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國務院于2025年8月26日發布的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》(國發〔2025〕11號)，是繼2024年“人工智能+”首次寫入政府工作報告后，國家層面出臺的頂層設計文件。該政策系統地規劃了人工智能與經濟社會各領域深度融合的戰略方向、實施路徑和發展目標，將人工智能技術賦能從技術產業層面提升為國家核心戰略。
從環保行業視角看，該政策具有以下三個顯著特點：
- 系統性：政策提出了從2027年到2035年的階段性發展目標，明確到2027年新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%，到2030年普及率超90%，到2035年全面步入智能經濟和智能社會發展新階段。這種分階段、可量化的目標體系為環保行業智能化轉型提供了清晰的時間表和路線圖。
- 全面性：政策覆蓋了科學技術、產業發展、消費提質、民生福祉、治理能力、全球合作六大重點領域，其中直接涉及環保行業的內容包括“人工智能+”治理能力行動中提出的“共繪美麗中國生態治理新畫卷”，要求提高空天地海一體化動態感知和國土空間智慧規劃水平，強化資源要素優化配置。
- 前瞻性：政策不僅關注當前應用，更著眼于長遠發展，強調“推動構建智能協同的精準治理模式”。這與環保行業未來向精細化、智能化、協同化發展方向高度契合，為行業轉型升級指明了方向。
政策特別強調要“圍繞大氣、水、海洋、土壤、生物等多要素生態環境系統和全國碳市場建設等，提升人工智能驅動的監測預測、模擬推演、問題處置等能力”。這一要求直擊當前環保行業痛點，即傳統環境治理方式常面臨的“看得見污染、找不準源頭”的困境，為AI技術在環保領域的應用提供了明確指引。
一、環保行業現狀與挑戰
環保行業作為典型的政策驅動型產業，長期以來面臨著技術含量不高、治理效率低下、運營成本高昂等問題。隨著環境污染防治向縱深推進，復雜環境問題日益凸顯，傳統治理模式已難以滿足新時期生態環境質量改善的需求。
1.當前環保行業主要問題
- 監管效率低下：傳統環境監管主要依靠人工巡查和定點監測，存在覆蓋范圍有限、響應速度慢、數據采集不全等問題。例如，在大氣污染治理中，常常面臨“看得見污染、找不準源頭”的困境。
- 治理精度不足：許多環保治理設施運行依賴人工經驗，缺乏精準調控能力。如傳統的脫硫脫硝系統依靠人工經驗操作工藝參數和投加煙氣凈化劑，勞動強度大且難以實現精準控制，容易造成凈化劑的浪費和煙氣排放超標。
- 數據利用不充分：環保行業積累了海量數據，但缺乏有效的數據分析和價值挖掘手段，導致數據價值未能充分發揮，決策支持能力有限。
- 成本效益失衡：環保設施運營成本持續攀升，特別是隨著排放標準不斷提高，治理成本呈指數級增長，許多企業面臨巨大的經濟壓力。
2.AI技術帶來的解決方案
人工智能技術憑借其強大的數據處理能力、模式識別能力和預測推演能力，能夠有效應對上述挑戰：
- 智能監測：通過空天地海一體化監測網絡，實現環境質量全方位、全地域、全過程監控。
- 智能分析：利用AI算法對復雜環境數據進行深度挖掘，精準識別污染源和傳輸規律。
- 智能決策：基于AI模型進行模擬推演和預測預警，為環境管理提供科學決策支持。
- 智能控制：通過AI精準控制系統，實現環保設施的優化運行和精準治理。
二、AI+環保重點應用領域
《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》的發布，將進一步加速人工智能技術在環保各領域的應用落地。從當前技術發展和應用實踐來看，AI+環保已經在以下幾個重點領域取得了顯著進展：
1.大氣環境治理
大氣污染因其復雜性和跨區域特性，成為AI技術應用最為廣泛的領域之一。通過人工智能技術，可以實現大氣污染的精準溯源、精準預測和精準治理。
- 監測預警方面：天晟源環保聯合多家高校研發的“基于人工智能的大氣監測管治系統”，深度融合人工智能與物聯網技術，可實現對空氣質量數據的實時采集、智能分析與動態預警，并具備小尺度精準溯源能力，支持污染源快速定位與治理策略智能推薦。該系統在四川省多個工業園區成功示范應用，顯著提升了大氣污染防治的精準性、科學性與響應效率。
