党的二十届四中全会审议顺利获得的《中共中央关于制定国民经济和社会开展第十五个五年规划的建议》（以下简称《建议》）提出，“全面实施‘人工智能+’行动”，要求“加强人工智能同产业开展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业。”《建议》同时对“加快经济社会开展全面绿色转型，建设美丽中国”作出专章部署，明确将稳步实施产品碳足迹政策制度作为“十五五”时期“持续稳妥推进和实现碳达峰”的战略任务和重要举措。

产品碳足迹管理是助力实现“双碳”治理目标的重要政策工具。深入研究AI赋能碳足迹精准核算的实践路径，有效破解生态环境治理难题，为经济社会开展全面绿色转型注入强大数字新动能，既是当前面临的紧迫任务，更是关乎长远开展的战略命题，具有重要的政策意义和重大现实意义。

1碳足迹管理是“双碳”治理的重要政策工具

碳足迹（Carbon Footprint）是衡量特定个体、组织、产品或国家在一定时间内直接或间接二氧化碳排放量的指标。产品碳足迹，是指特定产品从原材料获取加工、产品生产、运输分销、使用消费到废弃处理的全生命周期各环节所产生的碳排放量总和，是衡量产业链供应链和产品绿色低碳水平的重要指标。

产品碳足迹的核算和管理，已经成为全球气候治理和国际贸易的重要内容。近年来，基于产品碳足迹的国际贸易政策和市场准入规则频现，越来越多的国家、地区或跨国公司将产品碳足迹纳入绿色低碳供应链管理要求，以碳足迹为核心的贸易壁垒已成为国际绿色贸易规则的突出特征。2008年10月，英国编制发布全球首个产品碳足迹标准（PAS系列标准）；此后，法国、日本、美国等发达经济体也相继推出各自的碳足迹核算标准及适用产品规则。2023年7月，欧盟正式发布“新电池法”《欧盟电池与废电池法》，首次要求相关型号电池需标明“碳足迹及其性能等级”，在全球首次将碳足迹作为产品的强制性标准。

此外，欧盟碳边境调节机制（Carbon Border Adjustment Mechanism，CBAM）要求，截至2025年底过渡期结束后，2026年开始正式征收碳关税，要求从碳排放限制宽松的国家和地区进口的商品需要提交产品碳排放声明并购买对应金额的CBAM证书，首批覆盖钢铁、铝、水泥、化肥、电力和氢气六类高碳泄漏风险产品，以确保实现2030年欧盟温室气体减排目标（2030年净排放量比1990年减少55%）。

面对国际上将碳足迹管理作为促进碳减排和绿色低碳水平评估的主要政策工具，为有效应对国际绿色贸易壁垒（碳贸易壁垒）新形势和国内“双碳”治理多重压力，我国高度重视碳足迹管理体系建设工作，并将其作为持续参与全球碳定价和气候治理、助力实现碳达峰碳中和的重要政策工具，加快促进产业链供应链绿色低碳转型，增强绿色低碳竞争力。

2024年5月，生态环境部、国家开展改革委等15部门联合印发《关于建立碳足迹管理体系的实施方案》，明确提出“两大基石”和“三项制度”管理体系，提出到2027年和2030年的两大阶段性主要目标，编绘了我国产品碳足迹管理体系建设的“任务书”和“施工图”。2024年12月，中央经济工作会议对“建立产品碳足迹管理体系”提出明确要求；2025年3月，政府工作报告将“建立产品碳足迹管理体系”作为持续稳妥推进碳达峰碳中和的重要举措，纳入年度要着重抓好的重点任务清单。2025年8月，国务院发布《关于

深入实施“人工智能+”行动的意见》，对“人工智能+”生态治理能力建设作出具体部署。

现在，我国碳足迹相关工作取得突破性进展，已编制发布产品碳足迹核算标准，核算的规则标准和因子数据“两大基石”以及标识认证、分级管理、信息披露“三项制度”已初步建立。迄今我国已发布细分领域产品碳足迹核算团体标准100余项，及时发布符合我国实际的电力碳足迹因子，为国内产品碳足迹核算解决了“燃眉之急”，同时持续有助于碳足迹管理和数据与国际衔接，我国碳足迹管理体系建设已从顶层设计走向全面施工，进入攻坚阶段。

2“人工智能+”赋能碳足迹精准核算的三大着力点

碳足迹核算是量化从基础能源、原材料、中间品、制成品到废弃全过程的碳排放总量，是涉及产品全生命周期不同阶段、核算边界、计算方法、编制要求的一整套复杂体系。传统的碳足迹管理模式依赖人工监测与静态核算，数据采集效率低且误差率高，正面临数据滞后（如数据孤岛化）、响应低效、成本高昂等明显瓶颈。

