歐盟委員會（European Commission）認為工業4.0已不再是歐洲解決當前資源緊缺及全球氣候環境愈發惡劣的合適框架，故於2021年提出工業5.0（Industry 5.0）的概念，即強調企業應以人為本、永續以及富有韌性。工業5.0 作為工業4.0的進階範式，為解決傳統模式的高碳依賴與綠色轉型困境提供了新路徑。綠色經濟作為工業5.0的發展目標，是物流業發展的必然趨勢,被認為是實現工業轉型升級的關鍵。然而，目前國內外還沒有物流業推動工業5.0促進綠色經濟的成功因素探討。因此，本文首先通過文獻識別出了39項成功因素並整合出12項促進綠色經濟的工業5.0關鍵成功因素。首先，先介紹工業5.0。其次，介紹綠色經濟。最後，說明工業5.0實施綠色經濟的關鍵成功因素，以期為物流業的發展提供參考和借鑒。

前言

        近年來，全球性危機（如氣候變化、資源枯竭、新冠疫情）與經濟社會矛盾交織，暴露了傳統線性經濟模式的脆弱性。企業被迫從“資源-生產-廢棄”的單向模式向綠色經濟轉型，但這一過程面臨多重挑戰，例如:供應鏈韌性不足、碳排放管控缺位、技術與社會協同滯後等問題凸顯。全球氣候危機與資源約束加劇，倒逼經濟模式從“高碳增長”向“綠色可持續”轉型。傳統工業4.0雖推動了生產效率提升，但其對環境外部性的忽視導致碳排放失控，亟需以工業5.0的理念重構產業鏈。這也意味著物流企業作為現代經濟社會的重要組成主體，不得不從以前的線性運營模式向綠色模式轉型。在此背景下，工業5.0作為工業4.0的升級範式，提出以“以人為本、可持續性、韌性”為核心，為促進綠色經濟風險提供了新路徑。

        然而在企業轉型的這一過程中，出現了多樣的新挑戰，物流企業面臨高碳依賴、基礎設施低效及綠色技術滲透滯後等挑戰。在推動智能與綠色的協同創新，碳市場與綠色標準的適配性，構建人機協作團隊，動態回應國際綠色貿易壁壘中，工業4.0向工業5.0的轉型能有效提升韌性，因為工業5.0旨在推動工業生產模式和技術發展趨勢，進一步向以人為本、可持續和韌性的方向轉型。此外，當前研究多聚焦工業5.0技術框架，但對其與綠色經濟風險控制、區域產業適配性的關聯缺乏深度探討。例如，歐盟提出工業5.0需兼顧“人-技術-環境”平衡，但成功因素尚未明確。目前只有較少的文章將工業5.0與綠色經濟關聯起來，因此，本文致力於為物流業確認出工業5.0 哪些關鍵因素能推動物流業的綠色經濟成功，以物流業成功實現綠色經濟做出貢獻。

        本文通過查閱與梳理近八年來國外英文有關工業5.0與綠色經濟的相關文獻，綜合整合分析並歸納總結學術界關於工業5.0 推動綠色經濟發展核心的成功因素。選題意義主要體現在兩個方面，分別是從現實意義和理論意義。第一個理論意義方面，在“減碳”目標驅動下，物流業面臨著綠色轉型與數位化升級的雙重挑戰。通過深入剖析工業5.0 理念、技術等成功因素對物流業綠色經濟模式的幫助機制，可填補現有研究在工業5.0與綠色經濟方面的理論空白。第二，現實意義方面，物流企業普遍存在的能源消耗高、資源利用率低等現實痛點，本文識別企業綠色轉型中的關鍵成功因素，為制定差異化的綠色經濟實施方案提供科學依據。最後，研究成果將形成具有特色的物流業綠色創新發展戰略，通過優化智能倉儲管理、構建逆向物流網絡、提升供應鏈韌性等具體路徑，助力打造“ 數字賦能、低碳循環”的現代化物流體系。

工業5.0

        在工業4.0出現十年後，歐盟委員會於2021年正式宣佈了工業5.0的新倡議，強調以人為中心、可持續性和韌性為核心目標，標誌著工業發展從技術驅動轉向社會價值導向。工業5.0是在工業4.0基礎上發展起來的，更加強調社會和生態價值的工業發展理念。以下是關於工業5.0的介紹：

定義：

        根據歐盟委員會的說法，工業5.0源於工業4.0，但並非簡單延續，而是更加注重社會和生態價值，它要求工業生產必須尊重和保護地球生態，將工人的利益置於生產過程的中心位置，進而使工業可以實現就業和增長以外的社會目標，成為社會穩定和繁榮的基石。

核心要素：

        一是以人為本，強調把技術優勢與人類的認知能力相結合，用技術來補充人類工作；二是可持續性，旨在為資源消費找到解決方案，推動循環經濟發展，實現碳中和等氣候目標；三是韌性，通過大數據等技術即時評估潛在風險，提高供應鏈的韌性。

主要特點：

        ‧人機協作深化：從機器取代人轉向人機協同，引入協作機器人，注重人類創造力與機器精準性、高效率的結合，以滿足個性化訂製需求。

        ‧社會價值優先：突破技術驅動、資本驅動邏輯，更加關注可持續發展，推動綠色低碳、可再生能源循環經濟發展，同時重視技術倫理，如數據隱私、人工智慧（Artificial Intelligence，AI）公平性等。

        ‧韌性生產體系：通過分佈式智能，如邊緣計算，增強供應鏈抗風險能力，支持本地化生產，減少全球性危機衝擊。

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