2023人工智能赋能可持续发展和投资白皮书（附下载）
今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《2023人工智能赋能可持续发展和投资白皮书》。（报告出品方：UNIDO）
可持续发展目标 (SDGs) 与可持续投资
欢迎来到可持续投资的世界。
致力于联合国可持续发展目标（SDGs）的动力与愿景正在改变我们的生活方式。
我们熟知的可持续投资涵盖一系列活动，从将现金投入绿色能源项目，到投资那些展现社会价值 观的公司。例如那些推动社会包容的行动，或通过事会中增加更多女性成员来实现良好治理的企业。
2023 年 7 月 17 日，联合国秘书长古特雷斯在可持续发展高级别政治论坛部长级会议开幕式上指 出，世界“严重偏离”了在 2030 年的最后期限前实现可持续发展目标的轨道。古特雷斯指出：“在 新冠肺炎 (COVID-19) 疫情之前，实现可持续发展目标的年度资金缺口为 2.5 万亿美元，而现在估计 已增至 4.2 万亿美元。” 并呼吁各国“在 2023 年有所作为”，现在就为协调努力实现可持续发展目 标奠定基础。
2006 年，联合国推出了负责任投资原则（PRI），这是一项自愿倡议，鼓励投资者在投资时考虑 ESG（环境、社会、治理）因素。PRI 帮助明确了可持续投资的定义，以及那些想要遵循这些原则的 人应该采取哪些措施来确保他们的资金得到明智的投资。
然而，在 PRI 发布后又过了十年左右，这些投资标准才得到更广泛的传播。到今年，2023 年， 因为一系列的巨大气候灾害与持续高温，投资者开始更深入地研究企业对环境、以及环境对企业的影响。
另一方面，人工智能、机器学习、机器人技术、增材制造、物联网、分布式账本技术、量子计算 机技术等数字科技的变革也时刻影响着可持续发展目标与可持续投资。
这些概念的发展、应用与融合，代表着第四次工业革命（Fourth Industrial Revolution, 4IR）—— 数字、生物和物理创新的结 合——的到来，从根本上改变所有企业的商业模式与商业影响力。
第四次工业革命作为一次范式变革，具有前所未有的演变速度、 规模、范围以及复杂性，并且正在从根本上改变生产、消费和整个社会。
那些采用新技术助力可持续发展目标的的组织可能会获得更高 的生产力、更大的成本效益以及更灵活地应对不断变化的条件和情 况的能力。
人工智能 (AI) 使得每一个个体可以通过使用大数据工具来更 好识别可持续投资机会，从而帮助释放可持续投资的更多潜力。所 以投资者们开始意识到、且越来越多的证据表明：除了帮助地球、 让社会更加公平和更具包容性之外，可持续发展的企业实际上为投 资者提供了更高的回报。
在 2019 年 7 月全球制造业和工业化峰会（GMIS）上，联合 国工业发展组织（UNIDO）前任总干事李勇先生首次提出新一代 投资促进理念——“投资促进 4.0（Investment Promotion 4.0, IP4.0）”。该理念的目标是将第四次工业革命技术的影响最大化， 利用人工智能、机器学习、区块链技术、物联网、大数据和机器人 等新技术手段，吸引新兴领域投资，并鼓励对发展中国家和新兴工 业化国家扩大投资，以缩小发展差距，最终实现 2030 可持续发展 目标。
所以我们认为，这个领域内下一阶段的发展将在很大程度上取 决于行业的领先地位以及投资思维和实践以及AI应用方面的创新。
全球最大的资产管理公司贝莱德的分析发现，COVID-19 大 流行让投资者关注金融体系的脆弱性和弹性，并加剧了围绕可持续 性的讨论，在 2020 年 COVID-19 大流行最严重的时期，超过 80% 的可持续投资基金的表现优于没有该理念的股票投资组合。
所以我们希望这份报告是一段旅程，能够沿着上述表达产生涟 漪效应，在这些不同的生态系统中产生进一步的连锁反应。
我们相信，未来将是异常光明的。完整版《2023人工智能赋能可持续发展和投资白皮书 》来源于公众号：百家全行业报告 研究报告内容节选如下
白皮书的目的和范围
此次白皮书旨在探讨快速发展的人工智能技术对联合国可持续发展目标与可持续投资的影响。并 在此基础上识别机遇与挑战，最终形成对不同利益相关方的启发与建议。
相较于 SDGs 等大家更加熟知的概念，白皮书中将会提到三个更新的概念：
第四次工业革命（4IR）
投资促进 4.0（Investment Promotion 4.0, IP4.0）
AI 赋能可持续投资
我们在本次研究中，针对联合国 17 个可持续发展目标，分别分析了 AI 带来的趋势与挑战，并辅 以案例举例说明。并在综合这些趋势挑战的基础上，总结相应的可持续投资机会点。
与此同时，本次的研究也很大程度依赖于对 AI 工具的运用，在进行资料收集、案例分析与趋势撰 写时，我们使用了包括但不仅限于以下工具：
ChatGPT4 + Code Interpreter
ChatGPT4 + Prompt Perfect
ChatGPT4 + Webpilot
Claude 2
在研究的过程中，作为研究团队，我们识别了以下挑战并在这些挑战上限定了本次研究的范围：
研究深度与广度的平衡难题
在研究人工智能与可持续发展的关系时，每个可持续发展目标（SDG）都可能引发多个影响方向。 然而，不同 SDG 之间存在交叉和重叠，使得本次研究在选择案例和展开观点时面临挑战。这种复杂 性使得研究过程中需要同时考虑不同领域的因素，并在这些因素之间寻找平衡，以获得全面的认识。 同时，研究也必须在深度和广度之间寻找平衡，以确保研究既具体又全面。
数据缺乏和量化研究的难题
由于人工智能技术在许多领域尚未广泛普及，本次研究可能缺乏足够的量化研究或大规模数据支 持来证明其在可持续发展方面的影响。这使得在评估人工智能对可持续发展目标的贡献时面临一定的 限制。
