2025-05-06 14:25:32建設(shè)美麗中國是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的重要目標(biāo)，是實現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興中國夢的重要內(nèi)容。習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)，要“深化人工智能等數(shù)字技術(shù)應(yīng)用，構(gòu)建美麗中國數(shù)字化治理體系，建設(shè)綠色智慧的數(shù)字生態(tài)文明”。這一重要論述充分體現(xiàn)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(shù)與生態(tài)環(huán)境保護(hù)、污染防治、資源利用、生態(tài)修復(fù)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(zhǔn)監(jiān)測、預(yù)警、治理和評估。構(gòu)建現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境智能治理體系，對于加快建設(shè)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(jī)遇
當(dāng)前，我國生態(tài)環(huán)境治理的智能化轉(zhuǎn)型初見成效，在多個重點(diǎn)領(lǐng)域逐步形成可復(fù)制、可推廣的實踐經(jīng)驗，展現(xiàn)出數(shù)字技術(shù)賦能生態(tài)文明建設(shè)的廣闊前景。在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，覆蓋廣、響應(yīng)快、集成化程度高的智能監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)加快構(gòu)建，部分地區(qū)已實現(xiàn)對大氣、水、土、聲等多因子環(huán)境質(zhì)量的全天候、全流程、全要素監(jiān)測。在生態(tài)保護(hù)與風(fēng)險防控領(lǐng)域，各類數(shù)字平臺逐步建成投用，生態(tài)大數(shù)據(jù)、遙感監(jiān)測與智能識別等技術(shù)廣泛應(yīng)用于洪水預(yù)警、海洋垃圾識別、土地退化監(jiān)測與生態(tài)修復(fù)監(jiān)管等場景。農(nóng)村地區(qū)數(shù)字治理能力不斷增強(qiáng)，智能終端下沉與數(shù)據(jù)平臺建設(shè)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(chǔ)。在水務(wù)治理領(lǐng)域，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)字孿生等新興技術(shù)深度融合，推動水資源監(jiān)測、水質(zhì)預(yù)警、水務(wù)設(shè)施調(diào)度與維護(hù)全面升級。部分地區(qū)已通過構(gòu)建智慧水務(wù)系統(tǒng)，有效提升了供排水系統(tǒng)運(yùn)行效率與漏損控制能力，實現(xiàn)從被動響應(yīng)向主動管理的轉(zhuǎn)變。從總體上看，智能化轉(zhuǎn)型正在推動我國生態(tài)環(huán)境治理由“粗放管理”向“精細(xì)治理”躍升，為實現(xiàn)高水平生態(tài)環(huán)境保護(hù)和生態(tài)環(huán)境治理體系現(xiàn)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(jìn)過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。技術(shù)的成熟與應(yīng)用普及并非一蹴而就，許多實際問題仍需在進(jìn)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(shù)據(jù)可視化和被動報警階段，缺乏對潛在污染源的智能預(yù)測和主動干預(yù)能力，難以滿足現(xiàn)代治理所需的“精細(xì)化”“實時協(xié)同”要求。其次，數(shù)據(jù)分散與標(biāo)準(zhǔn)缺失問題較為普遍。生態(tài)環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)分散在不同部門和系統(tǒng)之間，缺乏統(tǒng)一規(guī)范，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以打通，算法模型也無法獲得充足的高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。最后，技術(shù)和人才短板制約顯現(xiàn)。生態(tài)環(huán)境智能治理對算法研發(fā)、場景建模和跨界復(fù)合型人才的需求不斷上升，但當(dāng)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(xiàn)廣泛落地之前，仍需在機(jī)制設(shè)計、資源統(tǒng)籌和能力建設(shè)等方面進(jìn)一步突破。
新一輪科技革命浪潮中，人工智能技術(shù)實現(xiàn)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(zhuǎn)變，為破解上述難題帶來了重大契機(jī)。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(yù)警方面，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對空氣質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行模型訓(xùn)練，識別出潛在污染風(fēng)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(yīng)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(shù)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(gòu)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(shù)應(yīng)用能夠在不同治理場景中持續(xù)創(chuàng)新與優(yōu)化。
2.現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境智能治理體系的整體思路與總體架構(gòu)
在整體思路上，推動智能技術(shù)在生態(tài)環(huán)境治理領(lǐng)域發(fā)揮實效，需要建立統(tǒng)一規(guī)劃、標(biāo)準(zhǔn)明確和凝聚多元主體參與的制度機(jī)制，在黨委領(lǐng)導(dǎo)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(shù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全、能力建設(shè)和監(jiān)管機(jī)制等方面統(tǒng)一規(guī)范，為地方因地制宜應(yīng)用智能技術(shù)提供指導(dǎo)和政策支持。同時，除鼓勵本土自主創(chuàng)新外，還應(yīng)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(nèi)外技術(shù)資源融合互動，加快實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與迭代，結(jié)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(gòu)看，現(xiàn)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(jié)構(gòu)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(wù)于大氣、水、土壤、固廢等具體治理任務(wù)。大模型負(fù)責(zé)系統(tǒng)級的認(rèn)知、理解與指揮功能，可實現(xiàn)對生態(tài)環(huán)境治理的綜合研判與科學(xué)決策；小模型則具備更強(qiáng)的適配性和專業(yè)度，可部署于局域網(wǎng)等邊緣側(cè)環(huán)境。此外，還需建設(shè)包含智能體等通用智能工具鏈，支撐模型開發(fā)、調(diào)用與任務(wù)執(zhí)行，實現(xiàn)大小模型的高效聯(lián)動。
