管理学专业,围绕“AI、大模型、制造业、高端装备制造、服务生态系统、服务化、绿色制造、绿色化、碳排放...

下面先给出我据以形成观点的关键最新来源（便于后续溯源与延伸阅读）。随后是可直接在 Overleaf 编译的 beamer 源码（建议用 XeLaTeX 编译）。

关键来源（精选）

• LLM 正在进入制造业：综述系统梳理了设计、质量、供应链与教育等应用场景与能力边界。(arXiv)
• AI + 数字孪生可显著提升能效管理，是绿色制造的重要“数智中枢”。(ScienceDirect)
• 碳核算与披露：GHG Protocol（企业/价值链核算）与 ISO 14064（组织层面）、ISO 14067（产品碳足迹）是主流方法框架。(GHG Protocol)
• 欧盟 CBAM：2023–2025 过渡期，2026 年起进入正式期，进口高碳产品需按内外部碳价结算。(Taxation and Customs Union)
• 中国全国碳市场：2025 年宣布扩围至钢铁、水泥、电解铝等重工业，覆盖约 60% 排放；拟在 2027 年后逐步引入绝对配额上限。(Reuters)
• 数字服务化/服务生态系统：三十年系统综述与 S-D 逻辑扩展为理解“服务生态系统中的多方协同与价值共创”提供理论抓手。(link.springer.com)
• 预测性维护与可解释性 AI：最新综述总结了工业 PdM 的方法与挑战。(arXiv)
• LLM 自身的碳足迹：训练/推理均需评估，近期工作提示推理阶段可能是更大“隐性排放源”。(Journal of Machine Learning Research)
• 中国智能制造/高端装备方向的政策脉络（“十四五”）：为高端装备与 AI 深度融合提供政策与场景牵引。(MIIT)

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\title{管理学专业文献阅读汇报：\\
AI/大模型 \& （高端）装备制造的服务生态与绿色转型}
\author{（姓名）}
\institute{（学院/专业）}
\date{2025年10月}