信息来源的多样性与可靠性问题
本次研究依赖于广泛的信息来源，包括论文、报告、新闻报道和公司信息等。然而，这种多样性 也带来了信息来源的可靠性问题。部分案例的真实效果和可靠性需要进一步验证。同时，过多的信息 来源也可能导致信息的重复和冗余，挑战在海量信息中寻找准确数据的能力。
技术发展速度的挑战
人工智能技术发展迅速，导致一些案例和影响的时效性非常强。随着技术的演进，过去的案例可 能已不再准确反映当前情况，这意味着本研究需要不断跟进最新的发展，以保持研究的准确性和实用性。
方法论的挑战
在整合不同来源和领域的信息时，本次研究面临方法论上的挑战。如何在研究中平衡定性和定量 分析、具体案例和普遍影响等问题，需要仔细思考和权衡。同时，研究还须考虑如何充分应用有效的 方法，以确保结论具有可信度和说服力。
由于时间紧迫，报告在撰写过程中难免出现错漏之处，希望广大读者理解，并欢迎批评指正。
可持续发展目标简介及进展
2015 年 9 月 25 日，联合国可持续发展峰会在纽约总部召开，联合国 193 个成员国在峰会上正 式通过 17 个可持续发展目标。可持续发展目标旨在从 2015 年到 2030 年间以综合方式彻底解决社会、 经济和环境三个维度的发展问题，转向可持续发展道路。 可持续发展目标将指导 2015 年至 2030 年 的全球发展政策和资金使用。可持续发展目标作出了历史性的承诺：首要目标是在世界每一个角落永 远消除贫困。
今年，联合国发布了《2023 年可持续发展目标报告：特别版，为人类和地球制定救援计划》。
这份报告强烈呼吁采取行动，根据最新数据和估计对可持续发展目标进行坦诚评估。报告在强调 现有差距并敦促世界加倍努力的同时，还强调了通过强烈的政治意愿和利用现有技术、资源和知识取 得成功的巨大潜力。国际社会可以齐心协力，重燃实现可持续发展目标的进展，为所有人创造更加光 明的未来。
报告指出，气候危机、俄乌冲突、全球经济疲软以及新冠肺炎疫情的持续影响，暴露了弱点并阻 碍了目标的实现。报告进一步警告说，虽然普遍缺乏进展，但世界上最贫穷和最脆弱的人正在经历这 些前所未有的全球挑战的最严重影响。它还指出了需要采取紧急行动来挽救可持续发展目标以及到 2030 年为人类和地球带来有意义的进展。
第一部分 “危险中的承诺”解释了阻碍实现可持续发展目标的主要挑战和威胁，例如 COVID-19 大 流行、俄乌冲突、气候变化、生物多样性丧失和污染。它还概述了一项针对人类和地球的 救援计划，该计划基于五个关键的紧急行动领域：政治承诺、政策行动、机构能力、融资 和多边合作。
第二部分 “敲响警钟：可持续发展目标进展到中点”全面概述了每个目标的进展情况，并根据 50 多 个国际机构的最新可用数据和估计提供了坦诚的评估。报告显示，一半的目标中度或严重偏 离轨道，超过 30% 的目标要么没有变化，要么倒退到 2015 年基线以下。它也额外强调 了可持续发展目标指标的数据可用性、方法和创新以及数据和统计界采取的积极措施方面的 显著进步。
第三部分 “突破，为所有人创造更美好的未来”，详细阐述了第一部分中确定的五个紧急行动关键领 域，并为会员国和其他利益攸关方加大力度并重申对可持续发展目标的承诺提供了具体建 议。它还强调加强联合国发展系统和提高多边体系能力的重要性，以应对新出现的挑战，解 决 2015 年以来国际架构中出现的与可持续发展目标相关的差距和弱点。
报告进一步警告说，虽然缺乏进展是普遍现象，但世界上最贫穷和最弱势的群体正在遭受这些前 所未有的全球挑战带来的最严重影响。
“除非我们现在就采取行动，2030 年议程将成为一个本来可以实现的世界的墓志铭。” 联合国 秘书长安东尼奥·古特雷斯在 2023 年 7 月 10 日该报告发布时说。
第四次工业革命 (4IR) 背景下的人工智能 (AI)
联合国 2030 年可持续发展议程旨在通过国际集体行动，全面解决全球社会、经济和环境三个维 度的可持续发展问题。过去三年，新冠肺炎疫情给世界各国带来重大损失，并可能将实现 17 个全球发 展目标的期限再后推 10 年。而发展中国家的可持续投资年度资金缺口，已高达 4.2 万亿美元。如何加 速可持续融资，不让任何人掉队 (left no one behind），任务迫在眉睫。
当前，距实现可持续发展目标所剩时间已不多。步入“行动十年 (Decade of Action）”，如何 利用 AI 等先进数字技术促进可持续投资，将投资供需双方高效匹配，使投资更精准地向可持续发展领 域聚焦，特别是为广大发展中国家提供更多可持续投资的融资渠道，是现阶段亟待解决的问题。
同时，AI 技术自身也需要实现可持续发展。
在我们谈论人工智能与可持续投资的的未来之前，了解过去以及我们目前所处的第四次工业革命 (4IR) 至关重要。在我们驾驭这个前所未有的变革时代时，我们必须解决一个基本问题：
无论技术如何发生变化，人类究竟需要什么？地球究竟需要什么？
2023 年的今天，我们对劳动力中人类被淘汰的恐惧与日俱增。这一问题经常出现在与全球决策 者的对话中，引发人们对可持续投资的视角深入关注。
大家对前三次的工业革命并不陌生：
第一次工业革命发生于十八世纪60年代至十九世纪中期。这场工业变革以蒸汽机、纺织机、铁路等 为代表，大规模运用蒸汽动力，标志着人类社会进入蒸汽时代。
第二次工业革命发生于十九世纪末至二十世纪初，这场工业变革以电力、石油、化学、汽车等为代 表，燃油、电力成为了新的工业根基，也标志着人类社会进入电气时代。
第三次工业革命发生于上世纪四五十年代至七十年代，这场工业变革以原子能、计算机、航天技术 等为代表，也因为计算机的出现让人类进入了信息时代。
第四次工业革命作为一场范式变革，正从根本上改变生产、消费乃至整个社会。人工智能（AI） 作为新工业革命先进数字制造（ADP）领域最核心的技术之一，已成为全球投资热点。AI 正日益成为 促进 SDG 实现的有力工具，但其快速发展也带来潜在风险，对部分目标的实现形成挑战，这一趋势 值得密切关注。
