性技术赋能以寻求系统性破局。鉴于此,人工智能凭借其数据驱动、算法优化与算力支撑的技术架构,通过“技术—赋能”与“治理—协同”双重逻辑机理,为破解上述困境提供了全新范式。在技术层面,人工智能构成了赋能的基础能力基座;在治理层面,它通过重塑主体协同、资源配置与系统耦合模式,有效提升了整体智治水平。为实现从理论到实践的转化,可建构一套系统性路径体系:构建生态智能决策系统、完善智能生态补偿机制、部署战略性新兴产业和未来产业、实现资源全周期智慧管理以及培育绿色新人。这些路径相互支撑,共同构成了人工智能赋能降碳减污扩绿增长协同推进的实践框架,为以高品质生态环境支撑高质量发展提供了理论依据与行动指南。关键词:人工智能;降碳减污扩绿增长;生态文明;协同推进;绿色转型基金项目:教育部哲学社会科学研究重大课题“人工智能背景下马克思劳动价值论时代化研究” 作者简介:刘华初,复旦大学马克思主义学院教授,博士生导师,研究方向:马克思主义哲学、历史哲学、杜威实用主义与语言哲学、人工智能相关哲学问题;刘梦琪,复旦大学马克思主义学院博士研究生,研究方向:马克思主义政治经济学、人工智能应用、可持续发展;王瑜聪,复旦大学马克思主义学院博士研究生,研究方向:马克思主义政治经济学、新质生产力等。全球环境变化背景下如何实现可持续发展是21世纪人类社会面临的科学议题与时代挑战。党的二十大报告在推进美丽中国建设的重要举措中,明确指出要“协同推进降碳、减污、扩绿、增长,推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展”[1]o降碳减污扩绿增长协同推进作为我国当前生态文明建设的有效着力点,回答了经济社会发展全面绿色转型的方向和内容[2]。《中共中央国务院关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》中将“协同推进降碳、减污、扩绿、增长”[3]作为绿色转型的总 作者简介:刘华初,复旦大学马克思主义学院教授,博士生导师,研究方向:马克思主义哲学、历史哲学、杜威实用主义与语言哲学、人工智能相关哲学问题;刘梦琪,复旦大学马克思主义学院博士研究生,研究方向:马克思主义政治经济学、人工智能应用、可持续发展;王瑜聪,复旦大学马克思主义学院博士研究生,研究方向:马克思主义政治经济学、新质生产力等。习近平总书记指出,“谁能把握大数据、人工智能等新经济发展机遇,谁就把准了时代脉[4]o具有高发展潜力和强溢出效应的人工智能技术无疑是推动经济社会绿色转型,推进社会主义生态文明建设的焦点[5]。全面赋能我国经济绿色化发展,人工智能是极其重要的战略抓手。在数智经济时代,以大模型为牵引、大数据为基座、大算力为支撑的人工智能技术集群,正在以新质生产力形式,全方位、深层次融入经济社会各领域,成为塑造经济发展绿色转型的新动能。随着人工智能广泛嵌入社会运行体系,人工智能对降碳减污扩绿增长协同推进的影响已经引起学术界的广泛关注,总体上形成了三条研究主线。一是作用机理研究。人工智能通过算法优化、智能感知和预测控制等手段促进资源高效配置与能源结构优化,在生产制造、交通、能源等领域推动绿色转型,实现减排降碳与效率提升的兼容[6-7]。研究指出,人工智能的绿色赋能作用主要体现在信息要素替代物质要素、智能决策降低能耗与污染强度、数字化治理提升环境监管效能[8-9]。二是情境有效性考察。不同地区、行业与企业在人工智能绿色赋能中存在显著差异:地区间数字基础设施和产业结构差异导致人工智能绿色效应呈“东强西弱”格局[10];企业层面则受技术吸收能力、数据要素投入与治理水平制约[11]。同时,不同行业的赋能路径不同,高耗能行业侧重过程控制优化,服务业则依托智能管理与绿色供应链实现减排。三是赋能优化路径设计。多数研究指出应完善人工智能绿色创新与数据基础设施政策体系,推动人工智能与能源、制造、交通等重点行业深度融合,建立绿色算法与碳管理标准体系,促进数据共享与技术扩散,并强化区域协调与差异化支持,以实现人工智能赋能降碳减污扩绿增长的协同共赢目标[12-15]。概而述之,既有研究就人工智能与降碳减污扩绿增长协同推进之间的内在关联进行了初步探索,但是仍旧存在较大的拓展空间,主要体现为人工智能赋能降碳减污扩绿增长协同推进的底层逻辑及其嵌入路径仍旧模糊。其一,关于降碳减污扩绿增长的协同推进,其内在逻辑尚未理清。现有研究多停留在现象描述层面,阐述了人工智能的直接作用,但缺乏对其赋能协同的生成逻辑与关键特征的深入解析。其二,降碳减污扩绿增长协同有效路径不明。