AI如何降低90%人力监测成本，重塑环境治理模式

人工智能（AI）正深刻变革各个领域，环境科学也不例外。

“通过鸟类图像声纹识别、植物物种图像智能识别等技术，原本一年一次的监测，现在可以实现全年连续监测。江苏省目前在20个生物多样性观测站中布设了98台鸟类声纹识别设备，获取243种鸟类的近44万条监测数据，人力监测成本降低了90%。”3月30日，生态环境部科技与财务司司长王志斌在生态环境部例行新闻发布会上表示。

从AI监测节省90%人力成本，到智能执法实现千亿级数据精准筛查；从立体监测支撑空气质量精准预报，到关键技术降低污染治理成本、提升治理效率——新科技正全方位重塑环境污染防控模式。

AI提效降本

人工智能等数字技术已深度嵌入生态环境监测全流程，将周期性人工抽查升级为全域连续智能监测，带来颠覆性的效率变革。

据王志斌介绍，除生物多样性监测外，轻量化AI激光雷达设备仅重1千克、测距达70米，可在10分钟内完成400平方米地表植被数据采集，精准获取树高、树冠冠幅、胸径等信息，为林地建立完整的生态本底档案，清晰追踪生态演化过程，彻底省去人工逐一测量的繁琐，大幅提升了调查监测的效率与精准度。同时，我国已构建起天空地一体化立体监测体系，国产超光谱卫星遥感精度达到国际先进水平，PM2.5与臭氧协同防控立体监测预警平台实现了“公里—小时”级精准预报，72小时空气质量模式预报准确率从约60%提升至75%以上，为污染源头锁定和靶向减排提供了数据支撑。

不仅如此，人工智能技术大幅提升了非现场监管执法能力，依托大数据与大模型算法，实现海量数据快速筛查、违法问题智能识别，有效破解了传统执法中人力物力消耗大、排查效率低的难题。

“人工智能技术的应用大大提升了非现场执法的能力，利用大模型智能识别技术，能够有效识别机动车检测检验结果弄虚作假行为，以及重型车违法排放问题。目前发现问题的准确率超过70%，筛选的数据量达到了千亿条级别，大幅节省了物力和人力成本。”王志斌表示。

此外，融合排污许可数据的智能执法技术，通过异常工况识别模型可自动生成执法线索，使执法更加精准、快速；卫星遥感、智能传感等技术协同发力，实现对偷排漏排、固废违规堆放等问题的主动发现与及时处置，推动环境监管从“被动应对”转向“主动防控”。

“关键核心技术攻关让污染治理更加精准科学，我们创建的绿色可持续污染防治技术体系，既降低了治理成本，又提升了治理效能，为区域生态环境改善提供了有力支撑。”王志斌表示。

据王志斌介绍，在地下水污染防治领域，我国创新了“自动监测预警、浅层绿色阻控、深层多维修复”三位一体技术体系，综合成本较传统技术降低20%，长效阻控效率提升30%，相关技术已应用于全国18个污染防治实验区及50余个修复项目；在钢铁、建材等非电行业，超低排放与协同治理技术取得突破，颗粒物、二氧化硫、氮氧化物排放浓度全面优于国家超低排放限值，二噁英等非常规污染物同步治理，在污染物排放总量削减20%的同时，治理设施运行成本降低10%以上，实现了环境效益与经济效益的双赢。

全链条科技攻关新污染物治理

新污染物治理已连续五年写入政府工作报告，科技支撑是破解治理难题的关键。目前，我国在筛查识别、风险评估等领域已取得阶段性成效，“十五五”期间将进一步强化全链条技术攻关。

“新污染物治理的科技支撑仍需补齐短板，‘十五五’将启动国家首个专门面向新污染物的科研专项，聚焦典型新污染物，系统开展‘筛、评、控’全链条科技攻关，为全面实现新污染物浓度可量化、风险可评估、危害可防控奠定基础。”王志斌表示。

目前，非靶向筛查、高通量鉴别等监测测试技术已应用于全国化学物质环境风险筛查评估，可快速解析复杂环境样品中的微量化学组分；未来将聚焦全氟化合物、短链氯化石蜡、抗生素等重点物质，研发精准监测、智能预警、高效治理与绿色替代等关键技术，建设示范工程，夯实新污染物治理的科技基础。