2025-05-06 14:25:32建設美麗中國是全面建設社會主義現(xiàn)代化國家的重要目標，是實現(xiàn)中華民族偉大復興中國夢的重要內容。習近平總書記強調，要“深化人工智能等數(shù)字技術應用，構建美麗中國數(shù)字化治理體系，建設綠色智慧的數(shù)字生態(tài)文明”。這一重要論述充分體現(xiàn)了人工智能在生態(tài)環(huán)境治理中的重要地位。生態(tài)環(huán)境智能治理，就是將人工智能技術與生態(tài)環(huán)境保護、污染防治、資源利用、生態(tài)修復等工作深度融合，利用實時感知、智能決策和協(xié)同執(zhí)行等手段，對大氣、水、土壤等多要素生態(tài)系統(tǒng)開展精準監(jiān)測、預警、治理和評估。構建現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境智能治理體系，對于加快建設美麗中國具有重要意義。
1.我國生態(tài)環(huán)境智能治理取得的成效與面臨的機遇
當前，我國生態(tài)環(huán)境治理的智能化轉型初見成效，在多個重點領域逐步形成可復制、可推廣的實踐經(jīng)驗，展現(xiàn)出數(shù)字技術賦能生態(tài)文明建設的廣闊前景。在環(huán)境監(jiān)測領域，覆蓋廣、響應快、集成化程度高的智能監(jiān)測網(wǎng)絡加快構建，部分地區(qū)已實現(xiàn)對大氣、水、土、聲等多因子環(huán)境質量的全天候、全流程、全要素監(jiān)測。在生態(tài)保護與風險防控領域，各類數(shù)字平臺逐步建成投用，生態(tài)大數(shù)據(jù)、遙感監(jiān)測與智能識別等技術廣泛應用于洪水預警、海洋垃圾識別、土地退化監(jiān)測與生態(tài)修復監(jiān)管等場景。農村地區(qū)數(shù)字治理能力不斷增強，智能終端下沉與數(shù)據(jù)平臺建設初見成效，為推動城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境治理一體化奠定了堅實基礎。在水務治理領域，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字孿生等新興技術深度融合，推動水資源監(jiān)測、水質預警、水務設施調度與維護全面升級。部分地區(qū)已通過構建智慧水務系統(tǒng)，有效提升了供排水系統(tǒng)運行效率與漏損控制能力，實現(xiàn)從被動響應向主動管理的轉變。從總體上看，智能化轉型正在推動我國生態(tài)環(huán)境治理由“粗放管理”向“精細治理”躍升，為實現(xiàn)高水平生態(tài)環(huán)境保護和生態(tài)環(huán)境治理體系現(xiàn)代化提供了重要支撐。
盡管生態(tài)環(huán)境智能治理初見成效，但在實際推進過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。技術的成熟與應用普及并非一蹴而就，許多實際問題仍需在進一步推動智能化治理的過程中予以解決。首先，許多地方的治理系統(tǒng)仍停留在單純的數(shù)據(jù)可視化和被動報警階段，缺乏對潛在污染源的智能預測和主動干預能力，難以滿足現(xiàn)代治理所需的“精細化”“實時協(xié)同”要求。其次，數(shù)據(jù)分散與標準缺失問題較為普遍。生態(tài)環(huán)境相關數(shù)據(jù)分散在不同部門和系統(tǒng)之間，缺乏統(tǒng)一規(guī)范，導致數(shù)據(jù)難以打通，算法模型也無法獲得充足的高質量數(shù)據(jù)支撐。最后，技術和人才短板制約顯現(xiàn)。生態(tài)環(huán)境智能治理對算法研發(fā)、場景建模和跨界復合型人才的需求不斷上升，但當前很少有基層工作人員既懂環(huán)保又懂人工智能。綜上，生態(tài)環(huán)境智能治理在實現(xiàn)廣泛落地之前，仍需在機制設計、資源統(tǒng)籌和能力建設等方面進一步突破。
