全球可持续发展目标（SDGs）总体进展 - 全球可持续发展进展缓慢，在评估的59个SDGs指标中仅16.9%（10个指标）有望按期实现目标，27个指标进展缓慢、5个指标停滞、17个指标出现倒退 [1] - 中国在落实SDGs方面取得较好进展，截至2024年全国233个指标中已有141个（60.5%）接近或实现2030年目标 [1] 中国在新能源与基建领域的领先表现 - 中国风力发电机组安装数量全球第一，占全球总数的39%，2024年新增装机容量占全球新增容量的68.21% [2] - 中国城市可便利使用公共交通人口比例超过90%，执行减灾战略的省级政府比例达100%，均已提前实现2030年目标 [2] - 中国的技术创新与规模化生产对光伏发电发挥关键作用，使光伏在约75%的全球地区投资回收周期快于或接近传统火电或水电 [2] 农业合作与粮食安全 - 2015至2024年间非洲水稻种植面积增长15.7%，贡献超过全球净增长的20%，25个非洲国家实现面积增长 [2] - 中非农业合作有效促进了水稻这一主粮作物在粮食安全脆弱区的生产保障 [2] 数据监测评估与未来发展方向 - 报告利用卫星和多种大数据资源建成全球指标监测与评估体系，为全球落实2030年议程提供数据支撑和决策依据 [3] - 未来将深化地球大数据在跨尺度监测、情景模拟、政策优化等领域的应用，并加强多源数据融合与人工智能分析能力 [3] - 呼吁国际社会扩大数据基础设施共建共享，深化指标监测与政策模拟联动，加强气候变化、能源转型等领域的跨目标协同治理 [3]

论坛概况 - 2025年服贸会"全球绿色经济发展论坛"于9月12日在首钢国际会展中心举办 参会人数超过300人 包括10国驻华使节、联合国及欧盟官员、中央部委专家和多地政府代表[1] - 论坛聚焦"共筑SDGs——绿色经济创新与全球合作"主题 深入研讨四大核心议题：SDGs与绿色经济 绿色贸易与碳足迹 绿色创新与产业转型 零碳园区建设与发展[1] 国际机构观点 - 联合国原副秘书长沙祖康强调17项联合国可持续发展目标是国际社会最大共识 绿色经济创新与全球合作是推动SDGs实现的核心要求[1] - 联合国驻华总协调员常启德指出2030年SDGs时限仅剩五年 国际社会需即刻行动 中国在绿色经济与人工智能领域成果值得肯定 建议从绿色创新 技术共享 标准互认三方面深化国际协作[2] 中国政策导向 - 北京市政府将建设国际绿色经济标杆城市纳入"十五五"规划 重点推进绿色技术 绿色产业培育 产业绿色化转型升级 绿色经济政策环境四大任务[2] - 中国社会工作联合会强调将推动ESG理念和体系作为落实SDGs的核心框架 加快构建具有中国特色且国际接轨的ESG评价体系[2] 论坛成果 - 创建"联合国可持续发展目标绿色经济解决方案生态伙伴联盟" 建立链接联合国与国际社会的专项平台[3] - 发布《2025年绿色发展报告（中英双语）》等5项最新研究成果与标准 为全球绿色经济发展提供实践参考与路径指导[3]

气候变化对能源系统的影响 - 极端天气对能源系统构成系统性威胁，包括风速减弱影响风电效率、高温干旱加剧供电紧张 [1] - 全球平均气温较工业化前上升1.2℃，未来5年有极高概率突破1.5℃临界值 [1] - 极端气候风险指数每上升1单位，总发电量将显著下降，其中风电受风速变化影响最大，火电、水电亦受极端温度和降水冲击 [2] 能源系统转型策略 - 能源系统需从"被动恢复"转向"主动转型"，通过技术创新提升韧性，例如水上太阳能电站提高土地利用率并降低极端温度对发电效率的影响 [2] - 构建气候风险监测预警体系，完善跨区域应急物资调配 [2] - 优化能源多元供给，推动风光水火协同 [2] - 建立极端气候下电力市场应急机制 [2] - 创新气候金融产品，如碳资产保险、绿色产业基金等，为能源韧性建设提供支撑 [2] 全球发展指标体系创新 - 现有全球发展指标体系（如SDGs）存在目标间矛盾、数据缺失与更新滞后、对现实问题回应不足等局限 [3] - 提出综合发展目标（CDGs）新框架，强调"自下而上、实践驱动"原则，涵盖创新、协调、绿色、开放、共享五大维度 [3] - CDGs需将自然资本纳入核心指标，关注可再生能源、气候变化等环境要素 [3] - 增加空间维度分析，利用卫星数据等技术细化区域发展差异，如中国东西部差距研究 [3] - 结合人工智能技术预测未来趋势，例如通过建模分析2100年可再生能源需求 [3]

AI技术与未来应用 - 全球15所知名高校的40余名青年代表与专家围绕"AI技术与未来应用"主题展开深入探讨 [1] - 青年代表们以跨界视角讨论人工智能技术前沿与社会发展话题 [3] 编程技术变革 - 人工智能大模型使编程能力普及化，通过自然语言描述即可生成代码 [4] - 代码多智能体（如Devin、Manus）发展为能自主协作的"数字工程师团队"，自动化完成编码、测试、部署全流程 [4] - 人类角色从"代码编写者"跃升为"智能体指挥官"，专注于系统架构设计与伦理边界守护 [4] AIGC应用 - AIGC核心价值在于"人与算法的协同共创"，而非取代人类创作 [5] - Google DeepMind的"MedGemma"模型和中国商汤科技的"大医"平台提升医疗诊断能力，使偏远地区医疗服务智能化 [5] - AIGC提升个性化教学效率与医疗诊断能力 [5] 教育技术发展 - 在线教育从"电话授课"发展到"VR+脑电波传感器"教学 [7] - 芬兰等国家在中小学引入AI课程，鼓励学生参与全球议题如可持续发展目标与气候变化 [7] - 技术应服务于创造力、合作与批判思维，而非制造懒惰与分裂 [7] 就业影响与技能发展 - 未来8500万个工作岗位将被人工智能取代，同时创造更多新职业 [9] - AI难以复制的人类技能包括适应力、AI素养、创造性思维、语言能力、逻辑与数学技能、情商和人际沟通能力 [9][10] - 建议公众借助TensorFlow、GitHub、ChatGPT、Notion AI等工具进行自我赋能 [10] 数据价值与AI优化 - "脏数据有时比干净数据更有训练价值"，尤其在金融欺诈检测中 [12] - 不规则数据能反映异常和可疑的金融模式，更具辨识潜力 [12] - 推动AI进步关键在于用聪明方式解读复杂性 [12]