现有研究多止步于宏观层面的效益探讨,尚未厘清人工智能赋能协同过程的具体作用路径与关键抓手。数智化嵌入社会运行机制下,厘清人工智能赋能逻辑,解析其底层微观机制,寻求有效的践行路径,能够显著重塑人工智能促进高质量发展的赋能框架系统,为政府人工智能政策的完善提供理论指引。因此,对人工智能赋能降碳减污扩绿增长协同推进的现实需求、理论逻辑及其实践路径加以系统解析,既是贯彻落实党的二十届四中全会关于“加快经济社会发展全面绿色转型,建设美丽中国”[16]部署要求的关键举措,也有助于进一步推进人与自然和谐共生的现代化。一、降碳减污扩绿增长协同推进的困境及需求降碳减污扩绿增长的协同推进是全面实现绿色低碳转型和可持续发展的实践需要。然而,现实进程仍受制于先进工业升级转换解锁缓慢与生态治理系统协同梗阻的叠加困境,亟须从理论层面揭示其深层机制,从而为人工智能赋能提供坚实的学理依据。(一)发展方式滞后性困境与治理系统协同梗阻1.先进工业升级转换解锁缓慢传统工业向先进工业转换过程缓慢,严重制约了生态、环境以及经济之间的协调发展。有研究从“压缩型工业化”视角分析现代化发展中的生态困境,指出其根源在于压缩型的工业化策略与进程的内在张力[17]。发展方式转型困境根植于制度变迁的路径依赖特性。微观层面,从内部来看,企业受制于资产专用性束缚。传统生产中既有的高碳生产设施形成沉没成本,工业项目本身投资规模大、周期长、回收慢,生产设备往往服役时间较长,其专用性特征迫使企业陷入“淘汰即亏损、技改缺资金”的两难。企业因“损失规避”心理,明知绿色转型必要,却缺乏技术迭代资金与风险承担能力。从外部环境来看,全球价值链低端锁定与发达国家设置的绿色技术壁垒相互叠加[18],阻碍了企业的自主绿色低碳技术创新,导致先进工业升级转换进程缓慢。中观层面,自然界生态资源因产权归属国有而通常被认定为“公共产品”,其非排他性加剧了个人“搭便车”的行为倾向,削弱了个体为资源消费支付成本的意愿[19],使得环境外部成本难以有效内化,进而形成清洁技术的“绿色溢价”壁垒。宏观层面,GDP导向的政绩考核体系固化了激励结构错配,并在“锦标赛”体制下易出现环境牺牲。此外,传统产业深陷碳锁定路径依赖[20],经济社会系统困于“高碳均衡”状态,其破局亟须新技术的外生冲击,而人工智能有望成为打破锁闭的关键历史契机。2.生态治理系统的协同梗阻降碳减污扩绿增长的协同推进,不仅受发展方式转型的结构性制约,更深受多维度的系统性梗阻的掣肘。这种梗阻并非源于单一领域的局部障碍,而是贯穿于治理过程的时间、空间布局与系统结构之中。在时间维度上,政策短视性与生态过程长期性形成根本张力;在空间维度上,区域利益分化与生态要素流动性产生匹配失衡;在系统维度上,目标复杂性与治理工具单一性共同削弱协同效能。三者交织叠加,使得生态环境治理陷入“局部优化而整体低效”的困局,成为制约降碳减污扩绿增长四维目标有机统一的深层制度性障碍。一是环境政策跨期执行的困难。碳减排的长期性与政策周期的短期性之间存在张力。中央政府的长远生态目标与地方政府的任期考核存在激励错位,导致政策执行出现“层层稀释”效应[21]。而人工智能大模型构建的预测、模拟与适配的动态治理系统,能够提升政府治理能力现代化,弥合跨期委托代理裂痕。制定合理的环境政策需要具有长远视野和精准预测的能力,其治理效能的发挥依赖于足量的数据和强大的算力支撑。人工智能能够通过政策模拟预演,实现生态效益的最大化与可持续性。二是区域协同生态治理的迫切性。生态要素的跨域流动性与价值外部性导致产权界定成本高,需构建“可计量—可补偿—可交易”的协同治理体系。就整体而言,我国的高能耗产业在区域间存在不协调的分布,降碳减污扩绿增长方面的综合发展水平存在显著的地区差异性,高耗能产业集聚区呈现“高碳锁定”与“绿色转型”的双向挤压态势,亟须新技术工具赋能绿色转型[22]。就局部而言,生态系统的空间流动性引致外部计量困境。上游保护区创造的碳汇效益被下游经济区无偿占用,而污染物的跨域迁移导致责任边界模糊。这凸显了传统区域治理理论对生态要素流动性的忽视,需要强化系统协同治理的理论创新。旨在优化资源配置的产权制度在现实中面临高交易成本壁垒,传统科层治理受行政边界的刚性约束,形成“生态贡献—经济受益”之间的结构性失衡。在此背景下,亟须探索区块链技术构建去中心化的跨域治理机制,为生态补偿提供智能、可信化的计量工具,从而为“绿水青山”向“金山银山”的价值转化奠定技术支撑。三是多维目标协同的治理难题。