4IR 的特点是物理、数字和生物领域的融合，模糊了物理世界和虚拟世界之间的界限，为效率、 创新和经济增长提供了巨大的潜力。
AI 技术，特别是机器学习和深度学习，已经在数据分析领域发挥了重要作用。它们可以处理大量 的非结构化数据，例如社交媒体、新闻报道和公司报告，以获得对企业可持续实践的深入理解。
人工智能利用其高效的数据分析能力来识别企业的可持续表现，有助于判断该企业的投资价值。 例如，机器学习可以帮助预测由于气候变化导致的极端天气事件对公司的影响，或者通过分析公开的 政策文档、新闻报道和社交媒体讨论等实时跟踪绿色发展、碳中和等政策的走势。这些信息可以帮助 投资者更快地做出响应，调整投资策略，避免因市场变化而带来的可持续投资风险……这些我们都会 在第三部分中展开讨论。
早在 2019 年就已有企业利用相关数字技术对资源可持续进行追踪。IBM 和非营利组织 The Freshwater Trust (TFT) 和 SweetSense 合作，利用人工智能、区块链和远程传感器技术，监 测和追踪地下水的使用情况。这个项目可以帮助投资者了解水资源的使用情况，预测未来的水资源 短缺风险，从而调整可持续投资策略。
所以我们可以预想的时代便是：人工智能高效分析企业已披露的可持续信息，提高信息透明度， 明确企业的可持续披露程度。
在此基础上，对企业披露情况的分析再反向约束企业优化自身可持续行动，增强企业对可持续信 息的披露责任与可持续项目的行为责任，为投资者增加更多企业在可持续方面的投资机会。这意味着 投资机构可以直观获取高透明度的可持续信息，增加了投资者的投资机会。
这些机会及其背后的技术表现，有助于提高不同产业领域的生产能力及生产效率，无论是农业到 食品行业，还是能源到制造到服务，都在促进可持续发展并且有助于提高应对以气候变化与环境适应 为代表的能力。
这些技术在制造生产领域的应用推动了智能制造生产系统的发展，从而得以借助人工智能，通过 传感器、联网设备以及虚拟系统和实体装置的融合（即信息物理系统 CPSs）对生产进行整合控制。 智能农业产品系统也借助第四次工业革命中的应用技术来解决食品安全及粮食安全问题。智能能源系 统和智能循环经济使得相关技术及商业模式能够用于应对资源利用效率、资源安全、资源开发对于环 境的影响、生物多样性流失、土地退化以及温室气体排放等诸多问题。相关技术及商业模式在能源系 统方面的应用还能够加速可再生能源整合，有助于弥合能源获取方面的鸿沟。总而言之，第四次工业 革命有望对经济、环境、社会等方面带来极大益处，并有助于可持续发展目标的最终实现。
另一方面，基因组编辑、克隆、机器智能 / 移动性、突破性材料、虚拟现实、不可追踪的化身、 基于机器的人体肢体、思维激活设备、自动驾驶汽车、自编程枪支、语音到文本等过程与技术与可能 为未来的道德框架和人类社会的治理带来新的问题。
它有可能进一步拉大工业化国家与非工业化国家之间的技术鸿沟，制造业的自动化应用会带来就 业问题，在劳工的未来发展及技术学习、性别平等及女性权益保护、产业安全及互联网安全等方面都 会产生影响。
结合可持续投资的理念，我们应该最大限度地发挥第四次工业革命带来的积极影响，思考如何合 理使用人工智能技术，减少其负面影响和弊端。
在这个时代，全球价值链上的发展中国家需要共同参与以面对挑战。
最终，要驾驭第四次工业革命的复杂性，创造人类与技术共同繁荣的未来，需要我们有意识地通 过可持续投资的视角积极塑造未来。
这将使我们不仅能够利用技术的潜力，同时又能保留我们人类独特的品质和能力。
可持续投资内涵和技术缺口
在第三部分中，我们将详细展示人工智能如何对每一个联合国可持续发展目标施加了正面和负面 的影响。
在这一部分，我们就为什么需要关注可持续投资以及基于这个目标的技术缺口展开思考，希望可 以帮助大家更好理解第三部分中的详细趋势与案例。
自《巴黎协定》（2015 年）签署以来，世界面临多种冲击，包括新冠肺炎疫情、俄乌冲突以及随 之而来的粮食和能源危机、货币紧缩带来的快速通胀以及许多气候灾难。这些都延迟并限制了巴黎目 标和可持续发展目标的进展，阻碍了可持续投资并增加了债务脆弱性。
比如，2022 年的全球粮食安全问题领导人峰会宣言强调了粮食和能源安全、减缓和适应气候变 化以及生物多样性保护之间的协同作用，包括推动可持续发展目标 7（经济适用的清洁能源）、通过 2020 年后全球生物多样性框架、认可 G20 可持续金融路线图优先事项以及呼吁开展阶段性工作等。 它还强调 “迫切需要以可预测、充足和及时的方式加强政策并从所有来源动员资金” 以支持气候行动。
以全球粮食安全问题领导人峰会宣言为代表的发声更好应证了我们对可持续投资的判断与猜测： 只有通过共同努力，在国际社会建立创新的伙伴关系——包括国际金融机构和其他关键利益相关方—— 才能克服达成可持续目标路径上的挑战。
这需要加强联合国与区域和次区域组织以及民间社会组织之间的国际合作和伙伴关系，且以全球 视角看到地区案例。我们可以先分享几个前沿且创新的案例 —— 这些案例都由人工智能（ChatGPT4 + Webpilot）帮助分析与呈现：
1 以尼日利亚的屋顶太阳能为例，那里高昂的能源成本和电网效率低下意味着数百万家庭使用肮 脏的柴油发电机。而通过安装屋顶太阳能系统来取代这些污染严重的发电机，尼日利亚家庭平均每年 可以节省 500 美元，或者在太阳能系统的使用寿命内节省 10,000 美元。
2 越南的数据驱动施肥是可持续投资的另一种商机。由现在普遍分布在农业生产者中的智能手机 提供支持，数据驱动施肥可以减少 13% 的化肥施用量，同时提高 20% 的产量。