- 治理控制方面：九九智能環保開發的工業源煙氣脫硫脫硝及氨逃逸AI精準控制系統，通過物聯網、人工智能、大數據等前沿技術手段，將人工智能與工業機理深度融合，打造“監測-預測-優化-控制”閉環，實現污染物與工藝參數動態精準控制。該系統在河南平煤集團尼龍科技應用后，經專業測算，每年可為企業節約成本約560萬元，經濟效益和環境效益顯著。
2.水環境管理
水環境管理涉及流域監測、水質評價、污染治理等多個環節，AI技術正在這些領域發揮越來越重要的作用。
- 流域治理方面：先河環保開發的“生態數智云”平臺，深度集成多模態數據處理能力，對污染源排放及環境質量監測點位數據開展時空融合分析，將傳統溯源中人為分析的幾個小時研判時間壓縮至分鐘級，使決策科學性、客觀性提升60%以上。該平臺還支持私有化部署，充分保障環境數據安全穩定，目前已在全國多地監管項目中成功投入使用。
- 水務管理方面：《意見》提出“有序推動市政基礎設施智能化改造升級”，為智慧水務建設提供了政策支持。通過AI技術賦能供水管網漏損控制、污水處理工藝優化、排水防澇調度等業務，能夠大幅提升水務設施運行效率和智能化水平。例如，AI算法可以通過分析歷史數據預測管網爆管風險，提前進行維護干預；也可以通過智能控制算法優化污水處理廠運行參數，實現節能降耗和穩定達標。
3.固體廢物治理
固體廢物治理正從“被動處置”向“主動管理”轉變，AI技術在這一轉型過程中發揮著關鍵作用。
- 垃圾分類與回收：通過計算機視覺技術，AI能夠自動識別垃圾種類并進行智能分揀，大大提高垃圾分類效率和準確性。智能回收箱通過集成稱重、識別和壓縮等技術，可以實現可回收物的自動分類和壓縮存儲，同時通過積分獎勵等方式鼓勵居民參與垃圾分類。
- 廢物處置優化：在垃圾焚燒發電領域，AI技術可以通過優化燃燒參數，提高發電效率的同時降低污染物排放。在填埋場管理方面，AI系統可以通過分析監測數據，預測填埋場穩定性和周邊環境影響，提前采取防控措施。
4.生態保護與修復
生態保護與修復往往涉及大范圍、長周期的監測評估，AI技術的應用極大提升了相關工作的效率和準確性。
- 生態系統監測：青島市環境保護科學研究院自主研發的“遙感+AI”一體化海洋生態環境智能監管系統——“智巡海灣”，通過“遙感+AI+5G”技術融合，構建起“無人機自動巡查—AI實時分析—智能派單報告—工單處置”的全鏈條閉環機制，實現海洋生態環境問題從“被動發現”到“主動預警”的轉變。該系統已全面覆蓋青島六大灣區49個海灣，巡查成本降低50%，監管效率提升10倍。
- 生物多樣性保護：AI技術可通過圖像識別和聲音識別等手段，對野生動物進行自動識別和追蹤，為生物多樣性保護提供數據支持。通過分析物種分布和遷徙規律，可以科學劃定生態保護紅線，制定更有效的保護策略。
5.環境監測與數據分析
環境監測是環保工作的基礎，AI技術正在重塑傳統環境監測模式，推動環境監測從“被動響應”向“主動預警”轉變。
- 智能監測網絡：通過空天地海一體化監測網絡，結合AI算法，可以實現環境質量的全方位、全地域、全過程監控。先河環保的“生態數智云”平臺，通過對各項監管參數持續跟蹤，當數據發生變化時可自動進行語音播報并生成智能報告，提醒監管人員注意數據變化和污染風險，實現指揮中心無人值守。
- 專業AI模型：中國科學院支持的EnvGPT模型是專門針對氣候、水和土壤科學挑戰開發的AI工具。這一經過精細調優的語言模型專門為環境科學設計，在專業測試中表現出色，達到了92.06%的準確率，顯著超過通用大模型的表現。EnvGPT的出現，為環境科學研究和管理決策提供了專業化的AI助手。
三、未來發展路徑與建議
隨著《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》的深入推進，AI與環保行業的融合將不斷深化，推動環保行業向智能化、精準化、協同化方向轉型升級?；诋斍凹夹g發展和政策導向，未來AI+環保發展將呈現以下趨勢：
1.政策實施路徑
