生态环境数智化应用场景比赛优秀案例｜汽修行业危险废物全链条监管执法模型

为深入贯彻“人工智能+”发展战略，以数智赋能破解生态环境治理痛点难点，市生态环境局于2025年11月举办了首届“生态环境数智化应用场景比赛”，产生一等奖1个、二等奖3个、三等奖5个、优秀奖7个。今日刊载的是优秀奖获奖案例。

汽修行业危险废物全链条监管执法模型

上海市生态环境局执法总队

一、场景简介

随着危险废物管理工作的不断深化，生态环境执法部门面临着日益复杂的监管挑战。传统监管执法方式在应对海量数据和隐蔽性强的违法行为时存在局限性，具体痛点包括：一是数据孤岛问题，危险废物管理信息系统、排污许可证管理系统、信访举报系统等多源数据未能有效融合，导致监管盲区；二是执法效率不高，依靠人工排查难以从海量数据中精准识别违法线索；三是隐蔽违法行为发现难，如汽修机构危废缺报、漏报等问题，传统手段覆盖不足。这些问题严重制约了监管效能，亟需通过数智化手段实现突破。

针对上述痛点，本场景提出以数据驱动为核心，构建危险废物监管执法数智化分析及核查平台。解决思路包括：通过多源大数据比对和智能算法模型，自动识别危险废物违法线索；建立非现场一体化监管体系，实现“数据汇聚、智能分析、精准溯源、闭环管理”。

二、技术方案

（一）总体思路

本场景基于危险废物监管执法需求，设计了一套完整的数智化分析及核查系统。系统架构采用分层设计，包括数据层、技术层和应用层，确保数据流畅处理和分析效率。技术路径以大数据和ai为核心，结合卫星遥感，实现精准监管。

（二）核心架构

针对汽修机构危废管理责任意识不强的痛点，采用“多源数据融合+人工识别+空间匹配”路径，通过整合地图招牌识别、团购服务项提取与工商信息比对，确认机构实际开展机油保养或喷漆相关业务但未纳入危废系统，实现隐匿产废源自动筛查。针对已纳管企业多年不申报、逃避危废依法转移的监管盲区的痛点，采用“历史数据回溯+规则引擎+执法证据关联”路径，通过比对历年申报记录、排污许可登记种类与近三年执法笔录中“喷漆烤房”“废矿物油贮存”等关键词，构建申报异常识别模型，锁定连续两年无申报但持续经营的高风险主体。

三、应用成效

本场景已完成技术开发、模型训练与试点验证。实施范围覆盖全市16个行政区，重点聚焦机动车保有量高、汽修企业密集的区域，筛查各类汽修机构，基本实现重点区域全覆盖。通过构建两大智能研判模型，系统已实现多源数据自动归集、风险线索智能生成与结构化推送，初步建成“数据发现—人工复核—执法落地”的闭环机制。核心指标完成情况良好：累计输出数十条高风险违法线索，经执法人员现场核查，立案处罚数起，显著增强执法时效性与精准度。

（一）管理效益

通过数智化手段替代传统“人海战术”式巡查，大幅降低执法成本。同时，精准执法减少了对合规企业的干扰，避免“一刀切”检查带来的经营负担，优化营商环境。通过建立“数据筛查—智能预警—人工研判—现场核查—结果反哺”的闭环机制，实现监管关口前移，提升问题主动发现能力。执法部门决策更加科学、证据更加充分，大幅提升执法公信力与威慑力。

（二）环境效益

聚焦废矿物油、废活性炭等重点危废品类，强化全链条闭环管理，显著降低土壤和地下水污染风险。本场景的实施显著提升了城市精细化治理能力，有效遏制汽修行业危险废物非法倾倒、随意堆放等乱象，降低居民区周边环境污染风险，增强公众对生活环境安全的信心与满意度。

四、收获启示

本场景适合机动车保有量高、汽修行业分散、监管力量有限的区域。场景类型上，不仅适用于汽修行业危废监管，还可拓展至其他产废分散、隐蔽性强的小散行业，如小型实验室废液管理、汽车拆解点废油回收等，具备向“小散危废源智能识别”通用场景迁移的能力。

供稿：市绿色低碳数据创新实验室

编辑：张玉洁

上观号作者：上海环境