[智能应用]“人工智能＋”助力生态环境治理 [复制链接]

生态环境部3月30日召开例行新闻发布会，相关负责人介绍，近年来，生态环境部积极把人工智能、大数据、云计算等数字技术作为提升生态环境治理体系和治理能力现代化水平的一个重要抓手，并初步开展了一些工作。
发布会现场，生态环境部科技与财务司司长王志斌展示了一台激光雷达检测仪，它只有1千克重，易携带，测距可达70米，并能在10分钟内完成几百平方米范围内的植被数据采集，精准监测植被树高、胸径等指标，与过去需人工逐一测量相比较，极大提高了调查监测的效率和精准性。
王志斌介绍，人工智能正逐步深入嵌入生态环境监测并实现业务化应用。以生物多样性识别为例，通过鸟类图像声纹识别、植物物种图像智能识别等技术，原本一年一次的监测，现在可以实现全年连续监测。江苏省目前在20个生物多样性观测站布设了98台鸟类声纹识别设备，获取243种鸟类的近44万条数据，人力监测成本降低90%。在监管方面，人工智能技术的应用大大提升了非现场执法的能力。例如，利用大模型智能识别技术，能够有效识别机动车检测检验结果是否弄虚作假以及重型车违法排放问题。目前，发现问题的准确率超过70%，筛选的数据量达到千亿条级别，大幅节省了物力和人力成本。融合了排污许可数据的智能执法技术，通过异常工况识别模型，能够自动生成执法线索。
下一步，生态环境部将持续加大对生态环境领域人工智能相关技术研发的支持，加快推动天空地海一体化智能感知网，充分释放“人工智能+生态环境”的应用效能。
今年是“十五五”开局之年，生态环境部将进一步加强生态环境科技工作，以科技创新助力改善生态环境质量和美丽中国建设。

人工智能+”助力生态环境治理的综合性分析，不显示数据来源，仅聚焦核心内容与应用成效：

一、智能监测：从“人工巡查”到“全天候感知”
生物多样性动态监测
通过鸟类声纹识别、植物图像智能识别技术，实现对鸟类和植物物种的全年连续监测。例如，在生物多样性观测站布设智能设备，可自动识别数百种鸟类并记录数十万条数据，人力成本降低90%以上。

地表植被高效勘测
轻量化激光雷达设备可在10分钟内完成400平方米的地表植被监测，精准获取树高、胸径等数据，替代传统人工测量，效率与精度显著提升。

空天地海一体化网络
构建天空地海智能感知网，整合卫星遥感、无人机、地面传感器等多源数据，实现生态环境全维度、实时化监控。

二、精准执法：从“人海战术”到“智能闭环”
非现场执法能力突破
利用AI大模型智能识别机动车检测造假、重型车违法排放等问题，筛查数据量达千亿条级别，准确率超70%，大幅节省物力和人力成本。

污染源自动溯源
融合排污许可数据与异常工况识别模型，自动生成执法线索。例如，通过智能分析企业排放数据，实时推送异常信息至监管平台，实现“线索发现-处置-反馈”闭环管理。

跨区域协同治理
针对固废跨区域转移难题，开发“AI+遥感”融合技术，提升固体废物识别准确性和排查效率，推动“无废城市”建设。

三、生态修复：从“经验驱动”到“科学决策”
流域综合治理智能化
在长江、黄河流域构建水生态全景画像，集成200余项关键技术，实现从源头到河口的统一“体检”，为退化生态系统修复提供技术工具包。