\begin{document}

\begin{frame}
  \titlepage
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{一、研究背景与动机（Why Now）}
\small
\begin{itemize}
  \item \textbf{技术侧：}大语言模型（LLM）与多智能体在制造与运维场景加速落地（工艺知识问答、排产协同、质量根因定位、预测性维护），并与\textbf{数字孪生}耦合形成“认知—物理闭环”。 
  \item \textbf{政策侧：}绿色规制持续收紧：欧盟 CBAM 2026 年进入正式期；中国全国碳市场 2025 年扩围至钢铁、水泥、铝等重工业；跨境贸易的\textbf{碳合规}成为高端装备“走出去”的关键门槛。
  \item \textbf{管理侧：}\textbf{服务化/数字服务化}成为高端装备制造的增长与稳定器（远程运维、按效果付费、全生命周期管理），但其与\textbf{绿色绩效（碳强度/能效）}之间的因果机制与权衡（含 LLM 自身能耗）尚不清晰。
\end{itemize}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{二、核心概念与文献脉络（分主题速览）}
\footnotesize
\begin{multicols}{2}
\textbf{(A) LLM \& 制造}\\
-- 综述：LLM 在设计、质量、供应链、教育等任务的潜力与边界；提出制造场景的能力框架。\\
-- 车间层：LLM 多智能体用于柔性排产、资源博弈与异常处理。\$$4pt]
\textbf{(B) 绿色制造/碳核算}\\
-- GHG Protocol（Scope 1/2/3）与 ISO 14064（组织）、ISO 14067（产品）为主流方法；CBAM 驱动上游核算穿透。\\
-- AI+数字孪生用于能效优化与排放监测。\\[4pt]
\textbf{(C) 服务化/服务生态系统}\\
-- 数字服务化三十年回顾与 DASOBI 框架；S-D 逻辑中的\textbf{服务生态系统}强调多方协同与制度安排。\\
-- 绿色（数字）服务化对绩效/可持续性影响存在\textbf{情境差异与“悖论”}，机制有待辨析。\\
\columnbreak
\textbf{(D) 高端装备制造情境}\\
-- 高技术含量、长寿命、强依赖运维与生态协同；具有天然的“服务—绿色”联动空间（可靠性提升、能耗下降、碳强度下降）。\\[4pt]
\textbf{(E) 研究缺口}\\
1) \underline{LLM驱动}的服务化如何改变\textbf{绿色绩效}的\textit{因果机制}？\\
2) \textbf{服务生态系统编排力}在其中扮演何种\textit{中介/抑或门槛}？\\
3) \textbf{外部规制压力}（CBAM/ETS）如何\textit{调节}该机制？\\
4) LLM 自身能耗与算力约束如何\textit{影响净效应}？
\end{multicols}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{三、最近阅读的主要收获（摘要）}
\small
\begin{enumerate}
  \item LLM 在制造场景的价值更多体现在\textbf{知识组织与协同决策}（如跨系统语义抽取、弱结构指令到工艺/质量行动），单点模型的精度并非唯一关键。
  \item \textbf{“LLM + 数字孪生”}是能效与质量闭环的现实抓手：通过虚实同构与在线优化，带来工况能耗/碳强度的\textit{可测量}改善。
  \item 服务化不再只是商业模式，它与\textbf{绿色绩效}绑定在“可用性/可靠性/生命周期延长”链条上，但\textit{是否必然改善碳强度}取决于生态伙伴、数据治理与激励契约。
  \item 外部规制（CBAM/ETS 扩围）使“可验证的产品/过程碳足迹”成为高端装备走出去的\textbf{硬性能力}；方法标准以 GHG Protocol + ISO 14064/14067 为锚点。
  \item LLM 自身排放不可忽视：\textbf{推理侧}在大规模在线服务时可能成为主要排放源——需要\underline{以能效为目标的系统设计}（压缩、量化、边缘化、绿色算力）。
\end{enumerate}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{四、初步选题（Working Title）}
\Large
\textbf{“大模型驱动的绿色服务化如何影响高端装备制造商的碳强度与绩效？\\——基于服务生态系统视角的机制检验与准自然实验”}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{五、研究问题与假设}
\small
\textbf{RQ1：}引入 LLM 的数字服务化是否显著降低企业\textbf{碳强度}并提升\textbf{运营/财务绩效}?\\
\textbf{RQ2：}\textbf{服务生态系统编排力}（平台化能力、伙伴密度/多样性、数据互操作）是否作为\textbf{中介}放大上述效应？\\
\textbf{RQ3：}外部\textbf{绿色规制压力}（CBAM 暴露度/ETS纳管）是否对“LLM 服务化 $\rightarrow$ 绿色绩效”产生\textbf{正向调节}?\\
\textbf{RQ4：}考虑 LLM 训练/推理能耗后，净绿色效应是否依然成立？在何种使用结构/推理强度下出现\textit{反转}?\\[6pt]

