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现代供应链必须在高速物流与环境影响及安全约束之间取得平衡，这促使全球商业对人工智能物联网（AIoT）解决方案的兴趣激增。然而，传统供应链优化模型往往忽视关键的可持续发展目标和网络漏洞，使得系统容易受到生态破坏和恶意攻击的双重威胁。为同时应对这些挑战，该研究团队整合了一个量子启发强化学习框架，将碳足迹削减、库存管理和类密码安全措施统一起来。研究人员设计了一个量子启发的强化学习框架，将可控自旋链类比与实时AIoT信号相耦合，并通过多目标奖励函数优化保真度、安全性和碳成本的统一。该方法通过基于价值和集成更新的稳定训练学习鲁棒策略，并采用窗口归一化奖励组件确保比例协调。在仿真中，该方法展现出平滑收敛性、后期优异性能，以及在典型噪声信道下的优雅性能衰减，其表现优于标准学习型和基于模型的参照方法，凸显了其处理实时可持续性与风险需求的强大能力。这些发现强化了量子启发AIoT框架推动规模化安全、生态友好型供应链运营的潜力，为全球互联基础设施奠定了坚实基础，以负责任的方式同时满足消费者需求和环境保护要求。