降碳减污扩绿增长协同推进具有内在的递归性与非线性,其目标特性超越传统线性规划的解析能力,导致治理陷入“整体性失灵”的困境[23]。事实上,生态、环境和经济之间并非零和博弈关系,系统之间可协调共生,并激发新的增长动能[24]。传统治理依赖的线性规划工具并不适用于当前经济社会绿色转型的复杂形势,难以适配整体性、协调性与前瞻性的系统要求。这反映了传统还原论思维在复杂系统治理中的失效,将降碳减污扩绿增长割裂分析的理论范式,无法把握四者间的本质联系,亟须在新技术赋能下探索“协同”的融合理论框架。人工智能的大数据处理协同能力,能够破解多领域间的数据孤岛,打破能源、环保与林业等系统间的割裂,推动构建“环境—经济”系统的整体性视角,实现治理范式从有限理性向生态理性的跃迁。(二)当前生态文明建设的战略需求党的十八大以来,我国绿色低碳发展取得历史性成就,但生态文明建设仍处于压力叠加、负重前行的关键期。协同推进降碳减污扩绿增长,以高品质生态环境支撑高质量发展,是实现美丽中国建设目标的战略路径。我国迫切需要以碳达峰碳中和为牵引,处理好当前和长远的关系,稳步实施降碳减污协同增效行动,推动生态环境质量持续改善[25]。降碳减污扩绿增长协同推进需要颠覆式技术赋能,其作为中国生态文明建设的核心内容,既体现了对生态与经济关系的规律性认识,也反映了技术革命与社会发展的内在耦合。其一,马克思主义生态哲学中国化的理论要求。马克思主义对人类生产活动的历史考察与现实批判,蕴含着深刻的生态哲学意蕴,为当代生态文明建设奠定了坚实的理论根基。生产力是推动社会进步的根本力量,而生产力的发展必须与自然环境相协调。“劳动首先是人和自然之间的过程,是人以自身的活动来中介、调整和控制人和自然之间的物质变换的过程。”[26]这一论断表明,人类生产活动本质上是人与自然之间的交互作用,这也明确了生产力发展必须以生态承载力为边界。生态与经济并非二元对立,而是“相互制约、相互促进”的辩证统一体。降碳减污扩绿是修复生态系统、保障人类生存基础的前提,而增长是实现生态保护物质条件的保障,二者必须通过协同机制打破“先破坏后治理”的线性逻辑。其二,降碳减污扩绿增长协同推进是平衡“公共物品供给”与“增长支撑能力”的必然选择。生态环境具有非竞争性和非排他性,属于典型的纯公共物品。这类物品会产生“搭便车”问题,市场机制难以有效供给,易陷入“公地悲剧”[27]。生态资源的公共物品属性决定了其保护不能完全依赖市场,必须由政府主导,通过强制性政策避免个体理性导致集体非理性的出现。降碳减污扩绿增长协同推进产生的重要原因之一为资源配置不符合可持续发展模式,这就需要加强资源配置的相关监督,人工智能技术的应用则能够实现监督的常态化、及时性和预防性。其三,加快人工智能赋能绿色转型,不仅是突破生态约束的内生需求,更是参与全球治理的重要手段和推动中国式现代化的必然选择。当前新一轮科技革命和产业变革纵深推进,全球正进入经济转型发展的新阶段。以生成式人工智能、量子计算为代表的颠覆性技术正在重构产业竞争格局,而全球温升已逼近1.5℃临界点[28]。在技术革命与气候治理的交汇期,数字技术的指数级发展带来能源需求激增。2020年以来主要国家(地区)出台了面向2050年碳中和长期愿景的“绿色新政”,作为政府应对气候危机和提振经济颓势的施政纲领,并领导全球零碳转型和绿色革、欧盟、日本等均出台相关方案,强调人工智能在生态领域的重要作用[30]。在此背景下,加快人工智能赋能绿色转型,协同推进降碳减污扩绿增长,是我国应对多重挑战、实现高质量发展的必由之路。二、人工智能赋能降碳减污扩绿增长协同推进的理论逻辑人工智能赋能降碳减污扩绿增长协同推进体现了对全球绿色技术革命趋势的前瞻洞察和对生态文明建设核心任务的深刻理解,是对人工智能重塑生态治理范式的规律性认识。降碳减污扩绿增长作为生态文明建设的核心内容,其本质是通过系统性变革推动经济社会发展全面绿色转型。人工智能凭借其数据驱动、算法优化与算力支撑的技术架构,通过“技术—赋能”与“治理—协同”双重逻辑机理,为破解上述困境提供了全新范式。在技术层面,人工智能构成了赋能的基础能力基座;在治理层面,它通过重塑主体协同、资源配置与系统耦合模式,有效提升了整体智治水平。“技术—赋能”是实现的根基,“治理—协同”是效能升华的关键,二者共同构成了一个从技术可能性通向治理有效性的完整理论闭环,为理解人工智能引领降碳减污扩绿增长协同推进提供了清晰的分析框架。(一)技术创新驱动效应人工智能以数据、算法与算力三大技术要素为核心架构体系[31],系统化驱动经济社会的绿色转型进程。