河北
（来源：中国环境网）
转自：中国环境网
《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出培育智能体等新型应用，《关于加快建立现代化生态环境监测体系的实施意见》明确加速监测技术数智化转型，二者为数智化技术与生态环境治理深度融合提供了政策依据。生态环境监测是美丽中国建设的基础支撑工作，随着生态环境监测体系建设持续推进，任务日趋繁重、监测数据量激增，传统管理与工作模式难以适应现代化环境治理需求。开放式人工智能体（AI Agent）快速普及，为生态环境监测数智化转型提供了新型技术方案，是破解行业发展难题、推动业务提质增效的重要抓手。
当前生态环境监测存在若干痛点。一是数据资源碎片化，水体、大气、土壤等各类环境要素的监测点位、数据、标准、报告等信息分散在各类平台及纸质档案中，环境质量分析工作耗时费力。二是基层运维能力不足，监测队伍人手短缺、技术力量薄弱。三是专业研判能力薄弱，基层人员缺乏数据分析、问题研判经验，数据质控、风险预警能力不足。四是通用大模型适配性差，缺乏环保专业知识库，易产生“幻觉”输出，存在数据合规与可靠性风险。五是传统智能项目多为定制化开发，建设周期长、成本高、基层复用性差。
依托开放式人工智能体平台，笔者认为可从顶层设计、数据建设、场景应用三方面着手，搭建省市县三级生态环境监测智能应用系统，破解行业痛点。
一是构建三级联动的集约化顶层设计。遵循政务智能化集约共建原则，秉持“省级统一底座、省建市用、市县适度扩展”理念统筹规划。全省复用省级智能底座，避免市县重复建设、模型孤岛与分散投资。搭建省市县三级权限体系与两级知识库架构，省级公共知识库全省共享、市县私有知识库本地独立运维，对接省级统一身份认证，实现分级管控、按需调用。功能分工上，省级侧重底座运维、公共智能体、技能库、知识库搭建及权限授权，市县聚焦一线业务应用、本地场景适配与私有知识库补充。
二是打造生态环境监测标准化高质量数据集。高质量数据集是AI赋能监测业务的核心基础。现有数据资源既有自动监测、手工监测和业务填报等结构化数据，也有图片、视频、监测报告等非结构化数据。针对多源数据分散、标准不一的问题，可依据《生态环境信息基本数据集编制规范》（HJ 966-2018），按照时空完整、标准统一、多源融合的原则，对空气、地表水、土壤、污染源、生态遥感等各类监测数据开展汇聚整合、标准化处理、分层质控与统一存储。依托生态环境监测垂直管理改革优势，强化省级统筹、省市协同，优先完成国控、省控监测网及重点污染源监控网数据集建设，再向县级延伸，构建全域统一的高质量数据资源体系。
三是统筹开放式智能体场景化业务应用。依托开放式智能体标准化底座，通过组件、技能、知识库编排能力，打通现有业务、数据与标准体系，快速适配监测场景，无须重构现有系统即可落地多元智能应用。智能体场景业务应用分为三大维度。其一为知识体系建设，复用国家正在建设的通用知识库，搭建省级公共知识库，实现全省知识库和应用共享，市县按需搭建私有知识库，适配本地化业务需求。其二为技能体系建设，省级统一研发资料检索、监测方案编制、报告审核、数据质控、数据分析、文档解析等通用核心技能包，实现一次开发、全省复用，市县仅需轻量化扩展即可投入应用。其三为智能助手建设，按需配置知识查询、数据分析、报告生成、问题预警、任务协同等智能助手，替代重复性事务性工作，有效减轻基层人员负担，助力基层人员聚焦现场研判、技术创新等核心工作。
开放式智能体赋能生态环境监测体系建设是一项系统性创新工程，要坚持科学规划、稳步推进，结合省市县业务差异，分步实施，建立常态化运维机制。同时，严守安全底线，重点做好数据隔离、成果管控、人机权责界定，规避技术应用与数据合规风险。
开放式智能体赋能生态环境监测数智化转型是行业发展大势所趋。省市县三级生态环境部门要敢于创新，打造成本低、落地快、可推广的智能化发展模式，将人工智能技术转化为实际业务效能，夯实现代化生态环境监测体系和美丽中国建设的技术基础。
作者单位：湖南省生态环境监测中心
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