3 作为全球最大的氢气生产国和消费国，到 2022 年，中国已建成并运营 36 个可再生氢气项目， 合计产能约 3.7 万吨 / 年。例如，北京 2022 年冬奥会大规模部署氢燃料汽车，多个万吨级化学脱碳 绿氢示范项目也已部署。
在这些遍布世界各地的例子中，技术的加速进步加上监管支持的扩大正在将可持续的解决方案推 向资本，并促使资本向可持续商业模式进行重大的重新配置。
1 Builder’s Vision、Mitsui & Co 和 Renewable Resources Group Partnership 承诺 在新兴市场确定价值超过 10 亿美元的基于自然的解决方案项目。
2 Tony Elumelu Foundation 则为非洲企业家发起了一个价值 5 亿美元的联盟。
3 LeapFrog 宣布了一项计划，向非洲和亚洲提供气候解决方案的公司承诺投入 5 亿美元，旨 在为 5000 万低收入人群提供绿色工具和技术。
4 新西兰政府和美国贝莱德公司（BLK.N）将推出 20 亿新西兰元（12.2 亿美元）的气候基础 设施基金，投资太阳能、风能、绿色氢能和电池存储技术。
但这还远远不够，因为新兴和发展中国家只有 14% 的绿色投资由私有资本出资，而发达经济体的 这一比例超过 81%。而我们依旧乐观，因为这恰恰显示了可持续投资的增长潜力和资金与技术的缺口。
我们可以在 H2 Green Steel 中看到钢铁的未来，他们正在建造世界上第一座零排放钢铁厂
我们可以在 CarbonCure Technologies 看到水泥的未来，该技术将回收的二氧化碳注入水 泥中以生产低排放混凝土
我们可以在 Eviation Aircraft 中看到航空业的未来，该公司正在制造真正的商业规模电动飞机
我们可以在 Neste 看到炼油的未来，它从一家区域炼油厂发展成为一家生产可再生和循环燃 料的公司 我们可以看到像 rsted 这样的公共事业公司的未来，该公司逐渐从石油和天然气行业撤资， 投资于绿色能源技术
我们可以举出更多的例子，但最重要的是，正如 2015 年《巴黎协定》所述，我们需要致力于使 包括财政政策和发展融资在内的全球金融体系与气候适应型发展保持一致。
我们必须看到技术缺口，以及缩小可持续投资和可持续发展目标之间的差距。根据联合国贸发会 议发布的《2023 世界投资报告》，与联合国可持续发展目标相关的所有部门的投资缺口扩大，已经 从 2015 年的 2.5 万亿美元增加到每年 4.2 万亿美元以上。
比如，清洁能源转型的年度投资赤字不断扩大：发展中国家每年需要约 1.7 万亿美元的可再生能源 投资，但到 2022 年仅吸引了 5440 亿美元的清洁能源外国直接投资。尽管自 2015 年以来全球范围 内对可再生能源的投资几乎增加了两倍，但大部分资金都集中在发达国家。发展中国家迫切需要对电网、 输电线路、存储和能源效率进行投资。
贸发会议秘书长丽贝卡·格林斯潘在 2023 年 7 月 6 日表示：“大幅增加发展中国家对可持续能 源系统的投资对于世界到 2030 年实现气候目标至关重要。”
所以应该明确制定政策、计划和设施，以增强长期可持续性和复原力的方式，在整个危机周期中 为社会提供支持。各种各样的金融机构应推进当前将风险融资纳入贷款业务的工作，特别是在危机中 根据需要扩大对“气候目标”的融资。
而可持续投资实际的可关注议题与技术缺口远不止如此。我们相信，一个更可持续的未来，就在眼前
SDG 1 无贫穷
趋势1：识别贫困
通过人工智能的深度学习功能，结合相应的数字模型，对收集到的数据点进行分析，以识别处于 需要帮助的或更符合帮扶需求的贫困人群及其各项需求，以便针对性满足。
趋势2：预测贫困
通过人工智能深度学习后建立的模型，对可能致贫的风险进行预测，并给出相应的建议，如极端 气候事件、粮食产量降低等。
趋势3：消除贫困
通过人工智能的深度学习能力，收集并分析贫困人群的个人数据、喜好、需求，为之匹配更适合 的工作机会、提供更便捷的实用知识获取渠道等，个性化优化其各项决策。
趋势4：国际难民治理-提升居住环境
利用人工智能深度学习由无人机和地理信息系统在难民聚集区域捕捉到的各项地理、经济、社会 数据，提升了识别数据点的精确度和处理复杂数据的速度，综合分析贫困地区及难民的生存状况并有 针对性地制定改善计划，从而确保难民的安全并提高其居住质量。
趋势5：国际难民治理-指导难民迁徙
利用人工智能获取足够数量的与难民迁徙相关的数据、政策、信息等，结合移民统计模型创建一 种能预测难民数量、匹配难民理想迁徙地的算法，以减轻移民地国家的社会和经济压力、提高难民生 活质量。
挑战1：工作机会减少导致反贫
企业更密集地采取机器人替代低技术含量的工人，可能导致大量不具备知识和技术竞争力的低收 入工人失业。（落后的人 / 地区被淘汰）
挑战2：地区发展不平衡
投资更多地流向不依赖劳动密集型产业的发达经济体，导致发展中经济体投资减少、劳动密集型 商品价格走低，地区经济发展差异扩大。
挑战3：资源分配不均与社会不适应
更多的资源用于开发和维护 AI 技术，而忽视了直接的贫困救助。还可能导致社会结构的变动，一 些社区可能面临适应性挑战。
挑战4：依赖外部技术导致难以脱贫
低收入国家可能变得过于依赖外部的 AI 技术和专家，从而降低其自主发展的机会。
SDG 2 零饥饿
趋势1：快速识别营养不良儿童
使用面部识别技术，人工智能通过照片分析其面部曲率，以检测 0-5 岁儿童的营养不良情况，这 些信息可以帮助识别需要营养支持的儿童并及时为他们提供营养支持。
趋势2：农业决策智能化与智慧农业
用人工智能分析包括田地数据、种子情况、气候条件等各项指标在内的各种农业参数，对各种农 业行为的选择和时间点进行分析和建议，以更节约资源的方式提高农业决策效率和生产力。再此基础 上还能预测作物生长情况、优化农业决策、减少劳动成本和资源消耗，帮助普遍缺乏科学知识的农民 更精准、高效、科学地管理农田，提高收获水平和盈利水平。
