2025-05-06 14:25:32建設美麗中國是全面建設社會主義現代化國家的重要目標,，是實現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“深化人工智能等數字技術應用,，構建美麗中國數字化治理體系，建設綠色智慧的數字生態(tài)文明”,。這一重要論述充分體現了人工智能在生態(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,、可推廣的實踐經驗,，展現出數字技術賦能生態(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)測網絡加快構建,，部分地區(qū)已實現對大氣,、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,，各類數字平臺逐步建成投用，生態(tài)大數據,、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)數字治理能力不斷增強,，智能終端下沉與數據平臺建設初見成效，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、物聯網與數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，為實現高水平生態(tài)環(huán)境保護和生態(tài)環(huán)境治理體系現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)仍停留在單純的數據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,，難以滿足現代治理所需的“精細化”“實時協(xié)同”要求。其次,，數據分散與標準缺失問題較為普遍,。生態(tài)環(huán)境相關數據分散在不同部門和系統(tǒng)之間，缺乏統(tǒng)一規(guī)范,，導致數據難以打通,，算法模型也無法獲得充足的高質量數據支撐,。最后，技術和人才短板制約顯現,。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、數據安全、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，實現大小模型的高效聯動,。
“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)測數據與非結構化專業(yè)知識資源，以高質量數據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,，構建分級分類的數據管理體系，明確公開數據,、涉密數據的邊界與策略,，引入數據空間等新型技術實現數據的“可用不可見”，確保數據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.健全現代化生態(tài)環(huán)境智能治理體系的支撐機制
要將現代化生態(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、數據,、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,，推進數據標準、模型規(guī)范與知識管理體系的系統(tǒng)化建設,。在數據管理標準方面,，應制定涵蓋數據采集、存儲,、傳輸,、共享和質量控制的全流程標準，推動數據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,。
推進數據共享與安全管理，提升數據流通與治理協(xié)同效率,。數據是智能治理的“源頭活水”,，必須在保障安全的前提下加快打通數據壁壘。根據數據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,，借助數據空間、聯邦學習等技術實現敏感數據的安全可控利用,。搭建統(tǒng)一的數據交換與授權平臺,，明晰各方在數據采集、使用,、更新與保護中的權責邊界,，推動環(huán)境數據在中央—地方、部門—行業(yè)之間有序流動,，為跨區(qū)域聯防聯控和區(qū)域協(xié)同治理提供數據支撐,。
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據反饋、實際問題與治理成效不斷優(yōu)化模型,，實現人工智能工具與現實治理需求雙向互動,，不斷提升模型適應性與治理精準性。
