黄发能丨AI时代生态环境部门履职创新与治理效能提升研究

2001年，正是互联网兴起的年代，彝-人-网团队便确立了构建彝族文化数据库的宏远目标，初心不改，坚持走下去。

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一、引言

当前，我国生态文明建设进入以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型的关键时期。生态环境部门作为统筹污染治理、生态保护、环境风险防控、推动绿色发展的核心职能部门，承担着守护生态安全、建设美丽中国的重要使命。随着大数据、云计算、人工智能、卫星遥感、数字孪生等新一代信息技术快速发展，生态环境治理正在从“人工管控、经验判断、事后处置”向“数据驱动、智能预警、精准施策、协同共治”转型。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

人工智能以其强大的数据处理、模式识别、预测推演、智能决策能力，为破解长期存在的监测覆盖不足、污染源溯源困难、执法效能不高、跨区域协同不足等痛点提供了关键技术支撑。从大气污染精准溯源到水环境智能预警，从企业非现场监管到生态保护红线动态巡查，AI正在全方位、全链条、全领域嵌入生态环境工作。但与此同时，基层生态环境部门在拥抱AI转型过程中，仍面临理念滞后、机制不顺、数据不通、技术不强、人才不足、安全风险等诸多制约。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

在此背景下，系统研究AI时代生态环境部门“抓什么、怎么抓、如何抓好”，既是顺应数字中国、智慧社会建设大势的必然要求，也是推动生态环境治理体系和治理能力现代化的现实需要。本文立足生态环境管理实践，结合人工智能技术应用特点，对生态环境部门数字化、智能化转型路径进行系统性探讨，以期为全国生态环境系统推进智慧环保建设提供理论支撑与决策参考。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

二、AI赋能生态环境部门履职的理论逻辑与时代价值

（一）理论逻辑

AI对生态环境治理的赋能，本质上是对感知—分析—决策—执行—监督全链条的重构与升级。在感知层面，AI实现“空天地一体化”全域监测，打破时空限制；在分析层面，AI实现海量数据快速处理与精准研判，替代传统经验判断；在决策层面，AI实现多目标优化与趋势预测，提升科学性与前瞻性；在执行层面，AI推动精准执法、智能管控，提升效率与公平性；在监督层面，AI实现全流程留痕、动态评估，强化闭环管理。这一变革，推动生态环境治理从“碎片化”走向“系统化”，从“被动应对”走向“主动预防”，从“粗放管理”走向“精准管控”，契合了系统治理、综合治理、源头治理的现代环境治理理念。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（二）时代价值

第一，AI是破解生态环境治理瓶颈的关键技术支撑。面对污染源隐蔽化、污染过程复杂化、生态风险多样化等问题，AI能够实现早发现、早预警、早处置，大幅提升治理效率。第二，AI是提升生态环境监管效能的重要工具手段。非现场监管、智能取证、自动预警等模式，有效降低监管成本，减少对企业正常生产的干扰，实现“无事不扰、有事必究”。第三，AI是推动减污降碳协同增效的核心驱动力。通过对能源消耗、污染物排放、碳足迹的智能核算，助力实现“双碳”目标。第四，AI是构建现代环境治理体系的制度创新载体。推动政府、企业、公众、科研机构多元协同，形成数字化、透明化、社会化共治格局。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

三、AI时代生态环境部门工作的核心应用场景

（一）构建全域智能监测体系，夯实环境治理数据基础

AI推动生态环境监测从“定点、定时、人工”向全域、全时、智能转型。一是大气环境智能监测，利用卫星遥感、无人机、走航车、激光雷达等设备，结合AI算法实现PM2.5、臭氧、VOCs等污染物精准溯源与趋势预测，如成都AI大气溯源系统实现千米级、小时级网格化精准感知，准确率超80%。二是水环境智能监测，通过无人船、水下机器人、在线传感器、影像识别，对流域、湖泊、饮用水源地、排污口进行全天候监控，及时发现异常排水与偷排行为，青岛“智巡海湾”系统岸滩垃圾、偷排识别率达95%，报告时效从24小时缩短至1小时。三是土壤与地下水智能监测，利用AI整合地质、遥感、采样数据，实现污染地块识别与风险预警。四是生态质量与生物多样性监测，通过红外相机、卫星影像、AI物种识别，对生态保护红线、自然保护地实施动态监管。全域智能监测体系为科学决策提供了真实、准确、实时的数据底座。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（二）推进精准治污科学治污，提升污染防治攻坚效能