新一輪科技革命浪潮中，人工智能技術實現(xiàn)躍升式發(fā)展，特別是從判別式人工智能向生成式人工智能的范式轉變，為破解上述難題帶來了重大契機。傳統(tǒng)判別式人工智能通常專注于在特定場景中發(fā)揮作用，例如在大氣污染預警方面，通過機器學習算法對空氣質量指標進行模型訓練，識別出潛在污染風險區(qū)。如今，生成式人工智能借助通用大模型，可以更靈活、更具創(chuàng)造性地應對各類生態(tài)環(huán)境治理需求。為充分發(fā)揮判別式與生成式人工智能技術的各自優(yōu)勢，并推動其與生態(tài)環(huán)境治理的深度融合，亟須在國家戰(zhàn)略層面統(tǒng)籌規(guī)劃，構建系統(tǒng)性、可持續(xù)的生態(tài)環(huán)境智能治理體系，以確保技術應用能夠在不同治理場景中持續(xù)創(chuàng)新與優(yōu)化。
2.現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境智能治理體系的整體思路與總體架構
在整體思路上，推動智能技術在生態(tài)環(huán)境治理領域發(fā)揮實效，需要建立統(tǒng)一規(guī)劃、標準明確和凝聚多元主體參與的制度機制，在黨委領導下，形成政府、企業(yè)、社會等各方協(xié)同的治理合力。政府制定整體規(guī)劃，在技術標準、數(shù)據(jù)安全、能力建設和監(jiān)管機制等方面統(tǒng)一規(guī)范，為地方因地制宜應用智能技術提供指導和政策支持。同時，除鼓勵本土自主創(chuàng)新外，還應主動對接全球開源資源，建立開放合作平臺和開放項目庫，推動國內外技術資源融合互動，加快實現(xiàn)技術創(chuàng)新與迭代，結合我國豐富的環(huán)境治理實踐，形成具有中國特色的智能解決方案。
從總體架構看，現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境智能治理體系可以概括為“一大腦、兩支撐、多場景”的結構布局。“一大腦”即生態(tài)環(huán)境大模型體系，包括具備通用生態(tài)環(huán)境知識、綜合推理能力和決策能力的中樞大模型，以及從中樞大模型衍生出的多個輕量化、場景化小模型，分別服務于大氣、水、土壤、固廢等具體治理任務。大模型負責系統(tǒng)級的認知、理解與指揮功能，可實現(xiàn)對生態(tài)環(huán)境治理的綜合研判與科學決策；小模型則具備更強的適配性和專業(yè)度，可部署于局域網(wǎng)等邊緣側環(huán)境。此外，還需建設包含智能體等通用智能工具鏈，支撐模型開發(fā)、調用與任務執(zhí)行，實現(xiàn)大小模型的高效聯(lián)動。
“兩支撐”指高質量的領域知識庫和高效安全的算力體系，共同構成支撐生態(tài)環(huán)境大模型持續(xù)進化與多場景智能應用的基礎設施體系。首先，領域知識庫以人工智能友好型的架構為目標，系統(tǒng)整合結構化監(jiān)測數(shù)據(jù)與非結構化專業(yè)知識資源，以高質量數(shù)據(jù)和豐富的知識內容反哺大模型，持續(xù)提升其治理智能化水平。同時，構建分級分類的數(shù)據(jù)管理體系，明確公開數(shù)據(jù)、涉密數(shù)據(jù)的邊界與策略，引入數(shù)據(jù)空間等新型技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“可用不可見”，確保數(shù)據(jù)高效流通與安全保護。其次，算力基礎設施建設應堅持“統(tǒng)籌布局、優(yōu)化結構、注重效能”的基本原則。以國家層面的統(tǒng)籌協(xié)調為引領，推動中央與地方聯(lián)合布局區(qū)域性算力中心，探索“政企共建、資源共用”的服務模式。鼓勵高校、科研機構、環(huán)保企業(yè)等多元主體參與智算基礎設施建設，推動形成綠色低碳、安全可靠、經(jīng)濟高效的算力資源池。
