“人工智能+制造”专项行动的可持续发展与社会责任治理研究

“人工智能+制造”专项行动的可持续发展与社会责任治理：全球实践、多维影响与未来路径研究
摘要
本论文系统剖析了全球范围内“人工智能+制造”专项行动在可持续发展与社会责任治理方面的实践与挑战。人工智能与制造业的深度融合，在推动产业效率变革的同时，也对环境、社会和治理（ESG）产生了多维影响。基于对全球治理框架、中国专项行动政策及企业实证案例的分析，本文提出构建技术赋能与社会价值协同的治理路径，旨在为政策制定者与企业实践者提供参考。
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1 引言：人工智能重塑制造业的时代背景与核心命题
当今世界正经历以人工智能为核心驱动力的新一轮科技革命与产业变革。制造业作为国民经济的支柱，其与人工智能的深度融合，已超越单纯的技术升级，演变为一场对制造业本质的“再定义”。传统的生产要素组合、生产流程逻辑、供应链形态乃至产业竞争力内核，均在经历深刻重构。
在这一背景下，中国政府审时度势，启动了“人工智能+制造”专项行动。该行动旨在系统推进人工智能技术在制造业的全流程、全领域应用，打造新质生产力，全方位赋能新型工业化。然而，技术的飞速演进在释放巨大经济效益潜力的同时，也伴生了复杂的可持续发展与社会责任挑战。这包括但不限于：能源消耗与碳排放的增长压力、劳动力结构转型带来的社会影响、数据安全与算法伦理风险，以及可能加剧的全球“智能鸿沟”。
因此，探讨“人工智能+制造”专项行动的可持续发展与社会责任治理，已不再是一个边缘性议题，而成为确保该项行动行稳致远的核心命题。本研究将深入剖析全球治理实践与政策框架，评估人工智能赋能制造业产生的多维影响，并最终指向一条兼顾创新、包容与安全的未来路径。
2 全球治理框架与中国专项行动的政策演进
2.1 全球共识与治理行动
国际社会已普遍认识到人工智能治理的紧迫性，并致力于构建协同治理框架。2025年世界人工智能大会发布的《人工智能全球治理行动计划》标志着重要全球共识的形成。该计划呼吁各方遵循向善为民、尊重主权、安全可控、公平普惠等原则，并提出了十三项具体行动方向。其核心关切包括：
· 普惠发展：支持全球南方国家发展人工智能，弥合数字与智能鸿沟。
· 绿色可持续：倡导“可持续人工智能”理念，联合制定能效标准，推广绿色计算技术，并利用AI应对气候变化。
· 安全与伦理：构建安全治理框架，提高AI的可解释性与透明度，防范误用滥用。
联合国工业发展组织（UNIDO）发起的“人工智能与制造业全球联盟（AIM Global）”，则聚焦于产业层面，旨在通过多方合作，确保AI在工业领域的负责任部署，推动其成为可持续与包容性发展的驱动力，这与联合国2030年可持续发展议程（SDGs）紧密契合。
2.2 中国“人工智能+制造”专项行动的政策体系
中国的“人工智能+制造”行动已从战略构想进入系统化、精细化实施阶段。工业和信息化部等八部门联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《实施意见》）构成了行动纲领。其核心框架可归纳为以下关键维度：
行动目标与核心任务
· 总体目标：到2027年，实现人工智能核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平位居世界前列，形成一批标志性成果（如行业大模型、工业智能体、高质量数据集与典型应用场景）。
· 核心路径：采取“两端发力”策略，一端抓技术供给（“智能产业化”），一端抓赋能应用（“产业智能化”），促进双向赋能。
支撑体系与保障机制
1. 创新筑基：强化从智能芯片、算力设施到行业大模型、高质量数据集的全栈技术能力供给，开展“模数共振”行动，促进数据与模型协同发展。
2. 赋智升级：以全流程转型为核心，系统推进AI在研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理各环节的深度应用。
