秒查“環(huán)保法典” 分鐘級解譯固廢 半小時出環(huán)評報告 人工智能在生態(tài)環(huán)境監(jiān)管領域“大顯身手”
秒查“環(huán)保法典”，追蹤“歷史病歷”，智能識別固體廢物傾倒線索，環(huán)評報告表編制時間縮短至30分鐘左右……
記者近日從生態(tài)環(huán)境部獲悉，DeepSeek等人工智能技術正在為生態(tài)環(huán)境部門守護綠水青山裝上“智慧大腦”，在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測、執(zhí)法、環(huán)評、宣教等領域“大顯身手”，全方位賦能生態(tài)保護。
智能識別違法線索
有了AI智能識別固體廢物傾倒線索，解譯耗時已縮短至“分鐘級”。
據(jù)了解，非法傾倒、堆存的固體廢物，占地面積通常在幾十至幾千平方米之間，屬于典型的小尺度目標。根據(jù)最小成像單元原理，這些目標只能通過高分辨率衛(wèi)星影像進行識別，而高分辨率衛(wèi)星影像譜段數(shù)量普遍較少，限制了固體廢物的光譜特征分析潛力，一定程度上增加了解譯難度。
同時，在“清廢行動”前，相對于生態(tài)、水、大氣等環(huán)境監(jiān)測領域，固體廢物識別屬于新興領域，相關研究應用較少，現(xiàn)成的技術方法和應用示例有限。為更加及時高效發(fā)現(xiàn)問題，生態(tài)環(huán)境部衛(wèi)星環(huán)境應用中心（以下簡稱衛(wèi)星中心）利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的語義分割算法SFE-YOLO等深度學習模型研究建立基于AI的固體廢物人機交互解譯技術方法，初步實現(xiàn)遙感影像處理、固體廢物識別、問題圖斑導出等自動化作業(yè)。
“通過不斷優(yōu)化解譯規(guī)則，迭代解譯算法，固體廢物執(zhí)法工作得以邁向智能化和高效化，解譯耗時從‘小時級’縮短至‘分鐘級’，解譯準確度由長江經(jīng)濟帶‘清廢行動’的50%提升至黃河流域‘清廢行動’的70%以上?！毙l(wèi)星中心有關負責人介紹說。
技術的進步在推動固廢排查工作開展更加精準高效的同時，還能夠促使地方從“被動接收”向“主動監(jiān)管”轉變。
2023年至2024年，遼寧省生態(tài)環(huán)境廳在全國范圍內(nèi)首創(chuàng)省級“清廢行動”，聯(lián)合衛(wèi)星中心發(fā)揮遙感、GIS與信息化技術優(yōu)勢實現(xiàn)固廢點位“排查—核實—整治—回頭看”全過程的數(shù)字化、智能化管理。
2024年，山東省生態(tài)環(huán)境廳聯(lián)合衛(wèi)星中心研究構建面向山東特色的固體廢物“AI+遙感”融合的人機交互識別技術方法，強化固體廢物識別的針對性與準確性，提升排查效率。
環(huán)境問題“有跡可循”
AI對于執(zhí)法監(jiān)管的助力還不止于此。
AI能秒級鎖定人類活動熱源區(qū)，賦能海洋溫排水遙感監(jiān)測。國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心有關負責人說，借助包含標準文件、管理方法及核電、火電行業(yè)專業(yè)信息的知識庫，以及基于知識圖譜的智能檢索系統(tǒng)，監(jiān)測人員只需輸入有效關鍵詞即可秒級鎖定引起溫升的人類活動區(qū)域，徹底告別“翻資料半小時，找答案一分鐘”的低效工作模式?！懊嫦蚝Ｑ笊鷳B(tài)環(huán)境保護的智能熱源區(qū)快速定位，這種高效的工作模式有利于破解‘大海撈針’難題，準確掌握沿海熱源分布?！痹撠撠熑苏f。
AI還能高效判別排水口。通過自動檢索網(wǎng)絡公開資源和接收人工投喂的精準專業(yè)信息，AI平臺可全面總結分析電廠排水口的地理信息與圖像特征。當監(jiān)測人員輸入影像時，AI助手可智能輔助識別進出水口特征，提供專業(yè)判斷依據(jù)和分析結果，從而整合多源信息有效識別溫排水入海途徑。
在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測領域，AI也在扮演重要角色。針對標準查詢繁瑣、污染溯源低效、報告審核耗時等痛點，江蘇省常州市環(huán)境監(jiān)測中心近日嘗試將DeepSeek-R1大模型與本地化Dify平臺深度融合，打造三大“智能利器”。這三大“智能利器”分別是：
秒查“環(huán)保法典”。輸入“監(jiān)測站房巡檢要求”“無組織排放標準”等模糊問題，AI自動匹配72份大氣標準文件，精準定位條款并標注來源，解決“翻文件半小時，找答案一分鐘”的難題。
追蹤“歷史病歷”。例如，輸入“鐘樓國控站點問題”，AI瞬間調(diào)取200余份歷史報告，結合氣象、排放數(shù)據(jù)，5秒生成污染成因分析及整改建議，讓環(huán)境問題“有跡可循”。
