首发！“人工智能+生态环境监测”行动建议

近日，为深入实施“人工智能+”行动，推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑人类生产生活范式，促进生产力革命性跃迁和生产关系深层次变革，加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号，以下简称“意见”）。《意见》提出，到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。

在加快实施重点行动“（五）‘人工智能+’治理能力”中提出，共绘美丽中国生态治理新画卷。提高空天地海一体化动态感知和国土空间智慧规划水平，强化资源要素优化配置。围绕大气、水、海洋、土壤、生物等多要素生态环境系统和全国碳市场建设等，提升人工智能驱动的监测预测、模拟推演、问题处置等能力，推动构建智能协同的精准治理模式。

笔者基于该《意见》，提出“人工智能+生态环境监测”的行动建议，希望为广大生态环境监测相关机构和从业者提供借鉴。

“人工智能+生态环境监测”行动建议

一、 紧密结合政策导向，明确行动目标

“人工智能+生态环境监测”行动，其总体目标应完全对标国家文件的总体要求，即：以提升空天地海一体化动态感知和智慧治理水平为核心，通过AI驱动监测预测、模拟推演和问题处置能力的革命性跃迁，最终构建起智能协同、精准高效、普惠安全的现代化生态环境监测体系，为美丽中国建设提供强大支撑。

具体阶段目标可设定为：

到2027年：实现人工智能在大气、水、土壤等核心环境要素的监测预警中深度应用，典型区域和领域的智能化监测覆盖率大幅提升，数据自动化处理与智能研判比例超过70%。

到2030年：建成覆盖全域的空天地海一体化智能监测网络，AI模型成为环境质量预测、污染溯源和风险评估的核心工具，智能化水平超90%。

到2035年：全面实现生态环境治理的智能化、精准化和普惠化，AI驱动的监测体系成为国家环境治理现代化的标志性成果。

二、 聚焦重点行动领域，落实具体路径

政策文件在“加快实施重点行动”中为生态环境监测指明了清晰的方向，主要集中在“人工智能+治理能力”部分，并可与其他部分协同。

1. 加速科学发现与监测技术研发（对应“人工智能+科学技术”）

构建生态环境科学大模型：加快研发针对大气污染形成机理、水体富营养化过程、生态系统碳通量等复杂科学问题的专用大模型，利用AI加速从海量监测数据中发现新规律、新知识，加速“从0到1”的科学发现。

驱动监测技术效能提升：利用AI算法优化传感器网络布局，实现监测点位的最优配置。开发智能化的传感器校准、故障诊断与数据清洗工具，提升原始数据质量。推动AI与卫星遥感、无人机、水下机器人等监测装备的深度融合，实现自适应环境感知与智能采样。

2. 推进监测体系全要素智能化（对应“人工智能+产业发展”）

培育智能原生监测新业态：鼓励传统环境监测设备企业向“AI+监测”解决方案提供商转型，发展基于AI的“监测即服务”（MaaS） 新模式。培育一批提供智能数据分析、预警预报、决策支持服务的第三方专业机构。

实现全要素智能联动：利用AI技术打通“监测-分析-预警-决策-评估”全链条。例如，通过AI算法实时融合卫星遥感、地面站点、移动监测车等多源数据，智能感知污染团的传输路径和强度变化，并自动触发预警信息，联动监管部门启动应急响应，形成闭环管理。

3. 赋能民生福祉，提升公共服务水平（对应“人工智能+民生福祉”）

打造居民健康环境助手：开发面向公众的AI环境健康应用，提供个性化的空气质量、花粉浓度、饮用水质等健康风险提示与防护建议，拓展智能惠民新场景。

推动数据公开与公众参与：利用AI构建通俗易懂的环境数据可视化平台，让公众能便捷查询和理解周边环境质量。探索利用AI分析公众投诉举报信息，智能识别热点环境问题，辅助精准执法。