AI推动污染治理从“大水漫灌”转向“精准滴灌”。在工业污染治理方面，AI对重点行业排污数据、用能数据、治理设施运行数据进行关联分析，自动识别超标排放、设施停运等问题，宝钢用AI优化高炉操作，减少粉尘排放30%，年节约标准煤100万吨。在农业面源污染治理方面，利用遥感与AI模型对秸秆焚烧、养殖污染、化肥农药使用进行智能监管，福建三明AI辅助秸秆还田系统将焚烧监测响应时间从2小时缩短至15分钟，全年减少碳排放12万吨。在移动源污染治理方面，通过AI视频、遥感监测、大数据分析，实现机动车、非道路移动机械全链条管控。AI能够精准定位污染来源、量化污染贡献、优化治理方案，显著提升蓝天、碧水、净土保卫战成效。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（三）打造智慧执法监管模式，实现规范公正文明执法

AI重构环境执法监管流程，推动非现场监管、精准化执法、全过程留痕。一是智能预警发现线索，通过在线监测、视频监控、用电监控、舆情数据自动识别违法嫌疑。二是智能分析固定证据，利用图像识别、时空比对、数据建模实现自动取证。三是智能调度执法力量，优化执法路线、提升执法效率。四是智能审核案件卷宗，提高执法规范化水平。智慧执法既减少基层执法人员负担，又压缩自由裁量空间，提升执法公信力，契合生态环境部“非现场监管”改革要求。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（四）建设数字政务服务体系，优化营商环境提升审批效能

AI赋能生态环境行政审批与政务服务，实现一网通办、智能审批、高效服务。在环评审批方面，利用大模型对环评文件进行智能筛查、要点校核、风险提示，大幅缩短审批时限，杭州AI赋能环评审批将审批时限从数十天缩短至数天，审批准确率大幅提升。在排污许可、应急预案、环保验收等事项中，推行AI辅助审核、材料自动比对、流程智能流转，实现“数据多跑路、群众少跑腿”。同时，利用AI开展政策精准推送、风险提前告知、惠企服务直达，助力企业绿色合规发展。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（五）强化碳减排智能管理，服务“双碳”目标落地

生态环境部门依托AI技术开展碳足迹核算、碳排放监测、碳减排评估、碳数据监管，推动重点企业碳排放在线监测与智能分析，建立碳排放在线核查与预警机制。AI能够整合能源、产业、气象、环境等多维度数据，为区域降碳路径优化、行业减排潜力分析、绿色低碳政策制定提供科学支撑，推动减污与降碳协同增效，助力“双碳”目标如期实现。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（六）提升生态保护与风险防控智能化水平

利用AI对生态保护红线、自然保护地、重点生态功能区开展人类活动智能识别，及时发现违规开发、非法采矿、毁林毁湿等行为。同时，AI对突发环境事件、危险化学品运输、尾矿库、重金属污染等风险源进行动态监测与趋势预判，提升应急响应速度与处置效率，守住生态环境安全底线。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

四、AI时代生态环境部门履职面临的现实困境

（一）数据壁垒突出，资源共享不畅

生态环境数据分散在多部门、多层级、多主体，标准不统一、格式不兼容、共享机制不健全，大量数据处于“沉睡”状态，形成数据孤岛，严重制约AI模型训练与应用效果。跨区域、跨部门数据共享缺乏制度保障与技术支撑，可用、好用、共享的数据资源严重不足，这一问题在基层生态环境部门尤为突出。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（二）技术适配性不强，场景化应用不足

现有AI技术多为通用模型，针对大气、水、土壤、生态、执法等专业场景的专用算法、专用模型、专用系统供给不足。基层设备老旧、网络条件有限、算力不足，复杂算法难以落地，出现“高端技术用不上、基层工具不够用”现象。部分系统重建设、轻运维，实用性不强，难以真正融入日常业务工作。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（三）体制机制滞后，协同效能不足

传统条块分割管理模式与AI时代跨区域、跨部门、跨领域协同治理要求不相适应。数据管理、智能应用、绩效考核、责任划分等制度尚不健全，存在“建系统”与“用业务”脱节、“技术部门”与“业务部门”脱节、“上下联动”与“横向协同”脱节问题，难以形成治理合力。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（四）复合型人才短缺，基层能力薄弱

生态环境系统干部队伍多具备环境专业背景，但兼具AI技术、大数据分析、数字化管理能力的复合型人才严重短缺。基层人员数字化素养不足，不会用、不敢用、不愿用智能工具，成为制约转型的关键瓶颈。同时，基层资金投入不足，技术装备更新滞后，进一步拉大了数字鸿沟。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（五）伦理与安全风险凸显，治理底线亟待守住

