想知道一件東西的真正價格嗎？你出去買一件東西，什麼都行。它都有價格標籤。你付了錢，它就是你的了。很簡單，對吧？錯了，那是貨幣價格。那「真實」的價格是多少？ 所有東西的價格，需要從地下挖出多少東西？有多少煙霧排放到空氣中？需要燃燒多少能源才能把它從一個國家的工廠運到另一個國家的商店，再運到你家？你用完之後會發生什麼事？它會去哪裡？
真的想了解一件東西，必須了解它的整個生命週期(Life Cycle Assessment, LCA)。從它的原料被開採出來的那一刻，到它被丟棄的那一天，也就是人們稱之為「從搖籃到墳墓」（from cradle to grave）的概念。長期以來，LCA一直存在著一個關鍵缺陷：它速度慢、複雜且成本高昂。傳統的全生命週期評估 (Full LCA)可能需要數月才能完成，這對於快節奏、迭代的產品開發領域來說並不實用。評估完成後，設計往往已經推進，永續性成為事後諸葛，而非核心設計原則。
那麼，AI時代的來臨是否改變了這一現況?是的，最新AI輔助的LCA縮短了衡量產品永續性影響所需的時間，從數月到一週，一種整併後的生命週期評估 (Streamlined LCA)方法，結合了AI、3D建模和二級資料庫，消除了傳統評估的複雜性，同時保持結果的可信度，在產品開發中實際應用中誕生了。
生命週期評估(LCA)的小歷史
LCA概念始於20世紀60年代，它們被稱為資源與環境概況分析(Resource and Environmental Profile Analysis ,REPA)或生態平衡(Ecobalances)。根據Bjørn等人(2017)[1]表一所列舉的LCA歷史事件可知，目前已知最早出現的是1963年以生命週期評價為導向的研究，這是關於化學中間體和產品生產過程中的能源需求; 1969年，可口可樂公司則啟動了第一個比較飲料容器的研究。
Bjørn等人(2017)
1990年8月，在佛蒙特州舉辦的環境毒理學與化學科學學會(SETAC)會議上，“生命週期評估”一詞正式誕生。此後，LCA開始被廣泛用於量化產品從搖籃到墳墓的整個生命週期中的環境影響，儘管在該詞彙誕生之前，科學家們已在研究相關概念。
20世紀90年代後與21世紀，進入國際標準化過程。1997,1998年，ISO 14040 與ISO 14041 LCA原則與評估架構標準分別發布; 目前主要的ISO 14044於2006年發布（最新版為2023），以及2024年最新規範LCA報告的審查程序與審查員的專業能力要求:ISO 14071。2008年則提出了生命週期可持續性分析架構。
LCA規則非常簡單，需要遵循四個步驟：
- 弄清楚你在問什麼。首先，你必須定義你的問題。你是在比較紙袋和塑膠袋嗎？你必須非常精確地說明袋子在做什麼「工作」。這就是目標和範圍。
- 進行尋寶遊戲。這是最難的部分。你必須列出產品生命週期中每個環節的所有進出。所有材料、所有能源、所有污染。這是一個龐大的資料數據清單，稱為生命週期清單(Life Cycle Inventory, LCI)。
- 計算一下。現在你有了一長串化學物質等等。你必須弄清楚它們會造成什麼危害。多少二氧化碳意味著多少全球暖化。水中多少磷酸鹽意味著給魚類帶來多少麻煩。這就是生命週期影響評估(Life Cycle Impact Assessment; LCIA)。
- 退後一步，看看這張圖。最後，你要查看所有結果，並嘗試理解它們。生命週期中哪個部分最糟糕的？這個新玩意兒真的比舊玩意兒好嗎？這就是闡釋。
現在，真正令人頭痛、讓你抓狂的部分，始終是第二步。這種資料尋寶式的搜尋大約佔了你在整個業務上投入的70%到80%的時間和金錢。你需要仔細研究報告、聯絡供應商，並做出有根據的猜測。這些資料通常陳舊、不完整，或來自世界各地。這簡直是一團糟。整個故事最終都會出現巨大的漏洞。
AI如何融入生命週期評估(LCA)?