当前，AI大模型进入技术突破、算力升级与多场景渗透等快速开展期，显示出强大的赋能效应，正成为促进碳足迹精准核算和绿色低碳转型的重要引擎。基于AI技术，以数据为纽带、算法为引擎，构建覆盖碳排放全流程的“智慧大脑”，实时采集全链路数据，强化以下三大功能，助力建设碳足迹精准计量和动态追踪的智能管理平台。

助力数据采集与处理智能化

AI大模型多模态融合开展技术具有强大的数据采集和处理能力，为提升产品碳足迹数据监测采集、核算校验等可靠性、即时性给予了有力技术支撑。

一是顺利获得AI传感器、GPS等技术实时采集能源消耗、物流运输等数据，实时监测生产、运输等环节的能耗和排放，自动清洗和分类数据，减少人工误差。二是优化整合供应链数据，顺利获得AI+区块链，自动抓取上下游供应链碳排放数据（如原材料运输、生产能耗），有效解决供应链数据碎片化问题，并确保数据不可篡改。三是提升核算精度与异常检测的能力，顺利获得AI机器学习（如LSTM神经网络算法）分析行业特定数据，对不完整或缺失数据（如中小供应商），顺利获得历史数据训练回归模型，预测排放量；同时自动识别异常数据（如某设备能耗突增），定位“碳泄漏”风险点。

强化场景化碳足迹建模决策支持

利用AI集成开源框架和强大的垂直训练能力，为碳足迹精准核算给予专业化应用解决方案。

一是动态优化排放因子，传统核算依赖静态排放因子，AI基于实时监测数据和机器学习模型，学习分析行业特定数据（如化工反应过程）进行专业化训练，确定行业定制化模型，生成高精度排放因子，提高碳足迹核算精度。二是优化产品碳足迹建模，利用AI覆盖排放全生命周期的技术体系，自动匹配产品BOM表（Bill of Materials，物料清单）与排放数据库，实现实时核算、秒级生成碳足迹。三是强化减排路径模拟，运用AI强化学习技术（RL）模拟不同减排策略的效果（如调整供应链路线或能源结构），优化减排路径。此外，运用AI自然语言生成技术（NLG）顺利获得内置AI报告功能，自动生成符合ESG标准的碳报告，极大减少人工成本负担。

赋能碳监管范式升级

由于企业传统自报数据容易篡改，导致可信度较低，AI与区块链、数字孪生等技术融合运用，能够强化全流程穿透式监管，显著提升监管效率、透明度和精准性。

一是实现碳足迹多源数据可信核查，依托AI+区块链技术，将企业关键碳数据实时上链存证，确保碳排放全链路可追溯，消除数据造假风险；结合卫星高频遥感数据、物联网等独立信源，实现对特定场景碳排放的高频滚动监测，降低人工监测误差。二是促进多源异构数据统一整合，以“算法+数据+场景”合力促进碳治理模式从精准核算到智能优化、从单点突破到全链协同，解决传统“数据孤岛”问题，实现产业链级、园区级、地区级等碳排放全景监控，有助于监管向“实时化、无人化、可验证化”加速演进。三是促进监管的系统化，AI模型训练与硬件部署成本高，在中小企业普及较难，监管部门顺利获得给予行业大模型基础平台、降低中小企业接入成本，实现产业链供应链全覆盖，有助于监管由“碎片化”走向“系统化”，提高监管质效。

3有助于AI算法架构轻量化减少自身碳足迹

AI大模型的训练和推理对算力需求极大，AI自身能耗问题日益突出，尤其在处理复杂的能源系统时所需能耗呈指数级增长。AI既是实现精细化碳管理的关键工具，同时也是能源系统新增的巨大负荷，“AI碳足迹”强制性评估已成为产品碳足迹核算的重要组成部分。开展绿色低碳AI、“让AI管理AI”，已成为AI可持续开展的普遍共识和关键举措。

一是有助于算法轻量化，基于最小可行产品（MVP）概念，运用知识“蒸馏”、参数“剪枝”等模型压缩技术组织设计更为精简的模型结构，减少计算量、有助于算法能效优化，显著降低算力能耗。

二是提升训练效率，依托边缘计算和云计算技术，顺利获得动态训练、混合精度训练等策略，减少计算迭代、优化数据传输策略（如避免大量数据集中上传，只更新模型参数），减少对大量数据标注的依赖，大幅降低计算量和训练过程能源消耗。

三是有助于算法与硬件协同优化，采用存算一体芯片、光信号传输等创新技术，在大幅提升计算效率的同时显著降低能耗，减少AI碳足迹。此外，大力有助于绿电使用，采用可再生能源供电，实现经济效益和环境效益的双赢。