当地时间2026年7月1日，在葡萄牙卡斯卡伊斯举行的第7届世界环境与资源经济学家大会（WCERE 2026）期间，由复旦大学、上海能源与碳中和战略研究院及上海科学智能研究院联合主办的“AI Empowered Climate and Energy Economics: Methods, Evidence, and Policy Insights” （AI赋能气候与能源经济学：方法、证据与政策启示）专题分会在NOVA School of Business and Economics 圆满举行。

本次Science-Policy-Business (SPB) 专题分会聚焦人工智能在气候与能源经济学领域的前沿应用，旨在为学术界、政策制定者与商业领袖搭建跨学科交流平台。本次分会汇聚了多位来自国内外顶尖学府的知名学者，共同探讨AI如何重塑气候与能源经济研究范式。复旦大学吴力波教授作开幕致辞并发表主题演讲，香港大学何国俊教授与清华大学张达副教授分别呈现了精彩的主题报告，由复旦大学周阳副教授主持。圆桌讨论环节，Nature Climate Change编辑严凌霄博士、加州大学圣地亚哥分校Mark Jacobsen教授、南京财经大学张炳教授、Ruhr University Bochum的Andreas Löschel教授及厦门大学李智副教授等嘉宾围绕AI在环境经济学中的研究实践变革、政策设计的方法论边界及学科未来发展等议题展开了深入对话，圆桌由北京大学潘聿航副教授主持。

前沿洞见：从方法创新到政策落地

复旦大学吴力波教授以“The Next Leap in Climate-Economy Modeling: From Foundation Models to AI Agents”为题，系统阐释了人工智能赋能气候政策评估的“三重赋能”路径。第一重赋能聚焦于知识底座构建，其团队开发的“FuXi”气候领域基座大模型通过专业语料与专家指令微调，将通用大模型升级为具备深度气候知识整合能力的专家模型。第二重赋能实现从知识问答到任务执行的跃升，通过“思考-行动-观察”智能体架构，使AI能够自主调用数据查询、定量计算等工具，实现可追溯、可量化的政策分析，克服了传统大模型依赖陈旧知识和概率性“泛泛而谈”的局限。第三重赋能是本次报告的核心突破——吴教授提出DPLA（双视角分层仲裁）多智能体框架，通过两个独立智能体从不同视角撰写因果分析、定位分歧，再由专门仲裁员评审修订，最终生成可审计的政策评估报告，使AI从“自我确认”的单链路推理升级为社会科学家的“机制比较—证据仲裁”式研究设计。基于404篇经同行评议的因果政策研究的基准评测显示，该框架在因果效应解读、异质性分析等维度上比GPT-5.5等基线模型提升最高达23.7%。吴教授最后指出，AI正从政策助手迈向具备严谨因果推理能力的AI社会科学家，这一跃迁为气候经济建模与政策评估开辟了全新范式。

香港大学何国俊教授在“AI as the New Infrastructure of Environmental Economics Research”报告中，系统阐述了AI如何从测量、问责与靶向三个维度重构环境经济学的研究基础。他通过中国空气质量监测自动化改革这一自然实验，揭示了人工监测时代约35%的数据操纵程度，并展示了AI如何利用神经网络模型校正历史数据、重建可信的长期暴露浓度。在问责维度，其团队基于CEMS实时排放数据的全国性公民监督实验表明，AI赋能的社交媒体公开举报能显著遏制企业违规排放。在靶向维度，AI可实时融合污染传输与人口分布等多源数据，实现从“排放导向”向“损害导向”的精准执法，并展望了构建“环境经济世界模型”以支持高维反事实推演的前沿方向。

清华大学张达副教授聚焦“Applying Machine Learning (and AI) in the Context of Building Efficiency”，分享了针对中央空调智能控制节能效果评估的方法学研究。针对传统“相似日方法”在代表性和相似性上的缺陷，他基于20个真实项目的高频运营数据，采用XGBoost、LightGBM、CatBoost等树模型集成学习方法，实现了日均能耗基线预测误差低于2%的高精度预测。研究发现，数据驱动方法与传统方法在平均节能率上接近，但单个案例差异可高达−10.5至14.6个百分点，其中代表性与相似性问题分别贡献了约5.8与4.3个百分点的偏差。通过提出基于多维度评分的改进策略，这两个偏差可分别降至约4与2个百分点，为建筑能效评估提供了更精准的方法学支撑。

圆桌讨论：AI在环境经济学中的机遇、挑战与未来

圆桌讨论从AI对学术研究生态的实际影响切入，逐步延伸至其在政策设计中的方法论边界，层层递进。在研究实践层面，嘉宾们普遍认为AI当前的角色仍以“赋能工具”为主，尚未触及经济学研究的核心创造性环节。Mark Jacobsen教授将其定位为提升数据处理与代码编写效率的生产力工具，但强调其在组织思想与学术写作层面的变革尚浅；张炳教授则进一步指出，当前学术话语中许多冠以“AI”之名的应用，实为早已存在的机器学习技术，AI在现阶段更多扮演着编辑与语法检查的辅助角色。作为Nature Climate Change编辑，严凌霄博士从期刊视角补充道，AI虽大幅推高了投稿数量，但期刊对其生成内容保持严格审慎，要求全面披露使用情况，且提出真正有价值的科学问题依然高度依赖研究者的专业判断。

当话题转向AI在环境政策设计中的方法学潜力时，讨论从工具性应用上升到认识论层面。李智教授提出，利用AI智能体模拟人类行为以优化碳市场设计是一大前沿方向，其关键在于通过实验收集决策链数据来训练模型，从而更准确地预测政策响应。Andreas Löschel教授随即强调，AI的优化与预测能力必须与经济学特有的因果推断、福利分析与分配效应视角紧密结合，否则可能在技术便利中丢失政策评估的价值内核。Mark Jacobsen教授则从系统复杂性角度提出警示：AI理解物理系统的逻辑并不等同于理解人类系统，后者可能因AI的介入而引发行为层面的策略性“军备竞赛”。多位嘉宾亦提醒需警惕AI模型内嵌的社会偏见及其在模拟中可能产生的“扁平化”表征，这一话题引发了现场观众的强烈共鸣。讨论在热烈的学术氛围中圆满结束。

作为每四年举办一次、汇聚全球超1500名学者的顶级学术盛会，WCERE是环境与资源经济学领域最具影响力的国际舞台。本次SPB专题分会的成功举办，不仅展示了中国学者在AI与气候经济交叉领域的前沿探索，也标志着AI技术正加速从学术研究走向政策实践，为全球碳中和进程注入了新动力。

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