数据、算法和算力三者的有机结合,实现持续强化的智能增强,使人工智能成为撬动降碳减污扩绿增长协同的核心技术引擎。数据作为人工智能的基础,收集、整合和分析大量的环境、经济和社会数据,能够揭示出碳排放、污染状况、生态资源分布等关键信息,为制定科学合理的降碳减污策略提供数据支撑。数据要素具有虚拟性、非竞争性、非排他性(或部分排他性)、规模报酬递增、正外部性等特征,是经济增长和价值创造的重要源泉[32]。当前,数据要素已成为生态治理的核心资产,降碳减污扩绿增长本质是数据驱动的系统工程,其效能取决于对多源生态数据的实时解析与转化能力。人工智能通过全域感知能够实现精准调控,提升资源调度使用能力、塑造智慧化流程[33],利用其强大的数据融合分析、模式识别与优化决策能力,精准识别碳排放与各类污染物排放之间复杂的“同源同过程”关联网络。算法作为人工智能的核心,具有复杂的计算模型和逻辑,能够基于数据要素进行处理和分析,通过其关联性和规律性,从而预测未来的趋势和变化。在经济社会的绿色转型中,算法可以应用于碳排放预测、环境污染预警、生态资源优化配置等方面,提高决策的科学性和准确性。在能源优化领域,强化学习算法可动态优化工业窑炉、智能电网的能耗调度,通过精准预测和实时调整设备运行参数,可降低钢铁、化工等行业单位能耗。在生态保护领域,人工智能技术能够帮助识别森林砍伐、湿地退化等生态破坏行为,研究指出亚马逊雨林保护项目可通过该算法使非法采伐监测响应时间有效缩短[34]。算力是算法和数据的基础设施,强大的计算能力可以支持大规模的数据处理和复杂的模型运算,使得人工智能能够实时、高效地应用于更多的领域。在经济社会绿色转型的过程中,算力可以支持大数据分析和智能决策系统的运行,为降碳减污、生态保护和绿色发展提供强大的技术支持。庞大算力的大模型可以通过全域感知实现精准调控,其与卫星遥感、物联传感、地面监测的融合,能够突破传统环境监测的时空限制。例如,国家部署的“长江流域全覆盖水监控系统”通过立体感知网络为生态治理装上“数字天眼”。在智慧农业领域,云计算和人工智能技术可以整合和分析气象、土壤、作物生长等数据,提供精准种植建议,提高土地资源利用效率,保护生态环境。(二)多元整体协同治理生态文明的整体性治理要求破除“多头领导”困局,实现跨部门、跨区域、跨主体的系统性协同。在经济活动与治理过程中,不同主体间信息掌握的差异会导致决策偏差、机会主义行为或资源配置低效,尤其在生态环境治理领域,表现为政府与企业间的污染排放信息差、跨区域治理中的监测数据割裂、部门协同中的信息壁垒等问题,易引发“监管漏洞”“搭便车”等治理困境。数智时代,海量数据得以存储并整理形成数据池,为智能算法提供基础,使得智能算法为消除搜寻摩擦和信息不对称作出了贡献[35]。此外,多元环境治理主体与分散化的权力结构安排,导致了跨部门间信息共享不畅和协同性不足等问题的凸显,这已成为长期制约和影响生态环境治理效果的一个根本性因素[36]。人工智能能够实现打破部门壁垒、激活多元共治构建协同范式。从治理实践看,破解这一困局的关键在于以技术赋能重塑协同逻辑,通过人工智能构建跨域智能协同平台,打破“数据烟囱”式的部门壁垒,实现生态环境数据的标准化整合与实时共享,从而提升整体治理效能。人工智能赋能对治理模式的革新,为降碳减污扩绿增长的协同推进破除体制性障碍。传统治理中,能源、环境、林业等部门的数据孤岛割裂了碳、污、绿的内在关联,跨区域生态补偿因权责模糊陷入协商困境,公众与企业因参与成本高被阻隔在治理体系之外。人工智能既能通过提供工具或资源以增强生态环境治理主体的决策与行动能力,又能实现信息资源的高效整合激发生态环境治理主体的内在潜能以进行协同创新[37]。从治理效果看,这种技术驱动型共治重塑了多元主体角色。政府从管控者转变为标准制定者与仲裁者,依托人工智能实现智慧治理、优化制度供给;企业成为自治主体,积极参与到社会治理的各个环节中,共同推动治理体系的现代化和高效化;公众借力低门槛参与渠道形成监督合力。这种信息对称化的技术赋能,既矫正了传统治理中因信息不对称导致的政策执行偏差,又通过透明化机制强化了企业环境责任与公众监督能力,使降碳减污扩绿增长的协同目标在信息充分的基础上实现精准落地,为破解生态治理中的“信息困境”提供了系统性解决方案。这种系统重构推动治理范式从“碎片响应”转向“整体智治”,使降碳减污扩绿增长从政府“独角戏”进阶为社会“大合唱”,为生态文明建设注入可持续的协同动能。(三)资源智能协同增益资源编排理论强调,组织竞争力源于对异质性资源的“编排能力”,通过资源打包、资源部署与资源利用的动态适配,实现资源价值最大化。