趋势3：提高农民盈利能力
智能化、易操作的数字平台帮助农民进行农产品售卖、市场行情实时观测并感知、农业信息获取、 技能学习，提高其运营效率。
趋势4：生产力预测
运用人工智能模型，获取与作物 / 畜牧 / 渔产品相关的各种农业信息并分析其产生的有利 / 不利影 响，预测农、渔、牧产品收获情况，并对不利因素进行有针对性补救，以提高生产力。
趋势5：助力粮食安全
建立种子基因库，并用人工智能技术分析、挖掘基因库中种子遗传材料的各种优良性状，以辅助 作物新品种研究、生物多样性保护等。
趋势6：农民金融帮扶
用人工智能为难以获得金融知识和难以通过金融贷款风险评估的农民提供帮助，如使用人工智能 工具收集农民农场中的各种信息，并通过搭建智能模型转化为可供金融机构参考的易于理解的、实时更新的风险评估建议，从而帮助金融机构和农民降低金融风险。此外，人工智能还通过数字金融服务、 风险管理和保险预测、智能储蓄和投资建议，以及金融教育，拓展了金融包容性，使农村地区人群能 够更轻松地获得金融服务，降低风险，提高金融素养。
趋势7：减少浪费
便利店和超市运用人工智能分析销售数据，综合考虑销售情况、交易时间和天气等，优化生鲜商 品的折扣策略，通过每日审查产品，避免库存浪费，从而提高了销售和减少浪费。
挑战1：技能鸿沟加大
随着农业 AI 技术的使用，可能会产生对特定技能的需求。这意味着那些没有这些技能的农民可能 会处于劣势，导致他们与技术先进的农户之间的差距进一步加大。
挑战2：价格波动风险
尽管 AI 能预测食品价格，但过度依赖其预测可能使市场变得不稳定。这种不稳定可能导致食品价 格的剧烈波动，使得农民和消费者都面临经济风险。
挑战3：过度使用化学品
AI 驱动的农业解决方案可能过多地依赖化学品如农药和化肥。长期如此可能导致土壤退化和食品 安全问题。
挑战4：失去传统知识
随着农民越来越依赖 AI，传统农业方法和知识可能会丢失。这些传统知识在某些情况下可能更有 适应性和可持续性。例如，许多农民凭借多年的经验和直觉来判断何时播种、灌溉和收割作物。然而， 一些现代农业系统和决策支持工具基于人工智能，可能会为农民提供精确的播种和灌溉时机，使他们 不再依赖传统的农业经验。这虽然可能提高了效率，但也可能削弱农民的决策能力和对自然的直觉感知。
挑战5：经济依赖与资源不平等
小型农户可能由于负担不起 AI 技术的成本而更加依赖大型农业公司。这可能使他们更容易受到市 场价格波动的影响，增加经济脆弱性。可能只有资金充足的农户或公司才能使用高级 AI 技术，导致资 源的不平等分配，从而加剧饥饿问题。
SDG3 良好健康与福祉
趋势1：推进药物发现与疾病发现
用人工智能提取、分析大量生物医学数据集中存在的有用特征、模式和结构，辅助确定并验证合适的靶点，从而协助寻找针对特定靶点的完美药物。另一方面人工智能通过分析医学数据和影像，能够快速识别潜在疾病迹象，帮助医生提早发现疾病，也可以辅助医生决策，减少误诊和漏诊。同时，它能够监测流行病，预测疫情，辅助管理者及时干预。
趋势2：化学品风险评估
运用人工智能将内置化学品数据库、反应矩阵和法规进行智能匹配，建立隐患排查数据库，有效提高风险评估治理和效率，并将风险评估结果高效应用于日常风险管理。
趋势3：医学指标快速分析与治疗
运用人工智能的图像分析、数据分析技术，结合过往数据对医学指标进行快速分析和研判，进行疾病判定和相应的治疗建议，节省了判定时间、降低判定误差。在药物研发方面，人工智能能够分析庞大的医学数据，预测药物效果，并加速新药开发流程，从而大幅提升研究的效率和成功率。其次，人工智能为个体化治疗提供了突破，依托于患者的基因信息、病历数据等，精准地定制治疗方案，以最小化副作用、最大程度地提高治疗效果。此外，人工智能也实现了实时监测和调整，通过持续追踪患者的健康状态，及时调整治疗计划，保障了治疗的持续性和精准性。
趋势4：儿童抑郁情绪识别
使用机器学习算法分析儿童录音中的统计特征，以快速检测幼儿语言式中焦虑和抑郁的迹象，识别其潜在的心理健康问题，提高幼儿抑郁情绪识别率。
趋势5：预测重大公共卫生事件
对在地医院提供的传染病病例的诸多可变因素进行分析，以预测疫情爆发时间、地点，使公共卫生官员能够及早进行干预，保护人民健康。
趋势6：健康管理与生活
通过分析个体的生活习惯、饮食偏好、运动情况等数据，人工智能能够为用户量身定制健康方案，提供营养建议、锻炼计划等，帮助用户达到更好的健康状态。患病人群从智能监测、药物提醒和个性化治疗中获得更好的日常护理和身体调养支持，无障碍人群通过智能助听器、语音识别等技术体验更无障碍的生活环境。
趋势7：增进无障碍人群福祉
通过语音识别、图像识别和自动驾驶等技术，人工智能为残障人士提供了更直接的交流、感知环境和移动方式。智能辅助工具如助听器和智能家居系统提升了无障碍人群的社会参与和生活质量。
趋势8：指导患者用药
使用人工智能全面识别患者各项临床数据，进行处方预测并与患者实际处方进行对比，识别异常处方，防止患者用药错误
挑战1：医患矛盾加剧
AI 产品根据数据给出的医学建议可能与医生依据经验和知识给出的有区别，从而降低患者对医生的信任度，加剧医患矛盾。
挑战2：医疗过度干预
过度依赖健康 AI 可能导致频繁的医疗检查和干预，增加了医疗系统的负担，同时可能导致不必要的治疗。
挑战3：自我诊断风险
人们可能会错误地自行解释 AI 的健康建议，导致错误的自我诊断和治疗，延误专业医疗。
挑战4：社交隔离
过度依赖健康 AI 可能导致人们减少与医务人员的面对面交流，减少了重要的医患互动，AI 诊断可能缺乏人情味，无法提供温暖和人性化的医疗支持。
挑战5：心理压力
AI 健康应用可能会引发过度担心健康状况，增加了焦虑和心理压力，影响心理健康。
