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　　中國科學院計算機網絡信息中心副研究員、人工智能碩士研究生導師張博堯表示，“環保行業之所以把智能化轉型放在極其重要的位置，主要有以下原因。一是國家戰略驅動，法規與政策高度聚焦﹔二是‘雙碳’目標倒逼行業必須精細化、實時化管理﹔三是運營場景復雜，傳統模式的成本與安全邊際難以支撐﹔四是市場規模擴張與資本關注推高智能化‘含金量’﹔五是社會監督與信息透明度要求不斷提高。”

　　長期以來，環保行業存在諸多痛點，如垃圾分類監管依賴人力巡查、垃圾焚燒參數憑經驗調節、固廢跨區域協同治理數據割裂等，這些問題制約著生態文明建設向精細化邁進。傳統環保治理模式不僅效率受限，更難以應對日益復雜的環境問題與嚴苛的標准要求。

　　人工智能技術的賦能為環保領域帶來了根本性變革。借助大數據與機器學習算法，AI 能夠深度分析和挖掘海量環境數據，有效彌補傳統監測手段的短板，實現生態環境保護全維度的精准監測與智能預警。今年4月，生態環境部印發《國家生態環境監測網絡數智化轉型方案》（環辦監測〔2025〕8號），明確以人工智能等新技術驅動監測體系智能化轉型，構建覆蓋數據全流程的智能監測網絡。

　　各地各企業積極探索人工智能在生態環境領域的應用。山東省生態環境廳聯合衛星中心研究構建固體廢物“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准確性，提升排查效率﹔佛山推進“無廢城市”建設，打造南海瀚藍固廢處理環保產業園，構建“會燒垃圾的人工智能系統”，有效優化垃圾焚燒煙氣的排放，全方位提升固體廢物減量化資源化無害化水平。

　　同時，不少企業也正在加入到AI賦能生態環境治理和保護的大潮中。今年7月，瀚藍環境聯合瑞泊科技成立人工智能聯合研究院。“該研究院，以‘行業超腦+企業超腦’雙輪驅動模式，正圍繞生態環境治理核心場景，打造可遷移、可解釋、可信賴的環保大模型。研究院通過‘場景數據 + 算力平台 + 復合算法’一體化體系，為企業精細化運營提供決策支撐，體現了頭部企業與AI領軍者強強聯合、共同攻關的良性范式。”張博堯表示。

　　多年來，瀚藍環境落地實踐了數十個智慧化運營案例，為人工智能技術的深度應用奠定了堅實基礎。正是這些長期的行業積澱，讓瀚藍環境對環保場景的痛點、需求有著深刻理解。而人工智能聯合研究院的成立，正是將這些經驗與數據轉化為智能化解決方案的關鍵一步，最大限度發揮資源與技術優勢。賦能生態環境治理，推動環保產業的數智融合轉型。

　　瀚藍總裁金鐸表示，將秉持“成為綠色創新的賦能者，讓可持續未來觸手可及”的品牌願景，通過持續創新，讓可持續發展變為觸手可及的日常。

　　在“數智化”與生態環境治理深度融合的實踐中，業內已形成一批行之有效的示范案例，並由此總結出場景牽引、數據治理先行、“人機協同”執法閉環等多項值得推廣的做法。瑞泊(北京)人工智能科技有限公司董事長乙壤月表示，這些做法表明，AI與生態環境治理的結合不再停留在試點驗証，而是進入以場景規模化應用為標志的新階段。

　　目前，DeepSeek等AI技術在生態環境監測、執法、環評等領域同樣發揮著重要作用。今年2月，由DeepSeek大模型賦能的“環境准入AI智能研判平台”在浙江省台州市上線運行，企業僅需10分鐘即可實現“登記即開工”﹔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，開發了“監測智能助手矩陣”。

　　從單點突破到產業協同，從現場作業到雲端智控，從數據沉澱到數智賦能，數字化與綠色化融合發展已成為生態文明建設的重要趨勢。AI技術正成為保護綠水青山的有力工具，加速我國綠色發展進程，為生態文明建設提供堅實支撐。

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