人工智能能够实现资源识别环节的智能化升级、资源配置的动态优化、资源整合的跨界协同的智能化资源编排模式[38],突破传统治理中“资源刚性分配”的局限,使生态资源、经济资源与社会资源能够根据降碳减污扩绿增长的动态需求灵活重组,从而在有限资源约束下实现多维目标的协同增益。人工智能作为赋能手段是使理论规律转化为实践效能的催化剂,通过量化协同目标、优化资源配置、转化生态价值,构建“智能治理—要素优化—系统耦合”的内在机制,使战略的“必然性”转化为“可行性”,最终支撑中国生态文明建设从“理念”走向“实践”。其一,人工智能应用可以提高资源利用效率,降低能源消耗,促进产业结构的优化升级,使得实现降碳减污的预防、扩绿增长的战略布局成为可能,推动传统产业向绿色化、智能化转型。人工智能能够利用大数据和机器学习技术增强认知,深度挖掘和分析环境、经济和社会等多维度数据,提升对降碳减污扩绿增长等复杂问题的认知精度和深度,更准确地把握环境问题的本质和规律,为实现智能治理提供有力支持。研究表明,以人工智能为核心的大模型应用、信息管控等技术显著降低了企业碳排放强度,人工智能专利数每增加1%,碳强度可有效减少0.65%,这表明人工智能是促进碳减排的有效工具[39]。其二,人工智能改变了传统要素传播模式,赋能创新知识扩散,突破时间和空间的障碍,实现降碳减污扩绿增长协同推进的要素优化。通过智能化的信息处理与传输机制,人工智能加速了知识、技术和经验的共享,促进了创新要素在降碳减污扩绿增长等领域的快速流动与优化配置。这种要素优化的过程不仅提升了治理效率,还增强了系统对复杂环境变化的适应性和韧性。同时,人工智能通过算法模型的优化,能够精准匹配不同区域、不同行业对降碳减污扩绿增长的具体需求,实现资源的精准投放和高效利用,进一步推动整体效能的提升。其三,人工智能通过构建跨领域、跨部门的智能协同网络,实现了信息、资源和行动的快速共享与协同,重塑治理运行架构。数字孪生技术通过数字模型和现实实时数据进行交互,实现对物理实体的仿真和监控[40],通过数字孪生构建虚实映射的协同系统,打破部门分割与区域壁垒,在虚拟环境中进行各种场景的模拟实验,评估不同决策的效果,从而选择最优方案。这种虚实结合的方式,能够实现智能协同网络的搭建,避免了传统决策方式的盲目性和资源浪费。(四)系统耦合协调发展降碳减污扩绿增长的协同推进应当是各要素之间相互促进、相互制约,形成良性循环的动态平衡过程。在这一过程中,人工智能作为关键的技术驱动力,通过其强大的数据处理、模式识别与优化决策能力,促进降碳减污扩绿增长四大目标之间的深度耦合与协调发展,形成“技术—协同—治理”的闭环系统,使降碳减污扩绿增长从政策理念转化为可量化、可追溯、可调控的实践范式。习近平总书记在全国生态环境保护大会上强调要“深化人工智能等数字技术应[41]。人工智能对降碳减污扩绿增长协同推进的赋能,是通过技术手段降低公共物品供给成本、加速绿色全要素生产率提升、优化要素配置,推动“四协同”向智能化、精准化、动态化演进。一方面,人工智能为实现精准降碳、动态减污、智慧扩绿提供技术基座。人工智能通过深度挖掘和强化“碳污同源”的内在联系,为系统性、精准化地协同推进降碳减污、实现源头治理和资源节约提供了关键的底层技术支撑。通过深入解析能源消费结构、产业活动、技术应用等环节的碳污耦合关系,人工智能能够实现优化协同路径、强化降碳引领、提升协同效率的赋能作用。其一,识别并优先推广那些既能显著降碳又能有效减污的技术路线和管理措施,克服传统减污政策协同降碳的迟钝性。其二,精准量化降碳行动对污染物减排的预期协同效益,为将降碳作为“牛鼻子”提供更精细的数据支撑和决策依据,放大其引领作用。其三,助力构建衔接污染治理与降碳目标的协同制度体系,在能源结构优化、产业结构调整、技术研发推广、监管体系整合等关键领域,显著提升政策协同、区域协同、领域协同、技术协同及监管协同效应。在保障经济增长底线的前提下,依托人工智能搭建的技术基座能够实现“排放做减法、生态做加法、发展做乘法”的协同治理范式,为人与自然和谐共生提供可操作的科技路径。另一方面,人工智能为提升系统韧性、防控生态风险筑牢安全防线。全球气候变化加剧引致的极端天气频发、生态系统退化等“黑天鹅”事件,要求治理体系具备动态适应能力,这与韧性理论的核心诉求高度契合。系统韧性体现为其抵御外部冲击维持核心功能、通过重组实现自适应进化的能力[42]。人工智能通过数字孪生实现风险预见、深度学习深化机理解析、智能优化强化资源配置,以推进生态环境保护、修复、治理,提升生态系统质量和稳定性[43]。