2025年政府工作报告指出，要“因地制宜发展新质生产力，加快建设现代化产业体系”。在中共中央政治局第十一次集体学习时，习近平总书记对新质生产力进行过专题阐述，强调指出：“绿色发展是高质量发展的底色，新质生产力本身就是绿色生产力。”数智技术从效率提升、产业重构与治理优化三个方面，对推动绿色生产力发展具有重要意义。

显著提升能源和资源的使用效率。自然资源是有限的，而人类的需求是无止境的。若要实现清洁、高效的生产活动，促进生产方式的绿色变革，就要积极开发和利用绿色低碳的新技术。数智技术可以构建全域感知、实时反馈的数字化网络，通过数据采集、分析与优化，彻底改变了传统生产要素的配置模式，能源和资源的使用效率得到提高。特别是人工智能在数智技术领域扮演着重要的角色。它具备自学、自适和自主操作的能力，能有效应对生产环节的复杂状况并根据实际需要做出应对策略。此外，在生产的过程中不仅能借助人工智能思维监控系统对污染源进行追踪，更能借助实时感知的能力和科学分析能力，精确地识别出那些污染严重、能耗高的生产环节，进而提出更加科学和环保的生产策略。由此可见，在数智技术的助力下，经济系统的绿色发展水平可以得到显著提升。新质生产力倡导科技创新，即利用科技发展来提高资源的利用效率，从而满足高质量发展的要求。新质生产力本身就是绿色生产力。利用数智技术对生产活动中海量数据进行有针对性的分析，精准识别生产过程中的能耗冗余与排放热点。这种数据驱动的决策机制，将传统依赖经验的粗放式管理升级为动态优化的精准调控，可以提升能源转化效率与资源循环水平。因此，利用数智技术的数据采集、分析以及优化等功能，精准分析不同生产活动所需要的材料以及方式，从而做出更科学的选择，积极采用清洁的绿色能源或可再生能源进行生产活动。这样不仅可以减少对传统高能耗能源的依赖，还能在一定程度上降低温室气体排放，真正做到发展绿色生产力，实现可持续发展。

加速产业结构绿色低碳转型。随着科学技术的发展，智能化、绿色化将改变传统产业资源能源高投入、生态环境高污染的弊端。首先，利用数智技术作为改造工具来嵌入传统产业，通过“解构—重组—再生”的数智化进程，推动产业结构发生范式转换。在制造业领域，数智技术可以打破物理实体与虚拟模型的界限，使颠覆性技术得以快速验证与迭代，破解了重资产产业转型的沉没成本困境。与此同时，数智化基础设施成为培育绿色新兴产业的关键载体，新能源系统的智能调度、循环经济体系的区块链溯源等技术矩阵，重构了传统产业中能源与资源的价值创造方式。其次，要运用数智技术推动以绿色生产力为核心的新兴产业的发展。将绿色发展理论融入传统产业的每一个环节，既推进传统产业向绿色低碳的转变，又扶持新兴产业实现绿色低碳的进步，进而借助数智技术和数字经济的力量，增强生态经济产业的整体效益。同时要深刻认识到基于大数据、云计算和物联网技术等高新技术的新兴产业具有知识含量高、资源利用效率好、总体经济效益优异等特点。通过产业及生产要素之间的组合调控产业资源的配置，实现绿色智能产业的发展。要运用数智技术推动新兴产业的发展。主要通过加大重点领域创新研发力度，强化源头方面的创新，推动绿色低碳技术突破与先进技术转化应用，打造新兴产业孵化转化的创新生态。加快产业结构绿色低碳优化升级，构建新兴产业协同发展的新格局。立足于现实谋划建设新一代绿色低碳产业链，探索不同产业之间的技术创新和经济发展的新模式，真正形成数智化的生态经济产业体系，推动绿色生产力的变革与发展。

提高环境治理的精准性和透明度。传统的环境治理受限于数据碎片化与响应滞后性，往往容易陷入“末端治理”的被动局面，而数智技术整合“天地空一体化”监测维度技术，能够形成全域覆盖的立体监测体系。天基监测利用卫星遥感技术实时获取大范围大气成分、水体污染、植被覆盖等宏观数据，捕捉跨界污染迁移。空基监测使用无人机、飞艇搭载高精度传感器来针对重点区域进行低空动态巡查，填补卫星盲区。地面监测主要使用物联网传感器、智能摄像头、移动监测车组成密集监测节点，实时采集水质、空气质量、噪声等微观数据，形成相关的数据库。通过三者的立体感知，构建起覆盖大气、水体、土壤的全要素数字镜像，使污染溯源、生态评估等工作的精度提升至分子级水平，能够提升环境治理的精准性和透明度。此外，要通过数智技术打通环境治理相关信息资源孤岛，建立数据开放共享体系，真正实现治理体系中数据共享融合。尤其是以区块链、隐私计算等技术构建起多方参与的信任机制，无论是政府层面的监管数据还是企业层面的排放信息以及公众环境诉求都能在技术的加持下实现安全共享，使得环境治理的精准性和透明度得到了前所未有的提高。同时，数智技术在环境监测、污染治理和环境修复等方面也发挥着重要的作用。如可借助遥感技术、传感器技术、3D打印技术等强化对环境问题的监控、治理和修复，真正做到发展生产力与保护环境的和谐共生，实现绿色、低碳、循环的经济发展体系。

（作者为上海师范大学马克思主义学院博士研究生、江苏经贸职业技术学院马克思主义学院专任教师。本文为江苏高校哲学社会科学研究专题项目“人工智能视域下高职院校思想政治教育创新研究”〈项目编号：2022SJSZ0304〉的阶段性成果）