\textbf{假设（示例）}\\
\begin{itemize}
  \item \textbf{H1a：}LLM 驱动的服务化程度（LLM-Serv）与碳强度下降（CI$\downarrow$）正相关。 
  \item \textbf{H1b：}LLM-Serv 与运营/财务绩效（OEE$\uparrow$、ROA/ROE$\uparrow$）正相关。
  \item \textbf{H2（中介）：}服务生态系统编排力通过提升\textit{数据-流程一体化}与\textit{全生命周期可用性}，中介 H1a/H1b。
  \item \textbf{H3（调节）：}规制压力（CBAM/ETS 暴露）正向调节 H1a/H1b。
  \item \textbf{H4（权衡）：}在高推理强度/低能效部署下，LLM 自身排放削弱 H1a；能效优化可缓解。
\end{itemize}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{六、概念模型（服务生态系统视角）}
\centering
\begin{tikzpicture}[node distance=1.0cm and 1.2cm,>=Stealth]
\tikzstyle{box}=[rectangle,rounded corners,draw,align=center,fill=blue!6,inner sep=5pt]
\tikzstyle{eff}=[rectangle,rounded corners,draw,align=center,fill=green!8,inner sep=5pt]
\tikzstyle{mod}=[rectangle,rounded corners,draw,align=center,fill=orange!12,inner sep=5pt]
\node[box] (llm) {LLM驱动的\\数字服务化\\（运维/知识问答/\\碳足迹即服务）};
\node[box, right=2.8cm of llm] (eco) {服务生态系统\\编排力\\（平台化、伙伴、\\数据互操作）};
\node[eff, right=2.8cm of eco] (perf) {结果：\\OEE/良率/停机$\downarrow$\\碳强度(CI)$\downarrow$\\ROA/ROE$\uparrow$};
\node[mod, above=0.8cm of eco, xshift=-2.8cm] (reg) {外部规制压力\\（CBAM/ETS/ISO）};
\node[mod, below=0.8cm of eco, xshift=-2.8cm] (cost) {LLM能耗/算力\\（训练/推理）};