“多場景”則強調生態(tài)環(huán)境智能治理需因地制宜，針對污染防治、生態(tài)修復、風險預警、執(zhí)法監(jiān)管等典型場景，開發(fā)差異化技術路徑與智能工具，強化智能技術與傳統(tǒng)治理手段的深度融合應用。通過典型場景的試點實踐，不斷推動模型的動態(tài)迭代與反饋優(yōu)化，加快實現(xiàn)從“技術供給驅動”向“治理需求牽引”的模式轉型，切實提升智能治理的整體效能與場景落地能力。
3.健全現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境智能治理體系的支撐機制
要將現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境智能治理體系從頂層設計落到實處，不僅需有清晰的技術路徑和系統(tǒng)架構，更要圍繞標準、人才、數(shù)據(jù)、場景等關鍵環(huán)節(jié)，同步健全制度保障與能力支撐，形成高效協(xié)同的政策機制和技術支撐體系。
完善標準體系，夯實智能治理的基礎。堅持“統(tǒng)一規(guī)范、面向應用、動態(tài)迭代”的導向，推進數(shù)據(jù)標準、模型規(guī)范與知識管理體系的系統(tǒng)化建設。在數(shù)據(jù)管理標準方面，應制定涵蓋數(shù)據(jù)采集、存儲、傳輸、共享和質量控制的全流程標準，推動數(shù)據(jù)資源在模型訓練與治理實踐中的高效對接。在模型與接口規(guī)范方面，應面向生態(tài)環(huán)境大模型體系，建立覆蓋模型架構、接口協(xié)議、評估指標等維度的技術規(guī)范，支撐不同平臺、區(qū)域間的模型遷移與協(xié)同部署。在知識管理框架方面，應搭建統(tǒng)一的知識組織與檢索體系，推進多源異構環(huán)境信息的結構化表達、標準化建模和智能化調用，提升模型對知識的理解、集成與推理能力。
強化能力建設，健全智能治理人才保障機制。現(xiàn)代化的生態(tài)環(huán)境智能治理體系離不開高素質的專業(yè)人才支撐，應統(tǒng)籌推動多層次、多類型人才隊伍建設，健全能力評價和資質準入機制。在人才培養(yǎng)機制方面，可通過設立專項培訓、交叉學科教育計劃和“政產學研用”融合機制，培養(yǎng)一批既懂人工智能又熟悉生態(tài)環(huán)境業(yè)務的復合型治理人才。在能力認定與考核體系方面，應建立面向模型開發(fā)、部署、運維、監(jiān)管等不同環(huán)節(jié)的能力評價指標體系，確保從業(yè)人員具備“能用、會用、善用”的實戰(zhàn)能力。
推進數(shù)據(jù)共享與安全管理，提升數(shù)據(jù)流通與治理協(xié)同效率。數(shù)據(jù)是智能治理的“源頭活水”，必須在保障安全的前提下加快打通數(shù)據(jù)壁壘。根據(jù)數(shù)據(jù)敏感程度建立分層分級的管理機制，采用“可用不可見”等安全策略，借助數(shù)據(jù)空間、聯(lián)邦學習等技術實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的安全可控利用。搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換與授權平臺，明晰各方在數(shù)據(jù)采集、使用、更新與保護中的權責邊界，推動環(huán)境數(shù)據(jù)在中央—地方、部門—行業(yè)之間有序流動，為跨區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控和區(qū)域協(xié)同治理提供數(shù)據(jù)支撐。
拓展多元應用場景，以實踐帶動技術優(yōu)化與制度完善。生態(tài)環(huán)境智能治理模型的生命力在于“能用、好用、普及可用”。應緊扣重點領域，推動典型場景試點先行先試，通過“用中優(yōu)化”“用中迭代”不斷完善系統(tǒng)能力。結合不同區(qū)域的生態(tài)環(huán)境類型、產業(yè)結構和治理需求，遴選一批典型場景進行落地試點，形成“從局部突破到系統(tǒng)推廣”的迭代模式。通過典型應用中的數(shù)據(jù)反饋、實際問題與治理成效不斷優(yōu)化模型，實現(xiàn)人工智能工具與現(xiàn)實治理需求雙向互動，不斷提升模型適應性與治理精準性。