智檢“監(jiān)測報告”。上傳監(jiān)測報告，AI自動揪出“錯別字、單位錯誤、邏輯漏洞”，還能主動建議補充數(shù)據(jù)分析，審核效率提升70%，報告質(zhì)量顯著提高。
廣東省深圳生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中心站此前完成DeepSeek 671B大模型的本地化部署，其開發(fā)的“監(jiān)測智能助手矩陣”涵蓋四大核心模塊，包括監(jiān)測知識助手、業(yè)務培訓助手、環(huán)境質(zhì)量助手以及“深i測”智能大屏助手。尤其值得一提的是，環(huán)境質(zhì)量助手依托5年歷史數(shù)據(jù)與12類智能分析模塊，融合多模態(tài)生成技術與GraphRAG圖譜，將環(huán)境質(zhì)量報表報告編制從“小時級”壓縮至“分鐘級”。
環(huán)評報告30分鐘出
讓環(huán)評“擁抱”智能化手段，為生態(tài)環(huán)境治理體系和治理能力現(xiàn)代化建設注入全新活力，已成為各地開展環(huán)評改革工作的重要關注點。
以往，建設單位需要委托環(huán)評中介機構查閱大量資料進行復雜的數(shù)據(jù)整理與分析，耗費數(shù)周甚至數(shù)月的時間才能編制一份相對完整的環(huán)評文件。
對此，浙江省杭州市以“人工智能+”為引擎，深度融合大數(shù)據(jù)等前沿技術，率先完成生態(tài)環(huán)境部環(huán)評改革試點AI環(huán)評應用落地，實現(xiàn)試點行業(yè)環(huán)評報告表“智能生成+智慧審批”雙突破。
據(jù)杭州市生態(tài)環(huán)境局有關負責人介紹，在私域部署DeepSeek-R1、阿里Qwen2.5等大模型的基礎上，杭州市生態(tài)環(huán)境局結合專業(yè)知識庫、知識圖譜及強化學習等技術提升大模型在環(huán)評領域的推理與文本生成能力，開發(fā)完成“大語言模型+報告表生成”智能體應用。智能體應用通過發(fā)揮DeepSeek-R1大模型在數(shù)學推導、邏輯分析等方面的優(yōu)勢，探索與領域知識庫、領域小模型等深度結合，實現(xiàn)自動生成環(huán)評文件“主要環(huán)境影響和保護措施”等章節(jié)，進一步探索完善環(huán)境要素模型預測預估并支撐環(huán)評文件各章節(jié)自動生成的多模型融合與多智能體（Agent）協(xié)同框架。
“以橡膠和塑料制品業(yè)試點行業(yè)為例。企業(yè)只需要花費5分鐘左右填報基礎數(shù)據(jù)，就可一鍵實現(xiàn)報告表自動生成。環(huán)評報告表編制時間從1個月左右縮短至30分鐘左右，同時降低報告表編制費用，有助于企業(yè)降本增效?！边@位負責人說。
傳統(tǒng)的建設項目選址需要企業(yè)搜集國土空間、環(huán)保、水利、市政等大量資料，逐項分析項目落地是否可行。復雜地塊甚至需要部門多次會商，耗費的時間精力成本較高。
為解決這一難題，福建省廈門市推動“AI+環(huán)評”改革，在生態(tài)環(huán)境分區(qū)管控應用系統(tǒng)中整體融入國土空間、產(chǎn)業(yè)布局、生態(tài)環(huán)境、市政設施等239個要素圖層和107713條生態(tài)環(huán)境準入條件。改革后，系統(tǒng)可以基于項目基礎信息在5分鐘內(nèi)完成圖層疊加、生態(tài)環(huán)境分區(qū)管控要求比對，自動生成生態(tài)環(huán)境準入意見，告知項目環(huán)評與排污許可類別。系統(tǒng)運行以來，已指導11051個項目優(yōu)化布局或調(diào)整工藝，避免無效投資8.4億元。
四川省成都市結合“環(huán)評—排污許可—執(zhí)法監(jiān)管”協(xié)同管理需求，采取“數(shù)據(jù)整合+算法集成”路徑，探索搭建環(huán)評智慧化輔助填報系統(tǒng)。系統(tǒng)內(nèi)置上百個計算模型，采用數(shù)據(jù)映射與邏輯關聯(lián)相結合的方式，精準關聯(lián)各類環(huán)境要素數(shù)據(jù)，搭建起覆蓋選址、環(huán)評編制、環(huán)評審批、排污許可、執(zhí)法監(jiān)管等功能的環(huán)境管理信息基礎數(shù)據(jù)庫。
“企業(yè)30分鐘內(nèi)完成‘一張表’填報后，即可一鍵生成滿足導則和指南要求的環(huán)評報告，通過靶向精簡，將篇幅壓減70%，大幅提升報告的可讀性與實用性?！背啥际猩鷳B(tài)環(huán)境局有關負責人說，系統(tǒng)同步生成排污許可申請表（登記表）和執(zhí)法清單，在提高環(huán)評報告編制效率的同時為企業(yè)提供一站式服務。
