AI在生态环境监管领域“大显身手”

秒查“环保法典”，追踪“历史病历”，智能识别固体废物倾倒线索，环评报告表编制时间缩短至30分钟左右……

记者近日从生态环境部获悉，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。

智能识别违法线索

有了AI智能识别固体废物倾倒线索，解译耗时已缩短至“分钟级”。

据了解，非法倾倒、堆存的固体废物，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。

同时，在“清废行动”前，相对于生态、水、大气等环境监测领域，固体废物识别属于新兴领域，相关研究应用较少，现成的技术方法和应用示例有限。为更加及时高效发现问题，生态环境部卫星环境应用中心（以下简称卫星中心）利用基于神经网络的语义分割算法SFE-YOLO等深度学习模型研究建立基于AI的固体废物人机交互解译技术方法，初步实现遥感影像处理、固体废物识别、问题图斑导出等自动化作业。

“通过不断优化解译规则，迭代解译算法，固体废物执法工作得以迈向智能化和高效化，解译耗时从‘小时级’缩短至‘分钟级’，解译准确度由长江经济带‘清废行动’的50%提升至黄河流域‘清废行动’的70%以上。”卫星中心有关负责人介绍说。

技术的进步在推动固废排查工作开展更加精准高效的同时，还能够促使地方从“被动接收”向“主动监管”转变。

2023年至2024年，辽宁省生态环境厅在全国范围内首创省级“清废行动”，联合卫星中心发挥遥感、GIS与信息化技术优势实现固废点位“排查—核实—整治—回头看”全过程的数字化、智能化管理。

2024年，山东省生态环境厅联合卫星中心研究构建面向山东特色的固体废物“AI+遥感”融合的人机交互识别技术方法，强化固体废物识别的针对性与准确性，提升排查效率。

环境问题“有迹可循”

AI对于执法监管的助力还不止于此。

AI能秒级锁定人类活动热源区，赋能海洋温排水遥感监测。国家海洋环境监测中心有关负责人说，借助包含标准文件、管理方法及核电、火电行业专业信息的知识库，以及基于知识图谱的智能检索系统，监测人员只需输入有效关键词即可秒级锁定引起温升的人类活动区域，彻底告别“翻资料半小时，找答案一分钟”的低效工作模式。“面向海洋生态环境保护的智能热源区快速定位，这种高效的工作模式有利于破解‘大海捞针’难题，准确掌握沿海热源分布。”该负责人说。

AI还能高效判别排水口。通过自动检索网络公开资源和接收人工投喂的精准专业信息，AI平台可全面总结分析电厂排水口的地理信息与图像特征。当监测人员输入影像时，AI助手可智能辅助识别进出水口特征，提供专业判断依据和分析结果，从而整合多源信息有效识别温排水入海途径。

在生态环境监测领域，AI也在扮演重要角色。针对标准查询繁琐、污染溯源低效、报告审核耗时等痛点，江苏省常州市环境监测中心近日尝试将DeepSeek-R1大模型与本地化Dify平台深度融合，打造三大“智能利器”。这三大“智能利器”分别是：

秒查“环保法典”。输入“监测站房巡检要求”“无组织排放标准”等模糊问题，AI自动匹配72份大气标准文件，精准定位条款并标注来源，解决“翻文件半小时，找答案一分钟”的难题。

追踪“历史病历”。例如，输入“钟楼国控站点问题”，AI瞬间调取200余份历史报告，结合气象、排放数据，5秒生成污染成因分析及整改建议，让环境问题“有迹可循”。

智检“监测报告”。上传监测报告，AI自动揪出“错别字、单位错误、逻辑漏洞”，还能主动建议补充数据分析，审核效率提升70%，报告质量显著提高。

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。尤其值得一提的是，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”。

环评报告30分钟出

让环评“拥抱”智能化手段，为生态环境治理体系和治理能力现代化建设注入全新活力，已成为各地开展环评改革工作的重要关注点。

以往，建设单位需要委托环评中介机构查阅大量资料进行复杂的数据整理与分析，耗费数周甚至数月的时间才能编制一份相对完整的环评文件。

对此，浙江省杭州市以“人工智能+”为引擎，深度融合大数据等前沿技术，率先完成生态环境部环评改革试点AI环评应用落地，实现试点行业环评报告表“智能生成+智慧审批”双突破。

据杭州市生态环境局有关负责人介绍，在私域部署DeepSeek-R1、阿里Qwen2.5等大模型的基础上，杭州市生态环境局结合专业知识库、知识图谱及强化学习等技术提升大模型在环评领域的推理与文本生成能力，开发完成“大语言模型+报告表生成”智能体应用。智能体应用通过发挥DeepSeek-R1大模型在数学推导、逻辑分析等方面的优势，探索与领域知识库、领域小模型等深度结合，实现自动生成环评文件“主要环境影响和保护措施”等章节，进一步探索完善环境要素模型预测预估并支撑环评文件各章节自动生成的多模型融合与多智能体（Agent）协同框架。

“以橡胶和塑料制品业试点行业为例。企业只需要花费5分钟左右填报基础数据，就可一键实现报告表自动生成。环评报告表编制时间从1个月左右缩短至30分钟左右，同时降低报告表编制费用，有助于企业降本增效。”这位负责人说。

传统的建设项目选址需要企业搜集国土空间、环保、水利、市政等大量资料，逐项分析项目落地是否可行。复杂地块甚至需要部门多次会商，耗费的时间精力成本较高。

为解决这一难题，福建省厦门市推动“AI+环评”改革，在生态环境分区管控应用系统中整体融入国土空间、产业布局、生态环境、市政设施等239个要素图层和107713条生态环境准入条件。改革后，系统可以基于项目基础信息在5分钟内完成图层叠加、生态环境分区管控要求比对，自动生成生态环境准入意见，告知项目环评与排污许可类别。系统运行以来，已指导11051个项目优化布局或调整工艺，避免无效投资8.4亿元。

四川省成都市结合“环评—排污许可—执法监管”协同管理需求，采取“数据整合+算法集成”路径，探索搭建环评智慧化辅助填报系统。系统内置上百个计算模型，采用数据映射与逻辑关联相结合的方式，精准关联各类环境要素数据，搭建起覆盖选址、环评编制、环评审批、排污许可、执法监管等功能的环境管理信息基础数据库。

“企业30分钟内完成‘一张表’填报后，即可一键生成满足导则和指南要求的环评报告，通过靶向精简，将篇幅压减70%，大幅提升报告的可读性与实用性。”成都市生态环境局有关负责人说，系统同步生成排污许可申请表（登记表）和执法清单，在提高环评报告编制效率的同时为企业提供一站式服务。

来源：法制日报