近日，國資委召開“AI賦能 産業煥新”中央企業人工智慧專題推進會。會議指出，中央企業要把發展人工智慧放在全局工作中統籌謀劃，加快建設一批智慧算力中心。

事實上，人工智慧（AI）技術已經成為人類社會中的重要組成部分，在各種領域都有著廣泛的應用。其中，環境保護領域也是人工智慧技術的重要應用地之一。近年來，不少地方在生態環境治理領域應用人工智慧取得顯著成果。

進行環境監測，治理效果顯著

人工智慧可以幫助監測大氣、水和土壤中的各種污染物。通過感測器等設備收集環境數據，人工智慧可以對這些數據進行分析，識別污染物的來源和類型。利用機器學習演算法，人工智慧可以預測污染水準，並提供實時監測和通知系統，以便對環境問題進行快速響應。

成都雙流區推進白河流域治理過程中，就借助於人工智慧流域管理系統，在“大數據+AI+物聯網”技術的加持下，很快破解白河水污染物溯源難題。

據介紹，通過模型訓練優化，雙流區在白河流域96平方公里範圍內部署13個感測器，實現對雨水、生活污水、工業廢水等三大類排水口全覆蓋監測。同時，根據AI溯源演算法，預測準確率由40%提升至80%以上，為環境執法精準定時、精準定位提供高效助力。

而嘉興市也于不久前正式建成啟用了全國頭個重大活動空氣品質保障大氣環境綜合監測站——烏鎮大氣監測超級站，在全量歸集全市大氣環境監測網路及大氣污染源數據的基礎上，運用基於人工智慧、大數據和大氣環境多源融合分析技術模型，開發生態環境部智慧監測試點大氣精準監測分析應用，可為後續落實針對性治理措施提供科學決策支撐，實現大氣污染治理的“削峰降頻”。

幫助垃圾分類，實現自動化和智慧化

垃圾分類是環保領域的重要工作之一。人工智慧技術通過電腦視覺技術和機器學習演算法，可以對垃圾進行分類和識別，實現自動化處理，提高垃圾分類的效率和準確性。

目前，許多國家都在嘗試利用人工智慧技術來解決垃圾分類問題。

蘇伊士集團創新研發技術“Autodiag”智慧識別技術的固廢處理中心，中心負責巴黎地區100多個城市的固廢垃圾的收集和分揀。據悉，有了這項直接在垃圾分揀線上連續自動作業的品質控制技術，垃圾分揀效率將更高且結果也更可靠。Autodiag智慧識別技術已成功應用於塑膠垃圾的分類檢測，成功率高達約98.5%。2024年，這項技術還將用於對紙張、紙板和塑膠薄膜等進行檢測。

在我國，2023年，北京市懷柔區廟城鎮的127套垃圾分類智慧監控系統已全部投入使用，工作人員在辦公室就能實時監測20個社區（村）的127個垃圾分類驛站的垃圾分類情況，從而有針對性地開展分類工作，以24小時智慧監測模式替代人工督導模式，節省人力物力的同時提高生活垃圾分揀率。

在浙江省平湖市曹橋街道景都佳苑內，AI機器人以“智”替人，居民投放垃圾分不清垃圾種類時，可詢問機器人，即時解答垃圾分類疑惑，增加了居民垃圾分類知識，提高了垃圾分類的準確率，也提高了居民參與垃圾分類的積極性。

據介紹，這一人工機器人能夠24小時開啟智慧督導模式，降低人工成本，並且通過對問題發現、取證、宣教的閉環管理，建立垃圾分類長效化監管機制，解決了社區在垃圾分類工作中人工督導成本高、違規取證難、執法難、整改清理不及時、業務數據不準確等管理痛點問題，為我們的垃圾分類工作打開了新模式，助力垃圾分類加速實現智慧化、數治化、精準化。

將在實現碳中和過程中發揮重要作用

我國實現“雙碳”目標時間緊、任務重。實現碳達峰、碳中和，未來，人工智慧技術有望扮演重要角色。

在製造業，特別是我國的製造業，人工智慧的應用潛力被低估，但未來的製造業不僅是規模化、標準化，也是智慧化；生産製造環節，人工智慧與相關技術結合，可優化各流程效率，如通過工業物聯網採集各種生産數據，再借助深度學習演算法處理後，提供建議，甚至實現自主優化。交通運輸業是全球第二大碳排放源，減排空間可觀，通過智慧交通有助於節能減排。

國家發改委原秘書長、中國氣象談判首席代表蘇偉曾表示：“數字化轉型與綠色低碳轉型融合發展至關重要，也為企業發展帶來新機遇，並指出， 數字技術企業要發揮零碳示範引領作用，助力上下游企業系統構建綠色價值鏈和供應鏈，通過數字技術帶動電力、鋼鐵、石化、建築、交通等傳統行業全産業鏈、全價值鏈綠色轉型。”

據了解，香港中文大學(深圳)理工學院教授聯合團隊就提出了頭個基於碳衛星估算碳排放的人工智慧模型，最終建立了從碳衛星數據到碳排放數據之間的映射。

國際人工智慧領域知名學者、微軟亞洲研究院副院長劉鐵岩也認為，人工智慧技術可以幫助政府估計碳排放量，從而對制定碳減排的相關決策提供參考，與此同時，借助人工智慧技術模擬大氣環境的變遷，能夠在一定程度上預知相關決策的執行效果。

人工智慧的應用仍面臨的挑戰

儘管人工智慧幫助環保機構和相關企業更加高效和精準地進行環境監測、垃圾分類、碳排放監測、環境規劃和環境治理等方面的工作，也有廣泛的應用前景，不過，其大範圍應用也面臨一些挑戰。

例如，數據對環境具有重要意義，只有對現狀的準確認知，才能做好總量控制。但人工智慧技術需要大量的數據來進行訓練和學習，目前，人工智慧還需要加強環境數據的收集和管理，提高數據的品質和數量，以支援人工智慧技術的應用。

另外，有業內專業人士表示，人工智慧的前期投入十分巨大，不論是技術、人力還是硬體基礎設施，都有十分龐大的需求。並且，其框架搭建的過程需要一定時間，運作期間的費用也十分高昂，對於體量較小的公司而言存在著較大壓力。

不過，國資委黨委書記、主任張玉卓強調，要推動中央企業在人工智慧領域實現更好發展、發揮更大作用。因此，環保領域的央企首先可以發揮自身優勢，在人工智慧領域進行佈局。

此次中央企業人工智慧專題推進會還強調，要開展AI+專項行動，強化需求牽引，加快重點行業賦能，構建一批産業多模態優質數據集，打造從基礎設施、演算法工具、智慧平臺到解決方案的大模型賦能産業生態。

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來源：信陽日報    | 撰稿：辛文    | 責編：谷晟    審核：張淵

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