挑战6：错失早期症状
健康 AI 可能无法捕捉一些早期、隐蔽的病症，导致错过及时治疗的机会。
SDG4 优质教育
趋势1：个性化教育与提高学习效率
利用人工智能收集学生兴趣、学习习惯、学习能力等个人信息，与课程库进行对应，在分析学生体验的基础上根据每个学生的实际情况提供个性化的教学方案、课程体系等。也能通过面部表情和NLP 技术在线获取反馈，结合学习者的兴趣提供不同的学习内容，强化学习者的薄弱知识点，提高学习效率。
趋势2：辅助作业批改
利用人工智能对易判断和识别的学生作业（如口算作业）进行批改并给出解析，节省教师人力时间，收集学生薄弱知识点数据，给出针对性解决建议。
趋势3：贫困地区教育质量提升
利用人工智能技术建立自主学习平台，为学生提供定制化的识字教学应用和工具，使学习更加互动和个性化，大大提高了文盲地区的识字率，有助于解锁更多的社会和经济机会，为贫困地区带来持续的发展。
趋势4：识别学业风险
利用人工智能获取足量的学业风险案例（如校园欺凌、校园性骚扰、考试作弊）的参与者数据、时间、地点，进行风险预测和有针对性的解决措施建议。
趋势5：提升教育普及率
利用人工智能对政府发布的有关社会、地理和教育背景的公开数据进行分析，开发包含学校、入学机会、学业成绩和辍学预测的详细地图，辅助政府、学校进行教育普及。人工智能通过数据收集、分析和预测来降低各项外部学业风险，对可能的不利事件作出预测和预警，并提供无障碍人群、贫困地区的教育机会，增强教育的普及度。
挑战1：技术设备鸿沟及增加经济负担
不是所有的学生和学校都有能力获取和维护先进的 AI 技术。这可能导致那些无法获得这些技术的学生和学校在教育机会上落后。为了获得和维护先进的 AI 教育工具，学校和家长可能需要承担更高的费用，这对于经济较弱的学生和学校是一个障碍。
挑战2：过度个性化教育与教师角色边缘化
过度依赖 AI 的个性化推荐可能导致学生失去社交互动和团队合作的机会。过分依赖 AI 可能会减少教师与学生的直接互动，从而降低教师的教学质量和对学生的个人关注。
挑战3：过分依赖AI使学习能力下降
过于依赖 AI 生成的教育内容可能会导致教学内容的多样性减少，使学生失去批判性思考和创新的机会。学生可能过分依赖 AI 工具来完成学习任务，导致他们在独立思考、问题解决和其他关键技能上的能力下降。
挑战4：缺乏多样性和包容性
由于数据收集来自现有资料，可能本身存在忽视少数群体和小众文化的因素，AI 教育工具可能没有充分考虑到多元文化和不同背景的学生的需求。
挑战5：技能培训鸿沟
对于 AI 和数字技术的培训和教育可能主要集中在城市和经济发达地区，导致农村和边缘地区的学生失去学习机会。
SDG5 性别平等
趋势1：帮助消除招聘性别偏见
AI 可以通过自然语言处理技术识别和消除有害评论，提高网络环境友好性；利用数据分析降低招聘中的性别偏见，确保公平的职业机会；应用无歧视算法评估个人能力，减少性别歧视；通过图像识别技术发现和阻止对女性的虐待行为；利用机器学习挖掘大数据，揭示并对抗性别不平等现象。AI 招聘工具利用无歧视算法评估候选人的能力和潜力，避免性别偏见，帮助更多的女性获得了平等的职业机会。
趋势2：帮助减少性犯罪
利用数据分析和机器学习预测潜在犯罪，应用图像分析技术迅速解析证据，通过自然语言处理识别线索，从社交媒体和网络发现潜在威胁，以及利用数据挖掘和模式识别构建更精准的犯罪预测模型。还能为性犯罪受害者提供安全的方式记录和分享他们的经历，并在受害人需要时协助其彼此联系、共同起诉。
趋势3：降低文化和社会预设的性别不平等
利用机器学习来识别和标记网络上针对女性和非二院性别的有害评论和偏见言论，辅助网站和平台管理者进行警告和删除，帮助营造更友好、包容的网络环境。
趋势4：为女性提供专业知识支持
利用人工智能识别和分析案例数据，对性别犯罪、性别疾病的应对措施和潜在风险进行预测和建议。
挑战1：算法偏见
许多 AI 系统是基于现有数据进行训练的，如果这些数据中包含性别偏见，那么 AI 系统也可能会 表现出这些偏见。这可能导致工作场所、医疗和其他领域中的性别不平等。
挑战2：职业机会鸿沟
随着 AI 和技术行业的发展，女性在这些领域的代表性仍然较低。如果不采取措施，这种代表性失 衡可能会继续，导致性别在机会和收入上的不平等。女性在 STEM（科学、技术、工程和数学）领域 的代表性不足可能被加剧，导致她们在 AI 驱动的未来经济中失去机会。
挑战3：隐私与网络安全风险
AI 驱动的监控技术可能对女性和其他性别少数群体造成更大的隐私威胁，增加他们受到骚扰和跟踪的风险。女性和其他性别少数群体可能更容易受到基于性别的网络攻击，如网络欺凌和仇恨言论。
挑战4：文化和社会价值的固化
AI 系统可能会从当前的文化和社会中学习并复制性别刻板印象，导致性别不平等的观念和行为在社会中得到进一步固化。
SDG6 清洁饮水和卫生设施
趋势1：水质检测和改善
基于环境监测、历史水体数据、卫星图像等，人工智能可以对水体质量进行检测，分析水质污染原因，预测水质变化走向，为水污染治理提供解决方案。
趋势2：预测用水需求优化水务管理
人工智能基于人口、社会、用水等数据，通过深度学习处理和分析水资源的消耗和需求情况，帮助预测水的需求，辅助水务运营管理和升级，调整水网设计和优化。
趋势3：水务基础设施的维护和监测
传统水务系统现存的短板在于缺乏自动监控与自动检测体系，导致在管道、泵房等设备出现故障时，管理人员难以及时察觉。为解决这一问题，引入感应装置并借助智能算法可以实时监测与检测相关设备的运行状况，准确预测潜在设备风险，提前通知专业维修人员对设备进行必要的维护与修复，从而避免不必要的水资源浪费。
趋势4：节约农业用水