那麼，我們該如何解決這個問題呢？好吧，現在我們有了一些新科技玩具。我們擁有一系列正在徹底改變遊戲規則的數位技術。Popowicz等人(2025)針對數位技術在LCA的回顧中包括區塊鏈、物聯網(IoT)、大數據和AI在LCA中的發展應用進行審查，其中AI應用於目標和範圍定義、庫存分析、影響評估和解釋階段如圖所示[2]。
那麼，AI能為我們的LCA難題做些什麼呢？真的很多！當你在盤點庫存時，發現數據中存在漏洞，AI可以做出非常聰明的猜測。它可以分析一千個類似的過程，然後說：「嗯，根據我所看到的一切，這個缺失的數據應該是「這個」左右。」它甚至可以分析一種新化學物質的結構，並在其進入工廠生產之前預測其對環境的影響。換句話說，AI幫助我們填補了LCA故事中的空白。
但它的作用遠不止於此。AI可以分析整個生命週期的所有數據，並立即指出「熱點」。它可以說：「看這裡！這玩意兒最大的問題在於人們實際使用時耗電。暫時忘記工廠，專注於讓它更節能！」它會告訴你應該把精力放在哪裡。
而且因為它速度很快，你可以隨時上手體驗。你可以問它：「如果我們用鋁而不是鋼來製造這個部件會怎麼樣？新的故事會是什麼樣子？」 然後AI就能運行這些資料，並在比以前少的時間內給出新的預測。它將生命週期評估 (LCA) 從緩慢枯燥的審計變成了一個有趣的互動式設計工具。
- 以庫存分析為例：這是資料數據所在的位置，也是混亂的部分。包括了收集所有的輸入和輸出: 能源、材料、排放。但有時，資料數據會存在漏洞。那該怎麼辦？此時，可以使用神經網路、迴歸，甚至基於相似性的預測來填補空白，根據周圍的拼圖來猜測一塊丟失的拼圖。一些研究人員甚至使用化學品的分子結構來預測環境足跡。這就像在說，“我不知道這種化學物質有什麼作用，但它看起來很像另一種化學物質，所以讓我們做出一個有根據的猜測。
- AI建模：不僅可以將數據代入程式，還可建立從資料中學習的模型。一組使用貝氏網路模型對塑膠射出成型進行建模。另一組使用聚類來確定瑞士存在哪些類型的家庭以及它們如何影響環境。這就像教電腦識別人們生活方式的模式。AI被用來預測農作物產量、燃料消耗，甚至建築物在其生命週期內將使用多少能源。這就像給你的電子表格一個LCA大腦。
- 影響評估：這一切意味著什麼？: 現在我們進入有趣的部分，弄清楚所有這些排放和能源數字對地球的實際意義。缺少毒性數據？AI可以利用化學物質的特性來估計它。想知道某樣東西對魚或青蛙有多危險嗎？機器學習也可以幫助建立預測這一點的模型。或是試圖使用稱為「危害結果路徑(adverse outcome pathway, AOP)」，一種使用數據連接因果關係的方式來模擬生物效應。
- 闡釋，理解混亂: 最後，你必須解釋結果。AI可以幫助找出哪些因素最重要，如土壤或天氣是否對農業排放影響更大。這就像問：“這裡真正的罪魁禍首是什麼？當談到不確定性時，AI可以幫助量化我們的不確定程度。這很重要，您不想在不知道數據有多不穩定的情況下，根據不穩定的數據，做出重大決策。
從數月到一週：AI如何改變產品永續性衡量
對產品設計師來說，傳統LCA耗時耗成本的困境尤其嚴峻。往往決定產品環境的最關鍵決策，通常佔其整體影響的80%是在初始設計階段的匆忙中做出的。然而，正是在這些早期階段，人們最缺乏清晰的認知。當詳盡的報告出來時，設計往往已經定型。結論來得太晚，無法挽回。
新加坡科技設計大學團隊開發了一種利用AI整併後/簡化的生命週期評估 (Streamlined LCA)，在2025年的設計學會上發表了《彌合差距：整併後生命週期評估以在產品開發中實際應用》[3]，作者之一的Arlindo Silva解釋[4]:
產品設計人員面臨許多挑戰：由於缺乏可靠的資料數據而難以評估不同材料的影響、供應鏈獲取資訊的影響力有限，以及對能源消耗的了解不完全。如果沒有明確的指導方針，他們往往最終會在黑暗中做出選擇。
此研究的目標不是完美，而是實用。想法是這樣的：與其手工測量每一件東西，不如利用現有的工具。這種簡化的方法不是從零開始，而是利用先前的研究和資料庫來確定最有可能推動產品對環境影響的組成部分。
