生态环境数智化应用场景比赛优秀案例｜机动车排放检验数据精细化监管

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，入围奖10个。今日刊载的是入围奖获奖案例。

机动车排放检验数据精细化监管

上海市减污降碳管理运行技术中心

当前，部分检验机构受利益驱动，作弊手段日趋隐蔽，传统“人工抽检、线下核查”模式存在覆盖有限、响应滞后、识别困难等瓶颈，难以满足“全链条监管、零死角防控”的监管要求。上海市减污降碳管理运行技术中心联合中国电信股份有限公司上海分公司整合多场景违规识别，构建问题线索闭环处置，高效联动非现场与现场监管。

一、场景简介

生态环境部于2021年12月28日发布了《机动车排放定期检验规范》（hj 1237—2021）和《汽车排放定期检验信息采集传输技术规范》（hj 1238—2021）两项标准，明确提出“生态环境主管部门应依法对机动车排放检验机构进行监督管理，加强检验过程监管与数据核查，严厉打击弄虚作假行为”，以及“检验机构需实时上传检验过程数据、视频影像等信息，确保数据完整、准确、可追溯，监管部门应建立数据校验与异常预警机制”的管理要求。

当前，检验机构的作弊手段极为隐蔽，例如篡改参数、运用作弊软硬件、屏蔽obd信息等行为，传统监管手段难以识别。依赖人工核查与定期抽检的模式存在监管盲区，检验数据、obd数据、遥感数据及跨部门数据较为分散，未能实现联动分析与闭环监管。同时，本市年均检验车辆约220万辆次，要对全市车辆检验情况进行人工全面核查，难度大且成本高。

为贯彻落实相关政策、解决现存难题，上海市减污降碳管理运行技术中心整合规则模型、大数据挖掘、多模态识别等技术，达成从单点违规到系统性问题的全场景识别；融合多类跨部门数据，构建“数据—分析—预警—执法”的闭环管理模式。推行“t+1筛查”与“重点机构深度挖掘”模式，结合移动端监管工具，实现非现场监管与现场执法的高效协同。最终达成本市机动车排放检验机构和检测线监管覆盖率达100%；检验数据实时接收与完整性校验时效达到t+1，打造“政策落地有支撑、监管执行有方法、违规行为早发现”的智能化监管体系。

二、技术方案

系统旨在打造智能化、精细化的监管体系，构建了检验机构违规行为智能识别、大数据研判与决策支持、视频智能分析在内的全链条智慧监管能力。

01

违规行为智能识别

构建集成了异常检测模型、关联规则挖掘模型、时序异常检测模型、时序模式分析模型、聚类分析模型等多种机器学习与深度学习算法的智能识别模型群，智能识别出机动车排放检验中出现的各类隐蔽性、复杂性违规行为，推动监督管理从“大海捞针”向“精准识别”转型，以技术赋能“触发式”监管。

02

大数据研判与决策支持

建立一套涵盖检验合格率、数据异常率、违规线索数量、投诉举报情况等多维度的评估指标体系，并运用加权评分、模糊综合评价等算法，为每家检验机构生成动态的“风险画像”和信用评分。通过构建综合研判引擎，实现对监管态势的宏观把握和趋势预测。

03

视频智能分析

依托ai视觉识别技术，对检验全过程视频流进行结构化解析，自动识别检测线人员操作规范性、设备连接状态。对柴油车检测过程中的尾烟视频进行实时分析，自动识别林格曼黑度等级，并精准抓拍冒黑烟瞬间，形成“车辆—时间—地点—黑度等级”的完整证据链，彻底改变传统人工肉眼判别的低效和主观性问题。

三、应用成效

生产效益：2024年至今，累计分析超过200万份检验报告，助力执法部门对数十家违规机构予以立案查处。通过智能平台及时分析并现场核实，各检测站的不规范现象显著减少。

经济效益：依托线上智能化监管，大幅削减现场巡查频次，预期降低监管成本20%以上，极大节约财政资金。

生态效益：全年推动数千辆高排放车辆维修治理后，可实现nox减排数十吨，并且对pm2.5和臭氧前体物vocs产生显著的协同减排效应，为本市空气质量的改善提供直接且可量化的技术支持。

四、收获启示

未来，系统将继续优化算法模型，重点拓展视频智能分析应用，提升ai识别预警的准确性与效率。同时，将探索更多跨部门数据的融合与分析，进一步完善监管闭环。此外，系统将强化与国家平台及长三角区域监管平台的互联互通，深化数据共享与应用，为构建全国机动车排放监管大格局贡献技术力量与实践范例。

供稿：市绿色低碳数据创新实验室

编辑：乔佳妮

上观号作者：上海环境