（以下内容从**银河《可持续发展专题研究：人工智能推动全球可持续发展前景分析》研报附件原文摘录）
全球可持续发展面临多重挑战：全球经济增长受债务、结构失衡和地缘政治等影响，增长乏力；气候变暖引发自然灾害冲击经济；全球老年人口比例快速上升，将加剧医疗资源的紧张。人工智能在可持续发展中扮演双重角色：一方面，赋能健康、经济、产业、气候等领域，据预测，2025至2035年期间，人工智能将对**TFP的平均增速带来约1.3%的正向拉动，到2035年，人工智能对实际GDP的额外拉动效应有望达到约14.8%。另一方面，AI发展面临三重制约：算力扩张导致数据**能耗激增，2030年全球用电占比或达3%-4%；发达**数据垄断加剧技术殖民风险，68%云计算市场由跨国企业主导；算法偏见与黑箱决策可能强化社会不公，而监管滞后使伦理风险难以化解。
人工智能技术发展脉络及特征：人工智能发展超70年，历经三个演进阶段：诞生初期以控制论和符号逻辑为基，借专家系统验证机器智能，因算力与泛化瓶颈入“寒冬”；中期集成电路与统计学习助力，连接主义崛起，深蓝等成果推动AI走向产业；2010s至今应用拓展与创新变革，深度学习兴起，大模型不断涌现，国产大模型DeepSeek的惊艳亮相，标志着人工智能从硬件竞赛到算法效率革命的技术颠覆。当前技术特征：技术路径从确定性规则走向自主进化；应用场景跨领域协同，形成“场景-数据-模型”闭环；社会影响上，推动生产关系变革，带**济增长与就业结构变化，同时引**理挑战 。
AI赋能可持续发展的核心机制： AI凭借“数据-算法-算力”体系赋能可持续发展。数据层面打破ESG数据壁垒，采集多源数据并治理，提供决策支撑；算法构建框架预测气候风险、优化资源配置，推动社会公平；算力依靠分布式架构、高性能计算等，搭建ESG跨领域算力池，让理论落地，助力可持续发展从理念迈向实际应用。
AI推动可持续发展的关键领域：能源领域，优化生产、运输及交易流程，提升可再生能源消纳效率，预计到2030年助力全球减排5%-10%；环境领域，构建碳排放立体监测、自然灾害预警及污水智能治理体系，如迪拜世博城发布的专注碳领域的人工智能Carbon AI，深度融合十年行业数据与专家经验，搭建覆盖碳排放核算、政策解析及减排策略的全链条解决方案；金融领域，构建**度ESG数据生态，生成式AI解析ESG报告与法规，标准化平台整合数据构建碳核算模型，AI技术确保评级透明可溯。社会领域，促进教育、医疗、交通公共服务均等化。智能批改、虚拟教师等应用覆盖2.93亿在校生；AI通过整合多模态医疗数据提升诊断效率，**误诊率，尤其缓解医疗资源匮乏地区的人才缺口。
AI推动可持续发展的治理与合作：全球围绕AI与可持续发展加速构建治理框架，《巴黎声明》等倡议强调技术创新与包容性发展，但面临美欧监管分歧、发展**家技术鸿沟等挑战。**合作通过公私协作、区域联盟推动技术共享（如开源模型）与能力建设，助力发展**家突破基础设施与人才瓶颈。未来需强化多边机制，平衡地缘博弈与利益分配，以低碳算法、数据互通等制度创新，促进技术普惠与全球公共利益深度耦合，保障AI可持续发展的公平性与可持续性。
