人工智能与物联网驱动的绿色供应链在可持续制造中的碳减排研究

为解决制造业高碳排放问题，研究人员提出整合人工智能(AI)与物联网(IoT)的绿色供应链(GSC)框架，采用改进支持向量回归(SVR)和粒子群优化(PSO)技术，显著降低碳排放并提升可持续性。该研究为工业4.0时代实现碳中和目标提供了创新解决方案。

　　

随着全球气候变化加剧，制造业作为碳排放的主要来源之一，面临严峻的可持续发展挑战。传统供应链模式资源消耗大、效率低下，难以满足碳中和目标。尽管区块链、逆向物流等技术被尝试应用，但碳减排效果有限。与此同时，人工智能(AI)和物联网(IoT)技术的快速发展为供应链优化提供了新思路。如何将这些智能技术与绿色供应链(GSC)结合，成为破解制造业碳减排难题的关键。

浙江省社会科学规划特别项目支持的研究团队，针对中国A股深沪两市制造业企业2012-2021年数据，开发了AI-IoT驱动的GSC框架。研究通过改进支持向量回归(SVR)结合粒子群优化(PSO)算法，实现了碳排放的精准预测与优化决策。硬件采用Intel Core i7-8700K平台，软件基于Python 3.8生态系统，验证了该框架在降低碳强度、提升生产效率方面的显著效果。论文发表于《Journal of Environmental Management》。

相关工作中，Chen和Jin(2023)证实企业AI技术能有效降低碳排放(CE)，而绿色创新是重要调节因素。本研究在此基础上，首次将IoT与GSC系统整合，填补了智能技术与可持续制造结合的空白。

理论背景与方法论部分提出创新性模型架构：AI-IoT-GSC系统通过实时数据采集(物联网)、智能分析(AI)和动态优化(PSO-SVR)三阶段协同，实现制造全流程碳足迹监控与减排。实验采用中国制造业十年期面板数据，确保结论的实证可靠性。

结果与讨论显示，该框架使试点企业碳强度降低23.5%，生产效率提升18.7%。关键突破在于：1) PSO优化的SVR模型预测精度达92.3%；2) IoT设备覆盖率每提高10%，碳排放下降2.8%；3) 绿色技术创新对减排贡献率达34%。

结论部分强调，该研究首次证实AI-IoT-GSC系统能同步实现经济增长与环境压力缓解，为工业4.0时代的碳中和目标提供了可复制的技术路径。作者Luyao Zhang等指出，未来需扩大行业应用范围，并探索5G与数字孪生技术的融合潜力。

这项研究的核心价值在于：1) 构建了首个制造业AI-IoT-GSC实证框架；2) 开发了PSO-SVR混合算法提升碳预测精度；3) 验证了绿色管理、绿色产品与技术创新的协同效应。成果不仅为政策制定者提供科学依据，更推动了智能技术与可持续发展目标的深度整合。