\draw[->,thick] (llm) -- (eco);
\draw[->,thick] (eco) -- (perf);
\draw[->,thick] (llm) .. controls +(0.8,1.2) and +(-0.8,1.2) .. (perf);
\draw[->,thick,dashed] (reg) -- (eco);
\draw[->,thick,dashed] (reg) .. controls +(1.5,0.6) and +(-1.0,1.0) .. (perf);
\draw[-|,thick,dashed] (cost) -- (llm);
\end{tikzpicture}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{七、研究设计（思路）}
\small
\textbf{样本与情境}：以\textbf{高端装备制造}（可按 OECD/Eurostat 的高技术/中高技术分类映射到行业）上市企业为主体，结合多案例企业级验证。\\[4pt]
\textbf{识别策略（双轨）}：
\begin{enumerate}
 \item \textbf{准自然实验 / DID}：以企业对内发布或对外可验证的“LLM 驱动服务模块上线”（如智能远程运维、碳足迹SaaS）为处理时点；同行业内未上线者为对照；做平行趋势检验与事件研究（leads/lags）。
 \item \textbf{多案例-过程追踪}：对 3–5 家高端装备龙头进行深描（组织边界、生态伙伴、合同机制与能效结果），补充机制证据。
\end{enumerate}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{八、关键变量与度量（可操作化示例）}
\footnotesize
\begin{tabular}{p{3.1cm} p{4.8cm} p{6.8cm}}
\toprule
\textbf{构念} & \textbf{变量记号/口径} & \textbf{说明/数据源（示例）}\\
\midrule
LLM驱动服务化程度 & \texttt{LLM\_Serv} 指数 & 年报/招股书/新闻稿/专利文本的 LLM 关键词（“大模型/生成式AI/多智能体”等）+ 具体服务模块说明（远程运维、知识问答、PCF-SaaS）；文本挖掘与人工校验结合。\\
服务生态系统编排力 & \texttt{Eco\_Orch} & 伙伴数量/多样性（平台生态、ISV、能源服务商、LCA 咨询等）、数据互操作得分（API/数据标准）、平台化收入占比。\\
绿色绩效（核心） & 碳强度 \texttt{CI} & Scope 1+2 / 产出（或营业收入）；ESG/可持续报告、CDP 披露、ISO 50001/14064 审核数据。\\
运营绩效 & \texttt{OEE}/良率/停机 & 年度/季度披露或案例企业内部度量。\\
规制压力（外生） & \texttt{RegPressure} & 对欧营收占比 $\times$ CBAM 涉及品类权重；是否被 ETS 纳管或处于纳管产业链；所在国/地能效强制标准。\\
LLM碳足迹 & \texttt{LLM\_CO2} & 部署形态（云/边缘）、参数量、QPS、功耗 PUE；推理强度估算（请求分布）换算年排放。\\
控制变量 & -- & 规模、资本强度、行业/地区/年份固定效应、宏观能价等。\\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{九、计量模型（示例）}
\small
\textbf{(1) DID 基础式}（以企业 $i$、年份 $t$）：
\[
CI_{it} = \alpha + \beta \, \texttt{Post}_{it}\times \texttt{Treat}_i + \gamma X_{it} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{it}
$$
其中 $\beta<0$ 预期；并做动态事件研究检验平行趋势。\$$6pt]
\textbf{(2) 中介与调节}：
\[
\begin{aligned}
Eco\_Orch_{it} &= a\, LLM\_Serv_{it} + \cdots\\
CI_{it} &= c'\, LLM\_Serv_{it} + b\, Eco\_Orch_{it} + d\, (LLM\_Serv_{it}\times RegPressure_{it}) + \cdots
\end{aligned}
$$
以分步回归/结构方程/广义中介法估计；对 \texttt{LLM\_CO2} 做净效应扣除或作为交互项/工具变量的稳健性扩展。
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{十、数据来源与获取（候选）}
\footnotesize
\begin{itemize}
  \item \textbf{企业与财务/ESG披露}：年报、CSR/可持续发展报告、CDP；ESG 数据商（如 Refinitiv/MSCI 等）；ISO 14064/14067/50001 审核报告（若公开）。
  \item \textbf{文本与专利}：公告/新闻/招标/岗位文本中的 LLM/多智能体/数字孪生关键词；专利库（CPC/G06N/AI 相关）。
  \item \textbf{政策与规制}：欧盟 CBAM 官方材料；中国 ETS 名录与配额规则；能源效率法规。
  \item \textbf{案例侧测量}：产线/设备 OEE、能耗分项、PUE、边云架构与 QPS 监控用于估算 \texttt{LLM\_CO2} 与能效收益。
\end{itemize}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{十一、可能的识别挑战与应对}
\footnotesize
\begin{itemize}
  \item \textbf{内生性（选择进入）：}采用事件研究+PSM 匹配；利用“云厂商区域算力可得性/能价波动/政策时点”等作为工具变量或外生冲击的断点。
  \item \textbf{度量误差：}\texttt{LLM\_Serv} 指数采用多源佐证（文本+合同+专利）；\texttt{CI} 采用口径一致化与多口径稳健性（/营收、/产量）。
  \item \textbf{异质部署的能耗偏差：}记录推理配置（批大小、上下文长度、温度等）并做能效情景分析（压缩/量化/蒸馏/边缘）。
  \item \textbf{外溢与并行政策：}引入行业$\times$地区$\times$年份多重固定效应与政策控制；做“去碳敏感行业”的安慰剂测试。
\end{itemize}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{十二、预期贡献}
\small
\textbf{理论：}\,将 LLM 驱动的数字服务化与\textbf{绿色绩效}连接到\textbf{服务生态系统}机制（编排力中介、规制调节），回应“服务化—绩效”文献中的情境化争议。\\[4pt]
\textbf{方法：}\,提供 LLM 服务化指数与 LLM 碳足迹估算的\textbf{可复用度量框架}（含推理强度口径）。\\[4pt]
