政府调控下AI投资与能源泄漏缓解技术在供应链管理中的双重建模与情景分析

本研究针对供应链管理(SCM)中能源泄漏(EL)导致的效率低下和环境问题，通过构建仿真优化模型，探索人工智能(AI)技术与EL税收政策的协同效应。研究发现EL税虽短期增加成本但显著提升能效，而AI技术投资可降低能源浪费并提高全链条盈利能力，为可持续SCM提供了"技术+政策"的双轨解决方案。

　　

在全球化与碳中和的双重背景下，供应链管理(SCM)正面临能源效率低下与环境影响的严峻挑战。能源泄漏(Energy Leakage, EL)作为供应链环节中未被有效利用的能源损耗，不仅造成每年数十亿元的经济损失，更是阻碍"双碳"目标实现的关键瓶颈。传统解决方案往往将技术改进与政策调控割裂，而中国研究人员的最新研究突破性地将人工智能(AI)技术与税收政策纳入统一分析框架，为破解这一难题提供了创新思路。

这项发表在《Sustainable Futures》的研究，以中国广东省先进制造业集群为案例，采用仿真优化技术构建了包含制造商、代理商和零售商的三级SCM模型。研究团队通过Arena软件建立系统动力学模型，结合博弈论分析政府与企业的策略互动，设计了9种差异化情景来模拟不同政策与技术组合的效果。特别值得注意的是，研究首次将人形机器人等AI实体纳入SCM技术集成假设，使模型更贴近产业智能化发展趋势。

在"制造商主导的EL税与AI投资"情景中，当产品定价ρ_m
=3元/单位时，制造商通过投资300万元AI技术可使利润φ_m
达到900万元，同时降低12%的EL。数学建模显示，最优决策变量l_tm
和l_im
在16次仿真后达到稳定状态，验证了策略组合的可行性。

"代理商为中心的混合策略"情景则揭示，当代理商承受t_a
=4元/500单位的EL税时，其5百万元的AI投资虽导致初期利润波动，但在第15次仿真后实现φ_a
=1100万元的稳定收益，证明中间环节的技术投入具有放大效应。

最具启示性的发现来自"零售商驱动的技术响应"情景。数据显示，零售商在面临t_r
=5元/1000单位税收压力时，400万元的AI投资使其最终利润率提升23%，且带动整个SCM的碳排放降低18%。这种"末端倒逼"机制为分布式减排提供了新路径。

通过对比分析9种情景，研究得出三个关键结论：首先，EL税与AI投资存在显著协同效应，组合策略比单一措施平均提升能效31%；其次，不同供应链环节的技术投资回报率呈现制造商(1:2.1)>代理商(1:1.8)>零售商(1:1.5)的梯度差异；最后，AI技术对EL的边际改善效应随投资规模增大而递减，提示存在最优投资阈值。

这些发现为政策制定提供了重要依据。一方面，政府可实施差异化的EL税收政策，对技术吸收能力强的制造商给予更高税率；另一方面，应建立SCM跨环节的技术扩散机制，如文中建议的"AI投资共享池"。研究还指出，未来需探索区块链与AI的融合应用，以解决当前模型未考虑的市场波动性等局限。这项研究不仅为绿色供应链建设提供了可量化的决策工具，更开创了"数字技术-经济政策-环境效益"三位一体的分析范式，对实现产业链碳中和具有里程碑意义。