基于物联网和传感器系统的智能灌溉系统，可以更加有效的监管土壤和天气情况，结合有效的历史与环境数据，AI 可以有助于更加智能地预判天气情况和植物用水需求，并且有效地自动管理灌溉体系，自动进行储水和灌溉，有效提升水资源管理。
挑战1：水资源消耗
人工智能技术依赖的大型数据中心和芯片产业链对水资源都有着较大的使用需求。大型数据中心训练模型是通常需要数以万计的 GPU 进行长时间的计算，产生大量的热量。部分数据中心采用水冷技术来有效散热，导致数据中心需要消耗大量的纯净水。根据谷歌 2023 年的环境报告，2022年，谷歌的数据中心消耗了约 52 亿加仑水，主要用于散热和维持数据中心的运行温度。AI 计算所需的芯片制造也对水资源消耗产生了影响。芯片制程的复杂程度与耗水量呈正相关关系，在 AI 算法升级对芯片的要求增加的背景下，芯片产业链导致耗水量逐年攀升。
挑战2：系统性设计错误影响饮水安全
人工智能如果出现系统性设计错误，可能会出现目标错位和道德风险问题，做出不公正的决断。与此同时，人工智能大量依赖数据进行分析与判断，如果因为数据源选择不当或模型选择不对，会产生错误的判断和分析，导致应用影响公众利益。例如：当用于判断水质安全的 AI 模型输入了错误的源数据，导致公众得到错误判断，与不安全的水质产生了接触（详见本章节案例）。
挑战3：技术障碍进一步加剧用水差距
人工智能技术需要基于良好的基础设施、全面的信息化技术、培训后的专业人才，在缺乏基础设施和安全管理的地方，会难以部署人工智能技术更加高效的利用水资源，导致用水差距。
SDG7 经济适用的清洁能源
趋势1：可再生能源整合和优化
AI 技术的方法有助于克服太阳能和风能发电的不稳定性，促进可再生能源的可靠供应，减少对传统能源的依赖，实现清洁能源的高效利用。以风电、太阳能为代表的系能源发电面临着波动性大、利用率不稳定等挑战。通过利用 AI 技术，系统能够分析大量历史天气数据，综合考虑多种因素，例如气温、风速、云量等，从而准确预测短时间内的发电时间和电量。这种精准的预测为智能电网和能源储存系统提供了可靠的基础，使其能够动态地优化电力配置，智能地管理储能系统的充放电过程，以最大程度地提高能源利用效率。
趋势2：高效新能源选址
基于卫星地图、空间地图、气候等数据，人工智能可以综合评估周边环境，帮助能源公司选择对地球环境影响较小，能源生产效率较高的地方进行新能源发电厂的布置，如太阳能场、风场等，不再依赖以往低效的人工地图查询和个人资源推荐。
趋势3：基于需求的能源管理与运营
通过深入分析大量历史能源使用数据、天气模式、人口统计以及相关事件等信息，人工智能可以精准地预测未来的能源需求和能源负荷的波动情况，从而协助规划者合理配置能源生产发电和输送能力，以应对高峰期与低谷期的能源需求。与此同时，人工智能还能够模拟不同的能源政策和策略对未来供需平衡的影响，协助决策者在制定能源政策，避免不必要的能源浪费，最大限度地提高能源利用效率。AI 还可以根据用户的能源消耗习惯和需求，提供定制化的能源分配建议，减少能源浪费。例如，AI 可以分析生产流程和用能需求，为企业提供最佳的能源配置方案，实现成本和能源效率的双重优化。
趋势4：能源基础设施的维护和监测
人工智能通过预测故障、智能巡检、维修优化以及决策支持，为能源基础设施的可靠性、稳定性和高效性提供了重要支持。基于对大量传感器数据和智能巡检机器人的定期监测，人工智能具备评估设备健康状况、预测设备故障、实时安排维修计划的能力，可以有效保障能源基础设施的高效运行，确保设备处于最佳状态，减少维护停机时间，并最大程度地降低不必要的能源浪费。
趋势5：系统优化高效利用资源
人工智能可以深入分析建筑物、工业、交通系统等领域的能源消耗模式，识别出潜在的效率提升机会，支持工程师做出系统提升决策，调整耗能模式。在建筑领域，AI 可以分析能源消耗的高峰期和低谷期，以制定更有效的暖通空调策略，降低能源浪费。在工业领域，AI 可以识别制造流程中的瓶颈和能耗高点，并提供优化建议，从而提高生产效率和降低成本。在交通领域，AI 可以分析车辆的行驶模式和路线选择，以优化交通流动，减少交通拥堵和能源浪费
挑战1：电力能源消耗
支撑人工智能运行的 ICT 产业链、数据中心、网络等都需要大量的能源消耗。数据中心为了维持复杂大模型的计算活动，需要大量的硬件和电能支持，并配备强大的散热系统维持冷却设施的正常运行。整个信息和通信技术（ICT）的碳足迹与航空业的碳排放也旗鼓相当，信息和通信技术生态系统占全球排放量的 2% 以上。
挑战2：促进传统能源的发展加大碳足迹
数字化和人工智能技术在石油和天然气等传统能源领域的全产业链上都有着较为显著的降本增效的作用，可以辅助勘探、开采、分销、精炼和营销传统能源，极大的促进的传统能源公司的发展，降低了传统能源的使用成本，可能会阻碍新能源的发展。
挑战3：AI系统性设计错误影响能源供应误差
人工智能如果出现系统性设计错误，可能会出现目标错位和道德风险问题，做出不公正的决断。与此同时，人工智能大量依赖数据进行分析与判断，如果因为数据源选择不当或模型选择不对，会产生错误的判断和分析，导致应用影响公众利益。例如，基于人工智能的供电系统对公众用电需求没有做出精准的判断，导致供电量没有跟上公众的高峰用电需求，民众的生产生活受到了影响。
挑战4：技术障碍进一步加剧用电等能源的差距
人工智能技术需要基于良好的基础设施、全面的信息化技术、培训后的专业人才，在缺乏基础设施和安全管理的地方，会难以部署人工智能技术更加高效的利用能源，导致落后地区的能源利用效率更低，成本更高，导致全球能源分配与利用不平等。
SDG8 体面工作和经济增长
趋势1：经济增长
人工智能能够带动和创造全新的产业和商业模式，促进经济多元化和增长，如无人驾驶、智慧医疗、数字经济等。与此同时，人工智能也能给传统行业的运营模式带来巨大的变化，如优化生产流程、增强企业和消费者的高效沟通、优化资源分配。
趋势2：创造新岗位