“兩支撐”指高質(zhì)量的領(lǐng)域知識庫和高效安全的算力體系，共同構(gòu)成支撐生態(tài)環(huán)境大模型持續(xù)進(jìn)化與多場景智能應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施體系。首先，領(lǐng)域知識庫以人工智能友好型的架構(gòu)為目標(biāo)，系統(tǒng)整合結(jié)構(gòu)化監(jiān)測數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化專業(yè)知識資源，以高質(zhì)量數(shù)據(jù)和豐富的知識內(nèi)容反哺大模型，持續(xù)提升其治理智能化水平。同時，構(gòu)建分級分類的數(shù)據(jù)管理體系，明確公開數(shù)據(jù)、涉密數(shù)據(jù)的邊界與策略，引入數(shù)據(jù)空間等新型技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“可用不可見”，確保數(shù)據(jù)高效流通與安全保護(hù)。其次，算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)應(yīng)堅持“統(tǒng)籌布局、優(yōu)化結(jié)構(gòu)、注重效能”的基本原則。以國家層面的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)為引領(lǐng)，推動中央與地方聯(lián)合布局區(qū)域性算力中心，探索“政企共建、資源共用”的服務(wù)模式。鼓勵高校、科研機(jī)構(gòu)、環(huán)保企業(yè)等多元主體參與智算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動形成綠色低碳、安全可靠、經(jīng)濟(jì)高效的算力資源池。
“多場景”則強(qiáng)調(diào)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(fù)、風(fēng)險預(yù)警、執(zhí)法監(jiān)管等典型場景，開發(fā)差異化技術(shù)路徑與智能工具，強(qiáng)化智能技術(shù)與傳統(tǒng)治理手段的深度融合應(yīng)用。通過典型場景的試點(diǎn)實踐，不斷推動模型的動態(tài)迭代與反饋優(yōu)化，加快實現(xiàn)從“技術(shù)供給驅(qū)動”向“治理需求牽引”的模式轉(zhuǎn)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(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境智能治理體系的支撐機(jī)制
要將現(xiàn)代化生態(tài)環(huán)境智能治理體系從頂層設(shè)計落到實處，不僅需有清晰的技術(shù)路徑和系統(tǒng)架構(gòu)，更要圍繞標(biāo)準(zhǔn)、人才、數(shù)據(jù)、場景等關(guān)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(jī)制和技術(shù)支撐體系。
完善標(biāo)準(zhǔn)體系，夯實智能治理的基礎(chǔ)。堅持“統(tǒng)一規(guī)范、面向應(yīng)用、動態(tài)迭代”的導(dǎo)向，推進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、模型規(guī)范與知識管理體系的系統(tǒng)化建設(shè)。在數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)方面，應(yīng)制定涵蓋數(shù)據(jù)采集、存儲、傳輸、共享和質(zhì)量控制的全流程標(biāo)準(zhǔn)，推動數(shù)據(jù)資源在模型訓(xùn)練與治理實踐中的高效對接。在模型與接口規(guī)范方面，應(yīng)面向生態(tài)環(huán)境大模型體系，建立覆蓋模型架構(gòu)、接口協(xié)議、評估指標(biāo)等維度的技術(shù)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(yīng)搭建統(tǒng)一的知識組織與檢索體系，推進(jìn)多源異構(gòu)環(huán)境信息的結(jié)構(gòu)化表達(dá)、標(biāo)準(zhǔn)化建模和智能化調(diào)用，提升模型對知識的理解、集成與推理能力。
強(qiáng)化能力建設(shè)，健全智能治理人才保障機(jī)制。現(xiàn)代化的生態(tài)環(huán)境智能治理體系離不開高素質(zhì)的專業(yè)人才支撐，應(yīng)統(tǒng)籌推動多層次、多類型人才隊伍建設(shè)，健全能力評價和資質(zhì)準(zhǔn)入機(jī)制。在人才培養(yǎng)機(jī)制方面，可通過設(shè)立專項培訓(xùn)、交叉學(xué)科教育計劃和“政產(chǎn)學(xué)研用”融合機(jī)制，培養(yǎng)一批既懂人工智能又熟悉生態(tài)環(huán)境業(yè)務(wù)的復(fù)合型治理人才。在能力認(rèn)定與考核體系方面，應(yīng)建立面向模型開發(fā)、部署、運(yùn)維、監(jiān)管等不同環(huán)節(jié)的能力評價指標(biāo)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(jìn)數(shù)據(jù)共享與安全管理，提升數(shù)據(jù)流通與治理協(xié)同效率。數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)壁壘。根據(jù)數(shù)據(jù)敏感程度建立分層分級的管理機(jī)制，采用“可用不可見”等安全策略，借助數(shù)據(jù)空間、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的安全可控利用。搭建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換與授權(quán)平臺，明晰各方在數(shù)據(jù)采集、使用、更新與保護(hù)中的權(quán)責(zé)邊界，推動環(huán)境數(shù)據(jù)在中央—地方、部門—行業(yè)之間有序流動，為跨區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控和區(qū)域協(xié)同治理提供數(shù)據(jù)支撐。
拓展多元應(yīng)用場景，以實踐帶動技術(shù)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(yīng)緊扣重點(diǎn)領(lǐng)域，推動典型場景試點(diǎn)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(jié)合不同區(qū)域的生態(tài)環(huán)境類型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和治理需求，遴選一批典型場景進(jìn)行落地試點(diǎn)，形成“從局部突破到系統(tǒng)推廣”的迭代模式。通過典型應(yīng)用中的數(shù)據(jù)反饋、實際問題與治理成效不斷優(yōu)化模型，實現(xiàn)人工智能工具與現(xiàn)實治理需求雙向互動，不斷提升模型適應(yīng)性與治理精準(zhǔn)性。
