人工智能如何促进可持续发展？ 

当人们问人工智能如何促进可持续性时，最直接的想法往往会跳到宏伟的愿景：一夜之间优化全球供应链或神奇地解决气候建模问题。在与制造和物流团队进行实地合作后，我发现真正的影响更加细化，而且往往很混乱，而且远非灵丹妙药。人们普遍认为人工智能是在真空中运行的，但事实并非如此。只有当它深深嵌入现有的、通常效率低下的流程中时，它的价值才能被释放。与其说是智能算法，不如说是对物质流、能源消耗和废物模式的实际调整。让我来看看这实际上发挥作用以及有时会失败的几个领域。

具体：能源和资源优化

以典型的工业环境为例，例如紧固件制造厂。能量负荷不是恒定的；它在锻造或热处理过程中会出现尖峰。我们与河北一家工厂的团队合作（想想永年区的工业集群），根据历史用电量数据部署相对简单的机器学习模型。目标不是重新发明流程，而是预测需求峰值并错开非关键操作。结果是高峰负荷费用降低了 7-8%，从而直接减少了碳足迹和成本。这听起来很平常，但从规模来看，跨越数百个熔炉和压力机，累积效应是巨大的。这里的人工智能不是思考，而是思考。它是将模式识别应用于非常嘈杂的现实世界数据集。

棘手的地方在于数据基础设施。许多植物，甚至是像 Handan Zitai紧固件制造有限公司，拥有遗留的 SCADA 系统和手动日志。第一个障碍是从车间获取干净的、带有时间戳的数据。我们花了几周的时间来设置基本的物联网传感器来为模型提供数据——这一步骤经常在光鲜亮丽的案例研究中被掩盖。如果没有这一点，任何人工智能模型都只是理论练习。网站 https://www.zitaifasteners.com 可能会展示他们的产品，但可持续发展的收益发生在幕后，来自从未被设计为相互通信的机器的数据流的严格集成。

另一个角度是材料产量。在紧固件生产中，卷钢经过冲压和成型。废料是不可避免的，但人工智能驱动的计算机视觉系统现在可以在冲压前检查原材料是否存在缺陷，甚至动态调整切割模式以最大限度地减少浪费。我们与合作伙伴对此进行了试点，虽然该算法有效，但由于设置复杂性，小批量运行的投资回报率为负。这是一个关键的细微差别：人工智能促进可持续发展并不普遍适用；它需要一定的规模和运营成熟度才能获得回报。

物流和隐藏网络

交通运输是一个巨大的碳排放国。在这里，人工智能在路线优化中的作用是众所周知的，但现实世界的限制才让它变得有趣。对于像紫泰这样位于京广铁路和107国道附近的制造商来说，问题不仅仅是找到最短路径。它涉及整合部分负载、预测港口延误，甚至考虑实时交通和天气数据以减少卡车的空闲时间。我们实施了一个系统来实现这一点，平均节省燃料 12% 左右。然而，系统的建议有时会被调度员拒绝，他们更相信自己的经验而不是算法——这是一个典型的人类与人工智能协作的挑战。

除了路线之外，还有库存优化。持有过多的库存会占用资金和空间，并常常导致浪费（特别是对于有保质期问题的涂层或处理过的紧固件）。使用销售数据、季节性趋势甚至更广泛的经济指标的预测模型可以收紧库存水平。我记得在一个项目中，我们在没有增加缺货风险的情况下将安全库存减少了 15%。但当突然的区域政策转变扰乱了供应链时，该模型就彻底失败了——它没有接受过针对此类黑天鹅事件的培训。这凸显出人工智能模型的好坏取决于它们所看到的历史数据；他们与新的系统性冲击作斗争。

延伸的供应链是它变得更广泛的地方。人工智能可以帮助设计循环经济循环。例如，通过分析产品生命周期数据，它可以预测来自退役太阳能发电场的一批紧固件何时可以重新使用或回收，从而减少对原始材料的需求。这仍处于起步阶段，但欧盟的试点项目正在探索这一点。它将可持续性从单纯的效率转向系统性的资源循环。

