在科技飞速发展的当下,环境科学与新兴技术的融合日益紧密。随着人工智能(AI)技术的飞速发展,AI技术在环境治理领域的应用日益广泛,逐步成为推动环境科学领域革新的重要力量。历经数年的探索与实践,我国环保业已进入全方位强化AI技术应用的阶段,正迎来新的转型升级变革。
市场需求:呼唤AI技术加速落地
AI技术在多个行业中有着广泛的应用场景,涵盖了从自然语言处理到工业自动化等多个领域,环境治理领域也是其中之一。
在当前全球高度重视环境保护与可持续发展的大背景下,AI技术在环保产业中的应用正逐渐成为环保领域的重要发展方向。这一趋势的背后,缘于AI技术与环保行业的融合已经成为满足市场迫切需求、解决环保难题的重要途径。
一方面,环保标准趋严对企业提出新要求;另一方面,消费者对环保产品和服务的关注度越来越高,更倾向于选择环保型企业的产品,这使得企业为了提升自身品牌形象和市场竞争力,积极寻求环保解决方案。以智能家居为例,智能空气净化器凭借AI技术实现了对室内空气质量的精准监测与智能调节,受到消费者的青睐。市场对这类智能化环保产品的需求呈现快速增长态势,推动着企业加大在AI环保技术研发和应用方面的投入。
当前,AI与环保产业的深度融合正成为推动绿色发展的关键力量。清华大学碳中和讲席教授、环境学院副院长、生态环境人工智能研究中心主任徐明指出,人工智能可以分为判断式人工智能和生成式人工智能,其中,判断式人工智能是在特定领域内,使用特定算法解决特定问题,主要解决的是分类和回归等问题,涉及到机器学习、神经网络、深度学习等方法。当前,判断式人工智能在环境领域的应用已非常广泛,主要有四大方面:一是预测,如空气质量的预测、污水水质指标的预测等;二是影响因素的识别,如污染物毒性和氧化压力的关系等;三是异常识别,如污染事件、官网漏损等;四是新材料的发现,如二氧化碳吸附材料、生物塑料等。生成式人工智能以Chat GPT、DeepSeek为代表,是通用模型,适配广泛任务,目前在生物科学、科研分析、科学探索、基础研究等领域也都有了广泛的应用。
深度赋能:破解环境治理难题
传统环境监测主要依赖人工采样和有限的固定监测站点,存在监测范围有限、时效性差、数据处理分析效率低等问题。
以非法倾倒、堆存的固体废物为例,其占地面积通常在几十至几千平方米之间,属于典型的小尺度目标。根据最小成像单元原理,这些目标只能通过高分辨率卫星影像进行识别,而高分辨率卫星影像谱段数量普遍较少,限制了固体废物的光谱特征分析潜力,一定程度上增加了解译难度。
AI技术的介入带来了根本性改变。AI技术能够利用大数据和机器学习算法,对海量环境数据进行深度分析和挖掘,有效解决了传统监测手段的不足,实现生态环境保护各方面的精准监测与预警。
当前,DeepSeek等人工智能技术正在为生态环境部门守护绿水青山装上“智慧大脑”,在生态环境监测、执法、环评、宣教等领域“大显身手”,全方位赋能生态保护。越来越多的政府相关部门正在运用AI提升环保行业监管能力,同时,众多环保企业也纷纷布局AI领域,力求借助AI技术提升自身核心竞争力,开拓更为广阔的市场空间。
报道显示,广东省深圳生态环境监测中心站此前完成DeepSeek 671B大模型的本地化部署,其开发的“监测智能助手矩阵”涵盖四大核心模块,包括监测知识助手、业务培训助手、环境质量助手以及“深i测”智能大屏助手。值得一提的是,环境质量助手依托5年历史数据与12类智能分析模块,融合多模态生成技术与GraphRAG图谱,将环境质量报表报告编制从“小时级”压缩至“分钟级”。
未来图景:构建环境治理数字生态
人工智能技术的发展和应用,正为生态环境部门守护绿水青山装上“智慧大脑”。从生物环境监测到各类污染源监测,从环评审批到技术研究,可以预见,AI技术在环保领域的全面应用将加速我国绿色发展的进程。
AI技术的高效性和便捷性为环境治理工作带来了新的机遇,但同时也需要警惕其局限性和潜在风险。有业内人士指出,当前环保场景的复杂性与行业差异性导致通用AI模型难以精准匹配实际需求,需构建“技术-产业-政策”三位一体的协同体系:技术上,开发模块化AI工具包,支持企业按需调整模型参数;产业上,搭建跨领域协作平台,推动“产学研用”数据联通;政策上,需将AI环保技术纳入绿色金融支持范畴,并制定细分行业应用标准,降低企业试错成本。
因此,要理性看待人工智能技术,认清其优势和局限性。行业在接入大语言模型时,应结合自身需求,开发具有行业实际意义的应用场景。同时,要重视专业知识库的建设,以此为基础开发智能体系统,打造自主可控的专业领域模型工具集,从而推动人工智能应用的发展。
中投顾问产业研究院认为,在未来发展中,AI环保产业应继续加强技术创新和跨界融合,推动产业链上下游的协同发展。同时,政府和企业也应加大对AI环保产业的支持力度和投入力度,为AI环保产业的快速发展和广泛应用提供有力保障。
作者:鲁易之
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