- 分階段推進：根據《意見》提出的階段性目標，環保行業AI應用將分為三個階段推進：到2027年，AI技術在環保領域將實現大規模應用普及；到2030年，AI將成為環?；A設施的重要組成部分；到2035年，環保行業將全面步入智能化發展階段。
- 重點領域先行：政策實施將采取“重點領域先行、逐步擴大覆蓋”的策略，率先在大氣、水、土壤等復雜環境問題突出、技術需求迫切的領域推廣AI技術，然后逐步擴展到全域環境治理。
- 標準化建設：將加快制定AI+環保相關技術標準和規范，包括數據標準、接口標準、應用標準等，為AI技術在環保領域的規模化應用提供標準支撐。
2.技術創新方向
- 專業大模型開發：隨著EnvGPT等環境專業大模型的成功應用，未來將出現更多針對環保細分領域的專業AI模型，如大氣專業模型、水專業模型、生態專業模型等，這些模型將更加貼合環保實際需求，提供更精準、更專業的技術支持。
- 多技術融合：AI技術將與物聯網、大數據、云計算、5G等技術深度融合，形成強大的技術合力。例如，通過“遙感+AI+5G”技術融合，青島市的“智巡海灣”系統實現了海洋生態環境智能監管。
- 自主決策能力提升：隨著算法不斷優化和算力持續提升，AI系統將從輔助決策向自主決策方向發展，能夠在更復雜的環境下做出更精準的判斷和決策。例如，九九智能環保的AI精準控制系統已能夠實現污染物與工藝參數的動態精準控制。
3.產業發展趨勢
- 產業邊界重構：E20研究院院長傅濤指出，環保設施的未來歸屬可能不再由傳統行業界限決定，而是取決于誰掌握智能體的核心控制權。到2049年，污水處理廠、垃圾焚燒廠等設施可能被納入市政系統，也可能由科技巨頭統籌運營，產業邊界正在發生根本性遷移。
- 價值重心轉移：環保產業價值將從傳統的工程建設、設施運營向數據服務、智能決策支持轉移。未來產業價值將聚集于能通過AI實現經驗產品化的關鍵節點，即“將人類解決問題的思維鏈轉化為可計算模型”，形成可復用的智能產品。
- 市場競爭格局變化：隨著AI技術成為環保行業的核心競爭力，傳統的環保企業將面臨來自科技企業的跨界競爭，市場競爭格局將發生深刻變化。環保企業需要加快數字化轉型，提升智能化能力，才能在未來的市場競爭中保持優勢。
為了推動AI+環保健康發展，建議從以下幾個方面著手：
- 加強數據共享：建立環保數據共享機制，打破數據壁壘，為AI技術提供充足的數據燃料。同時，要加強數據安全管理，確保數據共享與安全保護的平衡。
- 培養復合人才：加強既懂環保又懂AI的復合型人才培養，為AI+環保發展提供人才支撐。鼓勵高校開設相關交叉學科，加強校企聯合培養。
- 促進產學研合作：加強環保企業、AI企業、科研院所之間的合作，促進技術創新和成果轉化。天晟源環保聯合多家高校成功研發大氣監測管治系統就是產學研合作的典范。
- 完善政策標準：加快制定AI+環保相關技術標準和規范，完善相關政策法規，為AI技術在環保領域的應用提供制度保障。
四、結論
國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》的印發，為環保行業智能化轉型提供了歷史性機遇。通過AI技術與環保行業的深度融合，將徹底改變傳統環境治理模式，推動環保行業從“經驗驅動”向“數據驅動”、“智能驅動”轉變，實現環境治理的精準化、智能化和高效化。
從政策內容來看，國家不僅重視AI技術在環保領域的應用，更從系統層面規劃了發展路徑和目標，為AI+環保提供了強有力的政策保障。從技術發展來看，EnvGPT等專業大模型的出現、“生態數智云”等智能平臺的應用以及“智巡海灣”等智能系統的發展，表明AI+環保技術已經成熟，具備規?；瘧脳l件。
對于環保行業參與者而言，需要積極擁抱這一變革趨勢，加快數字化轉型和智能化升級，才能在未來的市場競爭中保持優勢。對于政府部門而言，需要進一步完善相關政策標準和制度環境，為AI+環保創造良好的發展條件。對于科研機構而言，需要加強基礎理論研究和關鍵技術攻關，為AI+環保提供持續的技術支撐。
總之，AI與環保的深度融合已成為不可逆轉的趨勢，必將重塑環保行業的技術體系、產業形態和市場格局，推動環保行業向更高效、更精準、更智能的方向發展，為美麗中國建設和綠色發展提供有力支撐。
*本文由AI生成
