人工智能时代工业脱碳的现状

工业领域正面临严峻挑战：在满足日益增长的能源需求并保持盈利增长的同时实现运营脱碳。埃森哲最新发布的《2025赋能变革》报告指出，石油、天然气、电力及重工业需大幅减排，方能实现2050年净零排放目标。

该报告提出通过资本项目加速脱碳进程的方案：采用多代际方法，将定制化项目转向可重复的系统操作，从而降低成本并加速净零基础设施的部署与规模化。

传统上，基础设施项目被视为独立运作的单次行动，其规划、融资和执行均相互隔离。这种模式导致成本高昂、周期冗长且项目间借鉴效应微弱，实现工业脱碳的速度较慢。而多代际、组合驱动的解决方案通过系统化经验总结、组件标准化与模块化、创新激励机制，构筑了更高效的战略路径。当人工智能融入该解决方案时，将产生复合式效能提升。除加速项目推进外，人工智能还能保存机构知识，确保每个项目都基于历史洞见，有效降低成本。

然而，埃森哲研究发现，当前90%的项目仍以定制化方式推进，仅10%的项目能受益于可重复运用的团队或供应链体系。此外，重工业与能源供应商实施的脱碳项目计划中，75%聚焦于短期项目的脱碳。

加速脱碳进程需要变革，同时蕴含着显著的经济效益与发展机遇。数十亿价值的释放、成本的急剧降低以及人工智能驱动的收益，正等待着那些准备好扩大低碳创新规模的先行者：

1. 构建高效韧性供应链：韧性供应链是工业脱碳的基础。但埃森哲研究发现，74%的重工业行业高管预计供应链波动将对大型资本项目产生负面影响。应对供应链波动需培育长期合作伙伴关系，推动标准化与模块化进程并强化区域供应链。通过以上举措，企业可借助规模化效应，在后续项目中将单位成本降低30-50%。

2. 培育社区支持与客户需求：研究显示，52%的重工业行业高管预计，到2028年利益相关方参与不足将对资本项目造成负面影响。通过运用人工智能驱动的超本地化沟通策略（如数字化叙事与互动工具），实现信息个性化信息传递并有效阐释项目效益，构建需求侧动能。

3. 重塑人才培养、技能体系与工作流程：在报告中，仅30%的受访企业对管理劳动力转型相关变革充满信心。企业向低碳基础设施与运营转型需要全员掌握新技能并建立新型决策架构。劳动力技能适应需依托跨职能、基于模拟的实时反馈式学习，也需要利用集中化知识库、数字化操作手册及人工智能驱动的分析工具，助力团队系统化总结经验并共享项目洞见。最终，更灵活的协作模式意味着决策权将由从上至下的决策体系，转向赋能具有实时性、对项目特定情境了解的地方团队。

4. 构建强大数字核心以驱动人工智能学习：人工智能通过在整个项目组合中嵌入持续学习机制，将在工业脱碳进程中发挥变革性作用。然而多数企业表示需要1-3年才能建立强大的数字核心。在资本项目中，将人工智能与强大的数字核心整合，既能保存机构知识，又能从项目数据中提取洞见，从而加速学习曲线。人工智能还能统一运营流程，实现自动化决策和模式检测等预测性洞察。

工业脱碳之路虽复杂，但多代际解决方案提供了可行路径。在净零基础设施建设中融入多代际解决方案的企业将实现成本效益的复合增长，巩固竞争优势并推动产业转型。而未来25年的核心挑战在于执行：将分散举措中的经验规模化，转变为以项目组合为驱动、自我维持且经济可行的转型体系。

变革已然启动。行业龙头企业正通过人工智能驱动的供应链、实践经验标准化及创造市场需求，证明工业脱碳不仅是可持续发展举措，更是增长引擎。先行者将掌握下一个工业时代的金融机遇。

本文作者：

Stephanie Jamison，埃森哲全球资源行业实践主席、全球可持续发展服务负责人

本文原载于世界经济论坛Agenda博客，转载请注明来源并附上本文链接。

翻译：李子健

编辑：王灿