监控、报告和透明度推动

今天的可持续性需要严格的衡量。人工智能极大地加速了环境监测。具有人工智能分析功能的传感器网络可以提供连续的、精细的数据，而不是每月对排放或废水进行手动审核。我们帮助建立了电镀车间挥发性有机化合物（VOC）排放监测系统。人工智能不仅可以测量，还可以测量。它确定了特定生产批次和排放峰值之间的相关性，从而可以进行流程调整。这将合规性从成本中心转变为运营洞察的来源。

然而，生成数据是一回事；生成数据是一回事。相信它是另一回事。人工智能生成的可持续发展指标与 ESG 报告等框架对可审计、可验证记录的需求之间存在着持续的紧张关系。监管机构和投资者可以相信人工智能对碳核算的总结吗？我们正处于人工智能处理繁重的数据处理工作的阶段，但仍然需要人类专家来验证和解释。该工具很强大，但它并没有取代专业判断的需要。

在宏观层面上，人工智能正在实现复杂供应链中更准确的碳足迹跟踪。通过抓取和分析来自供应商门户、运输清单和能源账单的数据，它可以创建近乎实时的足迹图。对于像紫泰这样拥有庞大生产基地的公司来说，这种可见性对于欧洲或北美下游客户至关重要，因为他们面临着报告范围 3 排放的压力。它将可持续性从模糊的承诺转变为可量化、可管理的业务组成部分。

陷阱和被忽视的成本

这并不都是积极的。训练和运行大型人工智能模型的计算成本本身就是一种环境负担。专注于工厂节能的项目必须权衡训练模型的云服务器所使用的能源。出于这个原因，在我们的工作中，我们已经转向使用更高效、更专业的模型，而不是强力深度学习。有时，更简单的统计模型只需 1% 的计算开销即可获得 80% 的收益。人工智能的可持续性必须考虑到其自身的足迹。

还存在以牺牲系统某一部分为代价来优化另一部分的风险。我们曾经优化了能源效率的生产计划，却发现它增加了某些工具的磨损，导致更频繁的更换和相关的材料浪费。整体观点至关重要。真正的可持续性不是局部最大化，而是整个系统的弹性和最小的总体影响。人工智能系统的设计需要考虑多目标优化，这是一个非常困难的问题。

最后，人的因素。实施人工智能驱动的变革需要熟练的人员、变革管理，通常还需要前期资本。对于制造带上的很多中小企业来说，生存和订单是首要任务。可持续性论点必须与明确的中短期经济效益相结合。这就是为什么我见过的最成功的试点项目都是从容易实现的目标开始：进行预测性维护，以避免代价高昂的停机时间和材料浪费，或者在两年内收回成本的智能照明/加热控制。

展望未来：整合而非孤立

那么，人工智能如何真正促进可持续发展？好的项目并不是通过华而不实的独立人工智能实现的。它是通过逐渐（通常并不吸引人）融入制造、物流和能源等行业的运营技术堆栈来实现的。它通过使 资源效率 通过发现以前看不见的废物流，并启用更具适应性和响应能力的系统，可衡量和可操作。

在我看来，未来在于嵌入式人工智能。想象一下工业机器，它可以在保持质量的同时自动调整其参数以最小化能源消耗，或者一个物流平台，可以自动选择满足成本和时间限制的最低碳运输选项。它成为一项标准功能，而不是一项单独的举措。像永年生产基地这样拥有密集制造商网络的地方的工作是这些综合方法的完美试验场。

最后，人工智能是一个强大的工具，但也仅仅是一个工具。它对可持续发展的贡献取决于使用它的人以及他们选择解决的问题。这种推动来自于对物质和能量流的具体增量收益的不懈关注，而这些收益是由我们现在终于可以捕获和理解的数据提供的。这是一次实用的旅程，充满了尝试和错误，远离炒作周期，而这正是其对可持续未来的真正价值正在构建的地方。