一是AI算力高能耗带来“绿色悖论”，数据中心碳排放压力加大，全球生成式AI年碳排放已达千万吨级，与生态文明建设目标形成冲突；二是算法黑箱、数据偏见可能导致监管不公、决策失准，加剧环境不公；三是环境数据涉及敏感信息，存在泄露、篡改、滥用风险；四是过度依赖技术可能弱化专业判断，忽视生态系统复杂性，导致治理决策失误。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

五、AI时代生态环境部门提升工作质效的实践路径

（一）坚持顶层设计，明确智能化转型总体方向

一是将智慧环保纳入生态环境工作总体布局，制定AI应用中长期规划，明确目标、任务、标准与时间表，避免盲目建设。二是坚持“需求导向、业务牵引、实用实效”原则，避免重技术轻业务、重投入轻产出，确保技术服务于核心业务。三是建立统一架构、统一标准、统一平台，推动省市县三级系统贯通，防止重复建设、数据割裂，实现全国生态环境系统“一张网、一盘棋”。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（二）打通数据壁垒，构建一体化生态环境大数据体系

一是建立统一的数据采集、存储、共享、开放标准，实现“一数一源、一源多用”，从源头解决数据标准不统一问题。二是搭建跨部门数据共享交换平台，运用联邦学习、数据空间等技术实现“数据可用不可见”，在保障数据安全的前提下打破数据壁垒。三是强化数据质量管控，建立数据审核、更新、纠错机制，提升数据准确性与时效性。四是依法依规推进数据向企业、科研机构、社会公众开放，激发数据要素价值。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（三）聚焦主责主业，推动AI与核心业务深度融合

在监测领域，加快建设空天地一体化智能监测网络，实现自动分析、自动预警；在治污领域，推广污染源智能溯源、治理设施智能管控、区域协同治理模型；在执法领域，全面推行非现场监管，建设智能执法办案系统，提升执法规范化水平；在审批领域，深化AI辅助审批与一网通办，优化营商环境；在生态保护与低碳领域，建设生态质量智能监测、碳排放智能核算、风险智能防控体系。通过场景化、定制化应用，让AI真正成为业务工作的“左膀右臂”。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（四）创新体制机制，完善协同高效治理制度保障

一是建立“业务牵头、科技支撑、全员应用”的数字化工作机制，推动技术与业务深度融合，避免“技术归技术、业务归业务”的两张皮问题。二是完善绩效考核体系，将智能应用、数据治理、监管效能纳入考核，强化激励约束。三是健全跨区域联防联控、跨部门协同监管机制，提升系统治理能力。四是完善AI应用管理制度，明确建设、运维、安全、责任边界，确保技术应用规范有序。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（五）强化能力建设，打造高素质数字化干部队伍

一是开展全员数字化培训，提升AI工具应用能力与数字素养，实现生态环境系统干部培训全覆盖。二是引进和培养大数据、人工智能、环境工程复合型专业人才，建立专家智库，为技术应用提供智力支撑。三是加强基层技术装备投入，推动轻量化、低成本、易操作工具下沉一线，缩小数字鸿沟。四是开展试点示范，总结推广可复制、可推广的成功案例，以点带面推动全域转型。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

（六）坚守安全底线，防范AI伦理与技术风险

一是推进绿色算力建设，优先使用清洁能源，推广轻量化模型，降低能耗与碳排放，破解“绿色悖论”。二是建立算法审查机制，提高算法可解释性，防范算法歧视与决策失误，保障环境公平。三是强化数据安全与隐私保护，实施分级分类管理，完善技术防护与制度规范，守住数据安全底线。四是坚持人机协同，以AI辅助决策、以专业保障质量，避免技术万能化倾向，确保治理决策符合生态系统自然规律。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

六、结论

人工智能时代的到来，为生态环境部门履职创新提供了历史性机遇，也对治理理念、工作方式、能力素质提出了全方位挑战。推动AI技术与生态环境工作深度融合，不是简单的工具升级，而是治理体系的系统性重塑。生态环境部门必须主动顺应数字化、智能化趋势，以数据为基础、以技术为支撑、以机制为保障、以能力为关键、以安全为底线，加快构建智能监测、精准治污、智慧执法、数字审批、绿色低碳、协同共治的现代化生态环境治理体系。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

未来，应持续深化AI在生态环境各领域全流程应用，着力破解数据壁垒、技术短板、人才瓶颈、机制障碍与安全风险，不断提升精准、科学、依法治污水平，以更高标准、更严要求、更实举措推动生态文明建设迈上新台阶，为建设人与自然和谐共生的美丽中国提供坚强保障。Ci0彝族人网（彝人网）- 彝族文化网络博物馆

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