首先,人工智能的应用能够降低数据获取成本、增强数据时效,也便利数据要素的集成、调度和计算。使用人工智能赋能工业脱碳能够有效突破“单点赋能”转向“全产业链系统赋能”[44]。其次,人工智能能够通过数字孪生构建环境经济系统动态镜像。通过耦合气象、水文、能源、产业等多源数据,构建“自然—社会”数字孪生系统,模拟气候变化情景下碳循环失衡、污染物跨介质迁移、生态服务衰减等连锁反应,实现风险传导路径的可视化追踪。再次,人工智能能够通过深度学习破解非线性关系建模瓶颈,优化决策路径。深度学习算法通过特征提取与模式挖掘,有效解析生态环境系统中各要素之间的耦合关系,从被动处置转向主动适应性调控。最后,智能优化算法增强协同治理韧性。面对多目标约束下的资源分配难题,强化学习等算法能够通过训练参数矩阵,实现有限预算下碳减排与生态修复的权衡。综上,人工智能为统筹降碳减污、扩绿增长的多重目标构建了动态适应的安全基座,进而支撑生态文明建设从“脆弱平衡”迈向“韧性共生”的高级形态。三、人工智能赋能降碳减污扩绿增长协同推进的有效路径人工智能赋能降碳减污扩绿增长协同推进,而是一套覆盖决策优化、制度创新、产业转型、资源管理与社会参与的系统性解决方案:立足降碳减污扩绿增长四维目标的内在协同性,从技术落地的实践转化视角,构建起人工智能深度介入生态治理的完整路径体系。依托生态智能决策系统破解降碳减污的精准性难题,借助智能生态补偿机制夯实扩绿增长的制度基石,贯通产学研链条驱动产业绿色转型,借助全周期资源智慧管理实现协同效益倍增,最终以绿色新人培育激活全民共治的社会动能。这些路径相互支撑、动态联动,共同将人工智能的技术优势转化为生态治理的实践效能,为“四协同”目标的落地提供可操作、可复制的实施框架。(一)以人工智能构建生态智能决策系统,推进降碳减污协同生态智能决策系统是破解降碳减污协同治理中“数据碎片化、决策滞后性、措施孤立性”的核心技术支撑。针对多维目标协同的治理难题,构建贯穿数据融合、模型优化、动态调控的全链条,实现复杂系统的耦合协调发展。人工智能在制造业生产经营过程中,能够实现应用场景创新与核心技术变革,为制造业绿色转型注入新动力[45]。在数据层,通过部署物联网传感器、卫星遥感、无人机巡检等智能终端,实现对工业排放、机动车尾气、扬尘污染等污染源的实时监测,同步采集气象条件、地形地貌、植被覆盖等影响污染物扩散的环境参数,形成覆盖碳排放、污染物浓度及其扩散路径的数据库。在保障数据安全的前提下,利用人工智能算法打破部门与区域的数据壁垒,实现跨领域数据的关联分析。在模型层,基于深度学习构建降碳减污协同决策模型。模型可以整合环境科学中的“生态价值”与经济学中的“成本效益”,通过强化学习模拟不同减排方案的实施效果,努力解决传统决策中重碳减排轻污染治理和局部治理忽视区域协同的问题。在应用层,依托数字孪生技术搭建区域生态治理虚拟仿真平台,将决策模型的输出转化为可视化、动态化的调控方案。通过实时接入污染源排放数据与环境质量监测数据,系统可动态修正决策参数,实现从精准预测到绿色实施再到反馈优化的闭环管理。(二)依托人工智能完善生态补偿机制,优化扩绿增长的制度建设人工智能打造标准化的生态补偿机制,有效解决在区域协同治理中利益关系问题。智能算法能够实现基于生态服务流动路径与区域发展差异,动态匹配保护者与受益者。例如,通过构建流域水文模型自动关联上游保护区与下游受益城市,生成阶梯式补偿标准;区块链支撑的智能合约则实现生态绩效自动核验与补偿金精准拨付,降低协商成本与执行偏差。推动环境法中环境保护与经济发展的异质性思维向同质性思维转变,并以此为导向构建环境法中的生态产品价值实现机制。人工智能为扩绿增长构建市场化制度基座,增强生态文明建设的内生动力,切实推进环境扩容与经济增长的协调发展。生态产业作为新的产业模式,能够将生态资源优势转化为经济效益。这一过程中生态产品的价值实现至关重要,人工智能能够精确评估生态系统服务价值,实现生态产品供需行为的智能化匹配,确保生态补偿的公平性和可持续性。建立智能化的生态补偿交易平台,能够促进生态资源在不同利益主体间的有效配置,推动形成生态产品价值实现的市场化机制。同时,根据生态禀赋的不同,人工智能还能辅助制定差异化的生态补偿政策,针对不同区域的生态功能和保护需求,设计合理的补偿标准和方式,激励社会各界积极参与生态保护与建设,做到因地制宜的扩绿发展和经济增长,实现生态正义与分配正义的耦合。