调研显示，这份 2025 AI 时代下的可持续发展研究报告，调研周期落在 2024 年 5 月至 7 月，一共回收 661 份有效企业受访者样本，受访者覆盖高管、部门负责人以及各类决策岗位人员。

调研显示，参与调研的企业全部已经在推进可持续发展与 AI 两类战略，报告按照项目落地成效，将受访主体划分成领先者、跟随者、落后者三个群体。

调研显示，样本里面领先者群体一共 205 家，占全部受访者 31%，跟随者 262 家占比 40%，落后者 194 家占比 29%，不同群体的实际产出拉开明显差距。

调研显示，数据显示领先企业实现 26% 的二氧化碳削减成果，而落后群体对应的削减比例仅为 3%，两类主体的实际落地效果差异突出。

调研显示，报告把企业 AI 推进划分成四类成熟阶段，分别为探索构思阶段、试点验证阶段、部门内部落地阶段、跨部门全面融合阶段。

调研显示，已经走到跨部门融合阶段的企业，在能效相关项目上面实现 31% 的项目成功率，还处在早期探索阶段的企业该成功率仅有 8%。

调研显示，不少机构已经把 AI 投入到能源相关场景，25% 受访企业利用 AI 做能耗实时监测，22% 企业借助工具完成碳足迹的跟踪统计。

调研显示，供应链板块，33% 企业使用 AI 开展运输路线优化，24% 企业用来管理库存，以此压缩物资流转过程当中产生的各类资源消耗。

调研显示，生产制造环节，33% 企业落地预测性维护相关 AI 工具，23% 把 AI 投入质量管控，20% 用来完成产线层面的优化调整。

调研显示，废弃物处置板块，32% 企业依靠 AI 推动生产废料减量，26% 企业做材料使用方面的优化，减少生产环节物料无谓损耗。

调研显示，ESG 报表相关工作也开始引入技术能力，37% 企业使用 AI 自动生成对应报告，30% 企业用工具持续追踪可持续发展相关指标。

调研显示，报告通过分析明确，AI 并不是实现可持续发展目标的必要条件，市场里面存在多条可以达成目标的实现路径。

调研显示，除 AI 技术成熟度之外，数据基础、管理层准备度、董事会参与程度、员工投入度，都属于能够影响项目结果的关键要素。

调研显示，跨部门融合阶段的企业在成本节约维度有 52% 的反馈占比，处在探索阶段的企业该项反馈占比只有 32%。

调研显示，营收改善与盈利提升层面，高阶 AI 落地企业同样拿到更高反馈占比，技术成熟度会连带带来业务层面的实际变化。

调研显示，调研记录一种链式反馈现象，AI 带来的各类现实收益，会被重新投入到环境、社会、研发、治理、财务多个板块的后续工作当中。

调研显示，领先群体在各个板块的再投入占比均维持在 50% 以上，落后群体大多反馈项目还处在早期，尚不具备再投入的现实基础。

调研显示，报告统计 AI 加可持续相关工作的落地部门归属，31% 的项目主要由信息技术部门牵头推进，ESG 职能部门占比 19%，战略部门占 14%。

调研显示，对比群体能力状态，领先企业具备完备数据准备能力的占 45%，落后群体该项占比仅 20%，数据底座的完备程度形成明显分水岭。

调研显示，64% 的领先企业，管理层已经具备开展相关工作所需要的完整能力，跟随者该数值是 21%，落后群体仅有 15%。

调研显示，董事会参与状态同样拉开差距，董事会深度参与的企业，成为领先群体的概率会显著高于董事会介入程度较低的机构。

调研显示，并非管理层热情高涨就代表项目可以顺利落地，调研样本里面有部分企业管理层表态积极，但实际的落地能力并没有同步跟上。

调研显示，不同受访企业共同反馈，数据质量不足、相关人才储备缺口，是推进这类工作过程当中普遍碰到的现实客观情况。

调研显示，领先群体除关注投资回报之外，会更加看重实际影响的可衡量性，同时重视和外部 AI 技术供给方开展协同配合。

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