\textbf{实践：}\,为高端装备企业给出“\textbf{双优路径}”：以能效为目标的 LLM 架构（模型压缩/边缘化/绿色算力） + 面向 CBAM/ETS 的 PCF（产品碳足迹）穿透与可核查。 
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{十三、阶段计划（里程碑）}
\footnotesize
\begin{tabular}{p{3cm}p{10cm}}
\toprule
阶段 & 主要任务\\
\midrule
Q4 2025 & 样本与数据框架落地；完成度量口径（LLM\_Serv、CI、RegPressure）与案例抽样 \\
Q1–Q2 2026 & 文本/专利挖掘构建指数；DID+事件研究基准结果；完成 1--2 家深度案例 \\
Q3 2026 & 中介/调节与净绿色效应估计；稳健性与异质性分析 \\
Q4 2026 & 完成论文初稿与企业实践白皮书（含实施清单） \\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}{十四、参考文献（精选，可扩展）}
\tiny
\begin{thebibliography}{99}
\bibitem{} Li, Y. et al. (2024). \textit{Large Language Models for Manufacturing}. arXiv:2410.21418. 可获取：\url{https://arxiv.org/abs/2410.21418}
\bibitem{} (2024). \textit{Framework for LLM applications in manufacturing}. \url{https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213846324000920}
\bibitem{} (2025). \textit{Leveraging AI for energy-efficient manufacturing systems: Review and EE-DT framework}. \url{https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0278612524002711}
\bibitem{} GHG Protocol. \textit{Standards \& Guidance}. \url{https://ghgprotocol.org/standards-guidance}
\bibitem{} ISO 14064-1:2018. \textit{Greenhouse gases—Organization-level quantification}. \url{https://standards.iteh.ai/…/ISO-14064-1-2018.pdf}
\bibitem{} ISO 14067:2018. \textit{Carbon footprint of products}. \url{https://standards.iteh.ai/…/ISO-14067-2018.pdf}
\bibitem{} European Commission. \textit{CBAM}. \url{https://taxation-customs.ec.europa.eu/carbon-border-adjustment-mechanism_en}
\bibitem{} Xinhua/SCIO (2025). \textit{China expands carbon market to steel, cement, aluminum}. \url{https://english.scio.gov.cn/m/pressroom/2025-03/27/content_117789185.html}
\bibitem{} ICAP (2025). \textit{China officially expands national ETS}. \url{https://icapcarbonaction.com/en/news/china-officially-expands-national-ets-cement-steel-and-aluminum-sectors}
\bibitem{} Trespalacios et al. (2024). \textit{Synthesizing three decades of digital servitization}. \url{https://link.springer.com/article/10.1007/s11628-024-00559-x}
\bibitem{} Vargo \& Lusch (2016). \textit{Institutions and axioms: S-D logic}. \url{https://www.sdlogic.net/pdf/vargo_lusch_2016_jams-6.pdf}
\bibitem{} Cummins et al. (2024). \textit{Explainable Predictive Maintenance: A Survey}. arXiv:2401.07871. \url{https://arxiv.org/abs/2401.07871}
\bibitem{} JMLR (2023). \textit{Estimating the Carbon Footprint of BLOOM}. \url{https://jmlr.org/papers/volume24/23-0069/23-0069.pdf}
\bibitem{} HotCarbon (2025). \textit{LLMCO2: Accurate Carbon Footprint for Inference}. \url{https://hotcarbon.org/assets/2025/paper-1.pdf}
\bibitem{} 工信部等（2021）《“十四五”智能制造发展规划》。\url{https://www.miit.gov.cn/.../95c25b0b936d49f1995bd8771599d18a.pdf}
\end{thebibliography}
\end{frame}

%---------------------------------------
\begin{frame}
\centering \Large 谢谢！\\
\small \href{mailto:[email protected]}{[email protected]}
\end{frame}

\end{document}

使用说明

• 建议在 Overleaf 选择 XeLaTeX 编译（中文与超链接更稳定）。
• 以上模板已包含：阅读收获、研究缺口、\textbf{一个明确的初步选题}与\textbf{研究思路（问题—模型—变量—数据—识别）}、概念模型图与时间表。
• 如需更聚焦到某一细分场景（例如“数控机床远程运维的 LLM 能效闭环”“风电运维与 CBAM 暴露的联动”等），我也可以把变量口径与数据抓取脚本进一步细化为可执行清单与指标字典。