3. 生态壮大：通过梯次培育企业、打造创新载体、发展赋能服务商、强化标准引领，构建富有活力的产业生态。
从更宏观的视角看，专项行动旨在解决中国制造业面临的深层挑战：在传统生产要素成本优势减弱的背景下，通过AI赋能，在生产效率、产品性能、供应链掌控力和新兴产业竞争力等方面重塑竞争优势。工信部的部署进一步明确，需要一手抓技术供给，一手抓应用推广，同时培育企业主体并优化产业生态。
3 人工智能+制造的多维影响剖析：基于ESG视角
人工智能与制造的融合效应是立体和多维的。基于环境（Environmental）、社会（Social）和治理（Governance）的ESG框架，可以系统评估其产生的深刻影响。学术研究为此提供了实证支撑。一项针对中国A股上市制造业企业的研究发现，人工智能技术的采用对企业ESG绩效具有显著的积极影响，其中绿色创新扮演了关键的中介角色。另一项基于智能制造试点示范项目的研究，采用交错双重差分法证实，智能制造转型能通过环境、社会、治理三个维度的协同机制提升企业ESG表现。
3.1 环境（E）维度：绿色转型的双刃剑
· 积极影响（赋能减排）：AI能通过优化生产工艺、调度和能耗，实现生产过程的精准节能与减排。例如，通过预测性维护减少设备空转，通过智能电网优化能源使用。AI还能赋能绿色产品设计、促进循环经济，并助力气候变化应对。
· 负面风险（能耗增长）：大规模AI模型训练和推理、持续运行的智能算力中心，可能带来巨大的能源消耗。若能源结构仍以化石燃料为主，则将加剧碳排放。专项行动《实施意见》已将“深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用”列为重点任务，体现了对这一平衡的关切。
3.2 社会（S）维度：就业结构与技能的重塑
· 积极影响（创造与提升）：AI将替代重复性、危险性的体力劳动和部分初级脑力劳动，同时创造大量与AI系统开发、维护、训练、协同相关的新岗位。它要求劳动力技能向数字素养、高级分析和人机协作方向升级。《实施意见》也强调加强复合型人才培养。
· 负面风险（极化与鸿沟）：技术变革可能导致就业市场“极化”，即高技能和低技能岗位增加，中等技能岗位减少，加剧收入不平等。此外，中小企业若无法承担转型成本，可能在与大型企业的竞争中处于更不利地位，形成“技术鸿沟”。
3.3 治理（G）维度：数据、算法与安全的新挑战
· 积极影响（优化治理）：AI可提升企业内部治理效率，如强化风险管控、优化供应链管理、降低代理成本。在产业链层面，AI有助于增强对全球供应链的实时感知与掌控力。
· 负面风险（伦理与安全）：这是治理维度的核心挑战。
· 数据安全与隐私：工业数据大规模采集、流通和利用，带来严峻的安全与隐私保护压力。
· 算法偏见与责任：用于质量控制、人员评估等的算法若存在偏见，将导致歧视性后果，且算法决策的责任主体难以界定。
· 技术依赖与系统风险：生产系统高度依赖AI可能带来新的脆弱性，如遭受网络攻击或算法自身故障导致的大范围停产。
全球治理计划与中国专项行动的治理要点对比
共同原则
· 安全可控与风险管理：均强调构建安全框架，实施分类分级管理，提高AI的可靠性与可控性。
· 公平普惠与包容发展：均关注缩小数字鸿沟，让更多国家和群体受益于AI发展。
侧重差异
· 全球计划更强调多方协作与全球公共产品属性：突出以联合国为主渠道，建立国际对话机制，侧重国际合作与能力建设。
· 中国行动更侧重产业落地与竞争力提升：目标设定具体量化，路径设计聚焦全产业链条的技术突破与应用场景挖掘。
4 核心挑战与治理瓶颈
尽管前景广阔，但“人工智能+制造”的可持续与负责任发展仍面临一系列严峻挑战。
1. 技术成本与部署门槛：先进AI技术的前期投入和运维成本高昂，大量中小企业面临“不想转、不敢转、不会转”的困境。
2. 数据壁垒与生态碎片化：工业数据孤岛现象严重，高质量数据集匮乏。不同企业、平台的模型与系统互操作性差，阻碍了协同生态的形成。