(三)人工智能部署战略性新兴产业和未来产业,推进产业绿色转型升级人工智能通过深度嵌入并重塑产业创新链条,系统驱动战略性新兴产业与未来产业的绿色转型升级。实现产业转型升级不仅是提升环境治理水平的重要着力点,亦是纾解社会经济可持续转型障碍的重要举措[46]。习近平总书记指出,“要瞄准未来科技和产业发展制高点加快新一代信息技术、人工智能、量子科技、生物科技、新能源、新材料等领域科技创新,培育发展新兴产业和未来产业。要积极运用新技术改造提升传统产业,推动产业高端化、智能化、绿色化”[47]。在战略层面,需依托新型举国体制优势,整合数据、算力、算法等关键要素,推动人工智能核心技术的系统性突破[48],为产业绿色转型构筑坚实基础。在路径层面,人工智能通过构建集成能源消耗、污染排放与环境影响数据的绿色低碳决策中枢,为传统产业提供具备预测与推演能力的转型方案,显著提升全要素生产率,推动产业链从成本竞争导向转向绿色价值导向,实现了其整体能级与价值链地位的战略性跃迁[49]。同时,其赋能作用渗透至研发设计、生产制造及流通消费等产业全流程,实现资源减量、能效提升与污染溯源。面向未来产业竞争,人工智能进一步在商业航天、低空经济、生物制造等前沿领域的关键环节催化技术融合与模式创新,为培育具有国际竞争力的绿色产业集群注入持续动能。(四)以人工智能实现资源智慧管理全周期布局,推进协同增益以人工智能实现对资源智慧管理的全周期布局,弥合资源配置可持续性的阶段性断裂。习近平总书记强调“要抓住资源利用这个源头,推进资源总量管理、科学配置、全面节约、循环利用,全面提高资源利用效率”[50]。充分应用人工智能的新技术优势,提高资源利用效率,守住自然资源有形和无形的边界。以人工智能为核心构建资源与污染的联控系统,通过源头管控精准化、资源配置动态化、利用过程精益化、循环链路智能化,将资源利用效率提升内化为降碳减污扩绿增长的核心动能。中国单位GDP能耗水平是世界平均水平的1.5倍,单位GDP碳排放是世界平均水平的1.7倍[51],因此,提高资源利用效率、降低经济发展对资源依赖性是必须之举。首先,资源总量要实现动态管理突破静态管控桎梏。基于协同监测网络,卫星遥感与深度学习算法能够动态反演区域水资源储量、矿产潜在分布及生态承载力阈值,能够实现对自然资源的可视化诊断。依托人口普查数据与模型,模拟人口增长与产业扩张下的资源代谢轨迹,预判关键资源供需缺口,通过总量管理遏制生态超载。其次,利用人工智能实现资源跨域的优化配置。通过多目标强化学习算法调整参数矩阵,在碳排放强度、生态红线等多重约束下实现跨区域资源调度方案。借助人工智能的算力,将资源禀赋纳入产业准入规则,实现资源空间流动的科学重组。再次,实现资源过程精益控制。利用智能诊断网络,优化工业流程损耗,实时捕捉工业流程的跑冒滴漏。最后,激活资源循环价值。核验企业循环利用率,联动绿色金融工具实施差异化定价,使循环经济从末端消纳向价值链高端跃迁。(五)人工智能沉浸式培育绿色新人,推进推动全民共治新格局人工智能通过构建沉浸式、场景化的培育体系,正在系统塑造具备生态文明理念与实践能力的“绿色新人”,为形成全民共治的生态环境治理新格局提供关键支撑。绿色新人的培育,不仅体现为绿色技能人才的系统化培养与跨域流动,更核心的是推动绿色生活方式成为公众自觉,实现从意识启蒙到行为转化的深度转变。在生产与消费的辩证关系中,以人工智能为引擎的新质生产力正从供给侧为生活方式绿色转型提供物质基础与技术动力,而绿色生活方式则从需求侧发起革命性变革,反向倒逼产业结构绿色升级,形成“生产—消费”良性循环。在此过程中,人工智能借助虚拟现实(VR)、数字孪生等技术构建高度仿真的生态场景与污染处置模拟环境,使公众在沉浸式体验中深化对生态系统的认知与环境风险的理解,有效提升生态素养与责任意识。同时,基于人工智能的个性化学习平台能够依据用户特征精准推送生态知识、环保政策与实践案例,实现差异化、高效率的绿色教育普及。为进一步激励公众持续参与,人工智能还可依托大数据构建绿色行为识别与激励系统,通过建立个人“绿色账户”,对出行、能耗、垃圾分类等行为进行量化追踪与正向反馈。人工智能通过沉浸式培育、精准化引导与机制化激励,系统推动绿色理念内化于心、外化于行,为构建“人人参与、人人尽责”的全民共治生态治理格局奠定了社会基础与行动路径。在美丽中国建设的宏伟目标下,人工智能正日益成为推动降碳减污扩绿增长协同共进的关键力量。通过能源系统优化、产业流程再造与环境智能治理,人工智能在提升能效、降低污染、扩大生态容量以及促进绿色经济增长等方面展现出显著潜力,为实现高质量绿色发展奠定了技术基础与路径支撑。