污染治理工艺优化
垃圾焚烧厂引入“会烧垃圾的AI系统”，动态调节燃烧参数，优化烟气排放指标；农业面源污染治理通过AI模型匹配施肥方案，降低污染物负荷。

自然灾害风险预警
结合气象、地质数据与AI算法，实现对山火、洪涝等灾害的分钟级响应预警，提升应急指挥效率。

四、未来方向：深化“AI+生态”融合
技术研发重点
持续投入AI模型在环境预测、污染溯源领域的研发，推动算法标准化与模块化，降低基层应用门槛。

城乡协同治理
在乡村推广智能监控系统（如秸秆焚烧AI巡检、生活垃圾全链条监管），补齐农村环境治理短板，助力乡村振兴。

政策机制创新
建立“政府-科研机构-企业”协同平台，推动数据共享与技术普惠，形成“精准把脉、靶向治疗”的治理新模式。

人工智能正深度重构生态环境治理范式，通过智能感知、数据驱动与科学决策，为绿水青山筑牢“数字防线”，加速美丽中国建设进程。

以下是根据文本整理的关于生态环境部推动数字技术赋能生态环境治理的详细信息，采用结构化方式呈现：
一、核心举措与成果
1. 数字技术赋能治理现代化  
技术抓手：人工智能、大数据、云计算等数字技术成为提升生态环境治理能力的关键工具。  
应用场景：覆盖监测、监管、执法等全链条，推动业务化、智能化转型。

2. 典型案例展示  
激光雷达检测仪：  
特点：重量仅1千克，测距70米，10分钟完成数百平方米植被数据采集。  
优势：精准监测树高、胸径等指标，效率远超人工测量。  
生物多样性监测：  
技术：鸟类图像声纹识别、植物物种图像智能识别。  
成效：  
江苏省20个观测站布设98台鸟类声纹设备，识别243种鸟类，获取近44万条数据；  
监测频率从“一年一次”提升至“全年连续”，人力成本降低90%。  
非现场执法监管：  
技术：大模型智能识别机动车检测造假、重型车违法排放。  
成效：问题识别准确率超70%，筛选数据量达千亿条级别，节省物力人力成本。  
智能执法技术：融合排污许可数据，通过异常工况模型自动生成执法线索。
二、未来规划与目标
1. 技术研发支持  
持续加大对生态环境领域人工智能相关技术的投入，推动关键技术突破。  
2. 基础设施建设  
加快构建“天空地海一体化智能感知网”，实现全域、实时、精准的环境数据采集与分析。  
3. 应用效能释放  
深化数字技术与生态环境业务的融合，提升决策科学性与治理效率。  
4. “十五五”重点任务  
加强生态环境科技工作，以科技创新驱动生态环境质量改善，助力美丽中国建设。
三、政策意义与行业影响
1. 治理模式升级  
从“人工主导”转向“智能驱动”，破解传统监测覆盖不足、效率低下等痛点。  
2. 成本优化  
通过技术替代降低人力、物力投入，例如生物多样性监测人力成本下降90%。  
3. 监管精准化  
智能识别技术实现违法行为“早发现、早处置”，提升环境执法威慑力。  
4. 生态保护协同  
天空地海一体化网络为生物多样性保护、污染防治等提供跨领域数据支撑。
四、典型技术与应用场景
| 技术类型       | 应用场景                     | 成效                                                                 |
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| 激光雷达检测仪     | 植被调查监测                     | 10分钟完成数百平方米数据采集，精准测量树高、胸径，效率远超人工。          |
| 鸟类声纹识别       | 生物多样性观测                   | 江苏省20个站点识别243种鸟类，获取44万条数据，全年连续监测，人力成本降90%。 |
| 大模型智能识别     | 机动车排放监管                   | 准确率超70%，筛选千亿条数据，快速定位检测造假及违法排放行为。              |
| 异常工况模型       | 排污许可执法                     | 自动生成执法线索，提升非现场执法能力。                                     |
五、总结与展望
当前进展：生态环境部已初步形成“技术+场景”的落地模式，在监测、监管领域取得显著成效。  
未来方向：以“十五五”为契机，强化科技赋能，推动生态环境治理向“主动预防、精准干预、智慧决策”转型，为全球生态保护提供中国方案。