3D模型整合: 使用原3D模型工具，當電腦知道每個部件的形狀，你可以直接讓它算出它的重量和材質。這比拆開實物快多了。然後，你再用一點所謂的AI，也就是AI驅動的分析，向它展示你的設計，它會根據實際情況猜測它的製造方式、能耗以及使用壽命結束後的狀況。這是一種捷徑，一種巧妙的近似方法。因為可以從大型資料庫中智慧地選擇最有可能的製造流程、也能預測典型的使用階段能耗和報廢場景（例如回收或處置），而這些場景通常非常耗時。當然，最後必須進行測試舊方法和新方法，其結果顯示:
- 舊方法（完整生命週期評估, FLCA）：耗時120天，需要輸入86個單獨的資料才能完成這項工作。
- 新方法（整併後/精簡的生命週期評估, SLCA）：只用7天。輸入資料數量從86 個減少到26個。這意味著你需要查找的內容減少了近 70%，而且速度提高了 90%以上。
但答案真的好嗎？這才是真正的問題。
當他們比較結果時，新的快速方法的平均準確率是舊的慢速方法的90.05%。對於某些事物，它的正確率可高達97.6%。但關鍵在於，這兩種方法都指向了同樣的大問題:它們辨識出了相同的環境「熱點」。因此，SLCA方法為設計師提供了他們所需的關鍵資訊：「嘿，流程的那個部分？你把精力集中在那部分！」。你可以在一周內而不是四個月內得到答案。這種精簡的方法為工程師提供了一種可以在需要時實際使用的工具，來思考他們設計的後果。這不是魔法，這只是一種更聰明的看待問題的方式。
“SLCA 建立在先驗知識的基礎上，了解什麼是最重要的，而不是要求每一個細節。它使用3D建模來推導基本零件特性，並使用AI將它們與最有可能的工藝和材料相匹配，”Silva補充說明[4]:
我們的方法特別適合不確定性很高的早期設計。它使團隊能夠發現熱點，而無需等待每個規範最終確定，從而避免日後在完整的 LCA 顯示影響高於預期時出現意外。
永續小思考: 做出真正合乎LCA的選擇所需的巨量資訊常常令我們束手無策。想了解一把塑膠椅或一件簡單電子設備的全貌，從礦井到工廠，從貨船到垃圾掩埋場，這種對完美、對100%正確答案的追求，常常會產生一種極具諷刺意味的效果：它導致我們什麼都不做。這種新的AI方法提醒我們，在這個複雜的世界中，我們或許永遠無法找到所有答案，但就像SLCA建議我們有足夠的答案來開始。它提供了一種途徑，將永續性嵌入其中，不再是繁瑣的後顧之憂，而是將其作為創造充實我們生活的物品過程中直觀、易行且可持續的一部分。是的，AI時代的新生命週期評估(LCA)正在演進中。。。
[1] Bjørn, A., Owsianiak, M., Molin, C., & Hauschild, M. Z. (2017). LCA history. In Life cycle assessment: theory and practice (pp. 17-30). Cham: Springer International Publishing.
[2] Popowicz, M., Katzer, N. J., Kettele, M., Schöggl, J. P., & Baumgartner, R. J. (2025). Digital technologies for life cycle assessment: a review and integrated combination framework. The International Journal of Life Cycle Assessment, 30(3), 405-428.
[3] da Rosa Selhorst, R., & Silva, A. (2025). Bridging the gap: streamlining life cycle assessment for practical application in product development. Proceedings of the Design Society, 5, 791-801.
[4] Techxplore News. AI shortens time it takes to measure the sustainability impact of a product. Oct. 9, 2025