3. 标准与法规滞后：技术迭代速度远超标准与法律法规的制定进程。在AI伦理、算法审计、数据产权、事故责任认定等领域存在大量规范空白。
4. 能源约束与绿色平衡：如何在高能耗的AI算力需求与“双碳”目标之间取得平衡，是必须解决的现实矛盾。推广绿色计算技术和利用AI赋能节能降碳是关键方向。
5. 全球竞争与协作张力：各国在争夺AI技术制高点的同时，也面临治理规则竞争。如何在保障国家安全与技术主权的前提下，开展有效的全球治理合作，是一个复杂难题。
5 未来路径与政策建议
为引导“人工智能+制造”专项行动迈向可持续和负责任的未来，需构建一个技术发展、产业应用与社会价值协同共进的治理体系。
1. 构建“技术-产业-治理”协同推进的政策闭环：未来政策应在鼓励技术创新的同时，同步甚至超前部署治理工具。建立 “敏捷治理” 模式，通过监管沙盒、试点示范等方式，在动态中完善规则。强化《实施意见》中标准引领的作用，加快研制覆盖安全、伦理、互操作等领域的标准体系。
2. 推行“普惠AI”与“公正转型”并行的社会政策：通过“算力券”、“模型券”等政策工具，实质性降低中小企业应用门槛。大规模开展面向现有产业工人的数字技能再培训，并健全社会保障体系，缓冲转型阵痛。确保转型红利被广泛共享。
3. 深化“可持续AI”与“AI for Sustainability”的双向实践：一方面，通过制定AI能效标准、研发低功耗芯片与高效算法，推动AI自身走向绿色（Green AI）。另一方面，更积极地开拓AI在工业节能、碳足迹追踪、清洁能源优化、循环经济管理等领域的应用场景，使AI成为解决环境问题的强大工具（AI for Green）。
4. 积极参与并引领包容性全球治理合作：以《人工智能全球治理行动计划》等框架为基础，中国可更积极地参与并倡议在联合国等多边框架下的AI治理对话。特别是在支持发展中国家能力建设、推动形成具有广泛共识的AI安全治理准则、促进技术成果在守善前提下的开放共享等方面，发挥建设性领导力。可借鉴UNIDO AIM Global等平台经验，推动跨国、跨部门的产业协作。
6 结论
“人工智能+制造”专项行动不仅是技术驱动的产业升级，更是一场深刻的经济社会系统工程。其成功与否，不仅取决于技术的先进性和渗透率，更取决于我们能否成功构建一套有效的治理框架，以驾驭技术带来的多重影响，确保其发展是安全的、公平的、绿色的，且最终是服务于人类共同福祉的。
中国的实践，因其庞大的制造业体量和丰富的应用场景，将为世界提供独特的案例。未来，唯有坚持创新驱动与风险防范并重、效率提升与社会包容兼顾、产业竞争与全球协作平衡的原则，才能在智能时代真正重塑制造业的竞争优势，并引领其走向一个可持续的未来。这要求政府、企业、学术界与社会组织形成合力，共同探索一条符合人类共同价值的“人工智能+制造”发展之路。

作者简介：王连升，研究员，构建了一套独特的可持续发展思想体系，其核心可概括为“一个辩证、两大支柱”：即以“CSR为魂，ESG为体”的价值论实现工具理性与价值理性的统一；以“责任闭环”模型重塑企业可持续发展的系统哲学；以“价值沉默”战略重构企业在喧嚣时代的核心竞争力生成路径。兼任全球电子协会亚洲可持续发展委员会副主席、中国绿色供应链联盟绿色金融专委会委员、广东省企业可持续发展研究会CSR专委会副会长，北京ESG研究院专家顾问，上海市计算机行业协会顾问。自2019年入职工业和信息化系统，深耕社会责任与可持续发展（供应链责任追溯等）及政产学研用媒利益相关方影响等领域。支撑完成工业和信息化部课题40余个。发表诸如《绿色金融与电子信息产业可持续发展的矛与盾》等学术研究200余篇。主导参与或编制《电子信息行业社会责任指南》等多项行业关键标准。主导编制《电子信息行业社会责任建设与可持续发展报告》行业报告6本。2022-2025年，被评为“2021年度中国产业研究突出贡献者”“2022年度电子信息企业社会责任建设年度突出贡献者”“2024年度全球电子协会亚洲标准委员会杰出服务服务个人”“2025全球电子协会亚洲标委会杰出服务个人”“2025全球电子协会中国ESG杰出个人”。