秒查“環保法典”，追蹤“歷史病歷”，智能識別固體廢物傾倒線索，環評報告表編制時間縮短至30分鐘左右……

記者近日從生態環境部獲悉，DeepSeek等人工智能技術正在為生態環境部門守護綠水青山裝上“智慧大腦”，在生態環境監測、執法、環評、宣教等領域“大顯身手”，全方位賦能生態保護。

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。根據最小成像單元原理，這些目標只能通過高分辨率衛星影像進行識別，而高分辨率衛星影像譜段數量普遍較少，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、水、大氣等環境監測領域，固體廢物識別屬于新興領域，相關研究應用較少，現成的技術方法和應用示例有限。為更加及時高效發現問題，生態環境部衛星環境應用中心（以下簡稱衛星中心）利用基于神經網絡的語義分割算法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，初步實現遙感影像處理、固體廢物識別、問題圖斑導出等自動化作業。

“通過不斷優化解譯規則，迭代解譯算法，固體廢物執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濟帶‘清廢行動’的50%提升至黃河流域‘清廢行動’的70%以上。”衛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“主動監管”轉變。

2023年至2024年，遼寧省生態環境廳在全國范圍內首創省級“清廢行動”，聯合衛星中心發揮遙感、GIS與信息化技術優勢實現固廢點位“排查—核實—整治—回頭看”全過程的數字化、智能化管理。

2024年，山東省生態環境廳聯合衛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。

環境問題“有跡可循”

AI對于執法監管的助力還不止于此。

AI能秒級鎖定人類活動熱源區，賦能海洋溫排水遙感監測。國家海洋環境監測中心有關負責人說，借助包含標準文件、管理方法及核電、火電行業專業信息的知識庫，以及基于知識圖譜的智能檢索系統，監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域，徹底告別“翻資料半小時，找答案一分鐘”的低效工作模式。“面向海洋生態環境保護的智能熱源區快速定位，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。”該負責人說。

AI還能高效判別排水口。通過自動檢索網絡公開資源和接收人工投喂的精準專業信息，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，提供專業判斷依據和分析結果，從而整合多源信息有效識別溫排水入海途徑。

在生態環境監測領域，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，江蘇省常州市環境監測中心近日嘗試將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“環保法典”。輸入“監測站房巡檢要求”“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瞬間調取200余份歷史報告，結合氣象、排放數據，5秒生成污染成因分析及整改建議，讓環境問題“有跡可循”。

智檢“監測報告”。上傳監測報告，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據分析，審核效率提升70%，報告質量顯著提高。

廣東省深圳生態環境監測中心站此前完成DeepSeek 671B大模型的本地化部署，其開發的“監測智能助手矩陣”涵蓋四大核心模塊，包括監測知識助手、業務培訓助手、環境質量助手以及“深i測”智能大屏助手。尤其值得一提的是，環境質量助手依托5年歷史數據與12類智能分析模塊，融合多模態生成技術與GraphRAG圖譜，將環境質量報表報告編制從“小時級”壓縮至“分鐘級”。

環評報告30分鐘出

讓環評“擁抱”智能化手段，為生態環境治理體系和治理能力現代化建設注入全新活力，已成為各地開展環評改革工作的重要關注點。

以往，建設單位需要委托環評中介機構查閱大量資料進行復雜的數據整理與分析，耗費數周甚至數月的時間才能編制一份相對完整的環評文件。

對此，浙江省杭州市以“人工智能+”為引擎，深度融合大數據等前沿技術，率先完成生態環境部環評改革試點AI環評應用落地，實現試點行業環評報告表“智能生成+智慧審批”雙突破。

據杭州市生態環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，杭州市生態環境局結合專業知識庫、知識圖譜及強化學習等技術提升大模型在環評領域的推理與文本生成能力，開發完成“大語言模型+報告表生成”智能體應用。智能體應用通過發揮DeepSeek-R1大模型在數學推導、邏輯分析等方面的優勢，探索與領域知識庫、領域小模型等深度結合，實現自動生成環評文件“主要環境影響和保護措施”等章節，進一步探索完善環境要素模型預測預估并支撐環評文件各章節自動生成的多模型融合與多智能體（Agent）協同框架。

“以橡膠和塑料制品業試點行業為例。企業只需要花費5分鐘左右填報基礎數據，就可一鍵實現報告表自動生成。環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，有助于企業降本增效。”這位負責人說。

傳統的建設項目選址需要企業搜集國土空間、環保、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+環評”改革，在生態環境分區管控應用系統中整體融入國土空間、產業布局、生態環境、市政設施等239個要素圖層和107713條生態環境準入條件。改革后，系統可以基于項目基礎信息在5分鐘內完成圖層疊加、生態環境分區管控要求比對，自動生成生態環境準入意見，告知項目環評與排污許可類別。系統運行以來，已指導11051個項目優化布局或調整工藝，避免無效投資8.4億元。

四川省成都市結合“環評—排污許可—執法監管”協同管理需求，采取“數據整合+算法集成”路徑，探索搭建環評智慧化輔助填報系統。系統內置上百個計算模型，采用數據映射與邏輯關聯相結合的方式，精準關聯各類環境要素數據，搭建起覆蓋選址、環評編制、環評審批、排污許可、執法監管等功能的環境管理信息基礎數據庫。

“企業30分鐘內完成‘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。”成都市生態環境局有關負責人說，系統同步生成排污許可申請表（登記表）和執法清單，在提高環評報告編制效率的同時為企業提供一站式服務。

來源：法制日報