4. 核心应用：构建智慧治理新图景（对应“人工智能+治理能力”）

这是“人工智能+生态环境监测”行动最核心的领域，需重点突破：空天地海一体化智能感知：这是文件明确指出的方向。通过AI算法协调卫星、无人机、地面微站、浮标、物联网设备等，构建一张能“智能协同、自适应观测” 的立体监测网，实现对生态环境全要素、全过程的动态感知。

智能预测预警与模拟推演：

预测预警：建设高精度AI预报模型，实现对未来7-14天空气质量、流域水质的精准预报，以及对突发环境事件（如溢油、化学品泄漏）扩散路径的快速模拟，为决策赢得宝贵时间。

模拟推演：构建“数字孪生”流域或区域环境系统，利用AI模拟不同减排政策、城市规划方案、气候变化情景下的环境质量变化，支撑科学决策，实现“事前预演、事后评估”。

智能问题处置与精准治理：

污染溯源：利用AI反向追踪技术，精准锁定污染源的位置和贡献率，变“漫天撒网”为“精准打击”。

优化调控：在重污染天气应急、流域水华防控中，AI可基于实时气象、水文数据，智能计算并推荐最优的工业企业限产停产清单、水利工程调度方案，提升应急响应的精准度和效能。

5. 深化全球合作与治理（对应“人工智能+全球合作”）

参与全球环境治理：利用我国在生态环境AI监测方面的技术成果，积极参与全球生态环境监测计划（如碳监测、生物多样性监测），提供国际公共产品，提升话语权。

技术普惠与共享：通过开源部分AI模型、算法工具，或提供算力支持，帮助“全球南方”国家加强生态环境监测能力建设，弥合“生态智能鸿沟”，共同应对全球性环境挑战。

三、 夯实基础支撑能力，筑牢发展根基

1. 提升模型与算法基础能力：

集中力量研发适用于生态环境多模态、多尺度、非线性数据的专用AI算法和模型，提升其在复杂自然条件下的准确性、鲁棒性和可解释性。

2. 加强数据供给与创新：

建设高质量数据集：依法推动气象、水利、生态、交通、工业等多部门数据共享，构建国家级“生态环境AI训练数据库”。

创新数据治理：利用AI技术本身（如联邦学习、隐私计算）在保障数据安全的前提下，解决数据孤岛问题，实现“数据不出域、价值可流动”。

3. 强化智能算力统筹：

充分利用国家“东数西算”工程的绿色算力资源，布局建设面向生态环境领域的区域级AI计算中心，为各级监测机构提供普惠、经济、绿色的算力服务。

4. 完善标准与安全体系：

加快标准研制：牵头或参与制定生态环境AI监测的技术标准、数据标准、应用标准和安全标准。

提升安全能力：高度重视AI模型在生态环境应用中的风险，防范 “算法歧视” （如对不同区域的监测投入不均衡）、“模型幻觉” （做出错误预测）和 “黑箱”决策（无法解释预警原因）。建立健全评估、监测和应急响应体系，确保AI应用的可信、可靠、可控。

四、 强化组织实施，保障行动落地

加强统筹协调：在国家发改委和生态环境部的统筹下，建立“人工智能+生态环境监测”专项推进机制，明确时间表、路线图。

开展示范引领：在京津冀、长三角、粤港澳等重点区域，选择典型流域或城市，先行先试，打造“人工智能+生态环境治理”国家级应用示范区，成熟后向全国推广。

创新合作模式：鼓励“政-产-学-研-用”协同攻关，支持监测机构与AI企业、科研院所成立联合实验室，共同破解技术难题和落地瓶颈。

加强人才队伍建设：在环境科学与工程学科中深度融合AI课程，培养兼具环境知识与AI技能的复合型领军人才和交叉学科团队。

总而言之，生态环境监测机构应紧紧抓住国家“人工智能+”行动的历史性机遇，以空天地海一体化智能感知为底座，以AI驱动预测预警与精准治理为核心，以数据、算力、标准、安全为支撑，全面赋能环境治理现代化，最终实现从传统被动监测向智能主动治理的范式跃迁，为建设人与自然和谐共生的美丽中国提供强大动能。

来源：生态环境监测互动