与此同时,也应清醒认识到,人工智能作为仍处于快速发展中的新兴技术,其赋能绿色转型的过程伴随着诸多不确定性,需要在技术探索中同步推进制度构建与规范引导。只有建立健全相应的政策框架、标准体系与伦理约束机制,才能有效引导人工智能沿着服务生态文明的方向稳步发展,防范潜在风险,确保技术应用与生态目标深度融合。人工智能本身具有开放、协同、跨域的技术特性,与全球环境治理所倡导的共商共建共享理念高度契合。在推动全球绿色转型与智能革命交织并行的进程中,人工智能不仅是技术工具,更是国际合作的桥梁。中国在智能环保、低碳发展等领域的实践与智慧,能够为构建公平合理、协同高效的全球生态治理体系提供新范式,贡献具有中国特色的绿色智能方案。参考文献[1]习近平.高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告[M].北京:人民出版社,2022:50.[2]周宏春.经济社会发展全面绿色转型:价值意蕴、转型路径与实施机制[J].北京行政学院学报,2025(3):108-117.[3]中共中央国务院关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见[M].北京:人民出版社,2024:2.[4]习近平.构建高质量伙伴关系开启金砖合作新征程——在金砖国家领导人第十四次会晤上的讲话[N].人民日报,2022-06-24(2).[5]郭凯明.人工智能发展、产业结构转型升级与劳动收入份额变动[J].管理世界,2019(7):60-77,202-203.[6]朱帮助,田超,王平.中国减污降碳协同度评估与驱动因素研究[J].系统工程理论与实践,2025(8):2555-2565.[7]秦子龙,谢晗进.工业智能化转型与减污降碳协同治理——来自A股制造业上市公司的证据[J].投资研究,2025(6):93-110.[8]张秀武,沈洋.人工智能对减污降碳协同治理的影响效应及作用机制研究[J].现代财经(天津财经大学学报),2025(5):77-94.[9]胡雪萍,李玉颂.人工智能如何驱动居民消费碳减排?[J].福建论坛(人文社会科学版),2025(4):80-100.[10]刘深,曹玉娟.数字碳中和:人工智能推动产业降碳的双重效应探析[J].江苏大学学报(社会科学版),2025(2):26-39.[11]吴传清,邓和顺,夏启炜.数字技术创新对绿色发展水平的影响研究[J].中国软科学,2025(2):66-80.[12]何琨玟,张文彬,张楠.数智赋能与中国节能降碳效率:机制与效应[J].中国地质大学学报(社会科学版),2025(1):82-99.[13]卿玲丽,季周,张雯悦.企业数字技术应用的减污降碳协同效应研究[J].财经理论与实践,2024(4):136-143.[14]汪红驹,丁少斌.生成式人工智能的经济影响研究进展[J].经济学动态,2025(8):191-208.[15]陈晓红,欧阳长风,张乘,等.资源环境数智协同管理的研究框架与未来展望[J].资源科学,2024(4):657-670.[16]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(二o二五年十月二十三日中国共产党第二十届中央委员会第四次全体会议通过)[N].人民日报2025-10-29(1).[17]李建新.中国经济高速发展的“压缩型”环境问题特征[J].社会科学,2000(4):50-54.[18]季雷,陈姝兴.新质生产力与高质量发展研究[J].政治经济学评论,2025(2):65-93.[19]高吉喜,李慧敏,田美荣.生态资产资本化概念及意义解析[J].生态与农村环境学报,2016(1):41-46.[20]邹秀清,杨林茵,邢盛,等.数字经济对碳锁定的影响效应及作用机制研究[J].统计与管理,2025(5):4-13.[21]赵凤仪,熊明辉.我国跨区域水污染治理的困境及应对策略[J].南京社会科学,2017(5):74-80.[22]郝晓燕,董超,王晓磊.高耗能产业集聚地区降碳减污扩绿增长的协同效应研究[J].干旱区资源与环境,2025(7):1-12.[23]李伯华,曾荣倩,刘沛林,等.基于CAS理论的传统村落人居环境演化研究——以张谷英村为例[J].地理研究,2018(10):1982—1996.[24]刘世锦,赵勇,刘耕源.降碳减污扩绿增长:“四位一体”评估框架及测度[J].生态文明研究,2024(3):21—41.[25]吕文斌,赵盟.以碳达峰