AI 及其相关产业正在创造许多之前从所未有的岗位，比如 AI 开发、提示词工程师、标注师等，这些相关的岗位给不同的背景的人群带来了新的工作机会，特别是部分偏远地区的人群，可以借助网络进行 AI 相关的工作，减少了地域对工作的束缚，增加了更多零工经济的机会。
趋势3：低收入人群知识支持与帮助匹配工作
人工智能够有效地匹配合适的就业机会，促进个体的技能提升和再培训，从而提高就业成功率和职业发展的机会。这种趋势有助于建立更加强大和灵活的劳动力市场，推动个体和整体社会的可持续发展。首先，人工智能可以通过分析求职者的履历、技能和兴趣，为求职者量身定制职业建议和推荐，从而更精准地匹配合适的工作岗位，提高求职者就业成功的概率，同时也帮助企业更有效地找到合适的人才。其次，人工智能可以通过分析市场需求和个人现有技能，为求职者提供个性化的培训计划建议，帮助他们填补技能缺口，提升职业竞争力。这种个性化的培训方案有助于减轻技能失配的问题，使个人更好地适应就业市场的变化。以金融知识为例，利用人工智能模型对低收入人群所欠缺的金融知识进行普及、财务状况评估和规划等，以帮助其应对生活中可能存在的金融风险，避免债务和不良信用的恶性循环。
趋势4：降低部分工作门槛与无歧视算法匹配就业机会
AIGC 的普及使更多人可以通过简化的界面和工具，进行创作和开发，甚至帮助没有编程和技术背景的人也可以快速利用 AI 模型，从而在其领域内解决问题和应用 AI 技术。采用无歧视算法帮助用户实时进行工作匹配，在保护用户隐私的前提下从算法层面帮助用户充分发挥其技能长处、满足多项求职需求，辅助用户和企业找到最匹配的工作和岗位候选人。
趋势5：辅助企业劳动力管理
人工智能可以有助于中小微企业实现收入增长、降低劳动力风险、智能业务和营销、以及创新和安全的信息交换。
挑战1：岗位人员减少
人工智能的快速发展可能会引起“就业极化”效应（中等技能劳动力的岗位的就业份额下降）经济学家将生产过程分解常规任务和非常规任务，人工智能和机器人在执行常规任务方面可能更具优势，这可能导致一些中等技能劳动力的岗位受到取代。
挑战2：工作的非人化
基于 AI 算法的管理平台可能将组织效率凌驾于员工的关怀之上，大量自动化的工作现场会导致工作过程中缺乏人际联系和互动，这种缺乏沟通和人文关怀的体系里面，工人感到自己只是系统中可以替换的组成部分，而不是受重视的个体，从而削弱工人在工作中的身份认同、人际关系和目标意义，侵蚀工人与组织之间心理契约，影响工人的心理健康。
SDG9 产业、创新和基础设施
趋势1：生产自动化与流程优化
AI 技术可以自动化例行任务、简化运营管理、减少人工劳动，提高各行业的生产力，拉动经济增长，使企业在更少的资源下生产更多产品。人工智能算法可以分析历史数据，以识别制造流程中的瓶颈、低效率和需要改进的领域。这有助于优化工作流程、资源分配和生产计划，从而提高产量并减少浪费。
趋势2：定制化生产
人工智能驱动的生产线可以快速适应生产定制产品，比传统制造流程更有效地响应不断变化的客户需求。
趋势3：重塑产业创造
人工智能通过分析大量数据集、识别模式和生成见解来加速创新，推动各个行业的进步，带来材料、技术和工艺的突破，目前已经在化学、蛋白质折叠、材料科学等领域取得了科研突破。
趋势4：基础设施设计和选址优化及供应链优化
人工智能可以通过分析多元数据因素，如成本、环境、效率等，为基础设施的选址和设计提供参考。还可以通过预测需求，优化资源在供应链管理、物流和生产等领域的分配，从而实现成本节约和提高效率。
趋势5：基础设施维护和监测
布置物联网传感器可以实时监测基础设施的结构健康状况，结合 AI 算法判断和预警基础设施损坏风险，提前提醒人员进行修复和维护，防止潜在故障。
挑战1：系统性网络安全风险
过度依赖人工智能系统可能会导致依赖性，使基础设施和行业更容易受到系统故障、网络攻击或技术故障的影响。
挑战2：技术被私有公司控制
先进人工智能的技术被少量私营公司所控制，人工智能的发展趋向于私有化。这导致了人工智能的使用可能存在技术垄断，数据泄露的风险。并且这可能会阻碍部分发展中国家技术开发、研究和创新，违背了 SDG9.B 的目标
SDG10 减少不平等
趋势1：揭示隐性歧视，促进平等
人工智能具备处理大规模数据的能力，能够揭示导致长期不平等现象存在的潜在模式和趋势，为政策制定者和社会行动者提供有价值的洞见。
趋势2：帮助残障人群
基于人工智能的语音、图片、文字等的识别和转译功能能够帮助到残障人士更加精准地感知世界，便利地与他人沟通，参与到协同合作中，提升他们的生活便利度；由 AI 赋能的智能辅助机器人也能更好的帮助残疾人士或日常活动受限的人进行移动、交流、护理等，让他们自信自主地处理日常生活。
趋势3：助力中小企业并为势群体提供金融服务
人工智能工具能够帮助小公司以相对比历史更加低的成本获得复杂的分析和创作工具，在资源分配上做出更好的角色，同时减少开拓新业务的成本。在传统的正规金融体系中，弱势群体因为缺少证明文件、信任和接触金融服务的途径等原因，导致面临借贷困难，难以形成资本积累。在大数据和人工智能的加持下，数字普惠金融平台能够借助信息技术降低边际运营成本，并基于更丰富的消费记录等行为记录进行金融服务评估，为穷人、农村人口、基础教育群体、失业者和老年人等弱势群体提供更多低成本、高精准的金融服务，增强金融可及性，增强弱势群体的风险应对能力，减少不同群体在金融服务前的不平等。
趋势4：降低服务及获取服务的门槛
人工智能可以大大减少弱势群体或是低收入群体群体获取服务的门槛。集合支持人工智能的医疗保健解决方案，如远程医疗和诊断工具，可以改善偏远或服务不足地区的医疗服务，减少医疗保健不平等并改善健康结果。
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报告来源公众号：【百家全行业报告】