【摘要】随着计算机技术的不断进步和互联网应用的迅猛发展，人工智能的应用得以在医疗、教育、工业制造等领域逐步扩大其影响，逐渐成为推动传统技术创新发展的重要动力。在环境保护领域，大数据、云计算、物联网、深度学习、污染溯源等技术不断扩大应用场景，在此基础上经人工智能整合而成的环境智能监管平台，已在环境监管工作中展现出了广阔的发展前景。

【关键词】人工智能；环境保护；应用前景

1  现状概述

随着计算机技术的不断进步和互联网应用的迅猛发展，人工智能的应用得以在医疗、教育、工业制造等领域逐步扩大其影响，逐渐成为推动传统技术创新发展的重要动力。

在我国，政府准确把握时代大势，紧抓科技创新的战略机遇，顺应时代发展，将人工智能视为引领新一轮科技和产业革命的重要引擎。北京、上海、深圳等地政府已陆续出台了推动人工智能技术发展的政策措施。

在环境保护领域，大数据、云计算、物联网、深度学习、污染溯源等高新技术同样产生了重大影响。在此基础上，经人工智能整合众多高新技术成果而成的环境智能监管平台应运而生，为环境监管工作方式带来了重大改变。

以济南市为例，自2020年以来，该市就引入了水质指纹分析溯源技术，并将其与无人机、无人船、管道机器人探测排查、国控断面水质监测等手段结合，形成了天地一体的监控系统。当国控断面实时在线溯源监测系统发现监管水域的水质产生异常变化，系统将立即向平台发出报警，平台技术人员可通过水质指纹比对，推测确定嫌疑点位，指示现场溯源服务人员，及时前往水质异常区域、嫌疑点位进行溯源排查，帮助该市主管部门实现污染源源头管控。此举不但将传统的水污染普遍调查模式，革新为精准调查模式，还极大地提高了当地水环境监管工作的质量和效率，为当地地表水资源的统筹管理，以及涉及水资源的重大行政决策提供了切实的数据支持和技术保障。[1]

另外，根据工信部于2023年12月11日发布的《关于公布2023年先进计算典型应用案例名单的通知》（工信厅电子函﹝2023﹞350号），“节能错峰智慧供水系统”“基于数据流AI芯片的生活垃圾全过程分类物联感知系统建设”等涉及节能环保领域的智能计算服务体系，均已形成了完整解决方案，经实践检验具备较强的创新性和可推广性，充分展示了人工智能在水资源保护、固体废物管理等环境保护领域的发展潜力。[2]

由此可见，人工智能通过对大量环境监测数据的分析、处理，不但可以及时发现异常数据，还能预测推演环境污染演化趋势，为环境污染的实时监测预警提供技术保障；人工智能通过学习、对比水质指纹数据，可以帮助生态环境部门在短时间内快速定位污染源，突破了以往在水污染案件办理时溯源难、耗时长的瓶颈；人工智能通过对物联网、大数据分析等技术的整合，可以建立高效、精准的固体废物回收、处置方案，将固废产生、流转过程中的信息流、资金流进行优化和整合，提升回收处置企业的利用效率和利润空间，将固体废物的利用价值“吃干榨尽”，做到真正意义上的“变废为宝”；人工智能通过帮助企业进行能源的智能管理和优化，以减少生产中的能源消费与损耗。以上人工智能在环境保护方面的应用方式，在国内均已取得了一定的实践成果。

笔者认为，随着传感器、物联网、遥感遥测、云计算、智能地理信息系统（GIS）等技术的不断发展、融合，人工智能将在以下方面进一步为环境保护工作带来新的技术变革。

2  应用前景展望

2.1  智能生态环境监测管理系统

“十四五”以来，我国生态环境监测系统建设速度不断推进，现已基本形成了较为健全完善的监测体系。生态环境部门会根据监测结果，定期发布地表水水质报告、空气质量状况报告、声环境报告以及环境统计年报等反映环境现状的报告。然而，由于系统不完善、技术限制和人力资源不足等原因，导致上述环境质量公报普遍存在数据不全面、更新不及时，数据解读难度大，报告缺乏互动性，缺少可视化手段等不足之处，大量的数据只是进行了简单的处理，不但对及时解决环境事件的帮助有限，也难以为区域污染发展状况预测，政府、企业的决策工作提供数据参考。

随着人工智能技术的介入，凭借其机器学习和深度学习等技术优势，海量环境监测数据的处理和分析将不再受限于人力资源不足的瓶颈，数据的更新、处理、分析等工作效率必将得到极大提高，数据分析的质量和准确性将更有保障，进而实现环境污染变化趋势的实时分析与预警，不但可以为环境影响评估、政府决策提供可靠的技术支持，还能够为相关部门应对突发环境事件提供及时的分析、预测结果，科学地为解决突发环境事件引发的环境污染提供对策。

另外，依托人工智能的深度学习技术，可使用各种动植物图片、资料对其进行训练，建立起生物智能识别模型，再辅以声音识别、遥感遥测、GIS、无人机等技术手段和装备，能够实现指定区域内动植物的自动识别、跟踪观测。不但可以极大地提高生物监测的效率和精度，减少人工监测的时间和成本，还能够通过数据发掘分析得出不同生物在不同时间、地点和季节的分布规律，以及数量的变化趋势等信息，为指定区域的生物多样性调查提供更为科学、可靠的数据支撑，进而为政府制定珍稀生物保护政策和计划等工作的开展提供可靠依据。

2.2  资源、设备管理系统

现阶段部分省市的排污单位已建立了生产设施及污染治理设施的用电（能）监控系统，即通过对生产设施、污染治理设施安装用电监控模块，实现以上设施用电情况的实时收集，收集到的数据信息集中上传至生态环境部门的监控系统平台，最终实现对排污单位生产设施及污染治理设施运行情况的实时监控。此举虽然能够加强生态环境部门对辖区内产、排污单位的监管，在弥补人工巡检能力不足的同时，提高生态环境部门的管理效率，但也同样存在获取数据相对单一，信息综合处理能力不足，缺乏与污染物在线监测系统联动机制，功能相对简单等问题。

在上述系统的功能基础上，进一步引入物联网、云计算等技术手段，再通过人工智能将各种企业生产运行过程中产生的，生产设施及污染治理设施能源消耗、原辅料使用贮存情况、危废暂存处置情况、环境风险防范应急物资的储备消耗等信息、数据进行整合、分析。最终，不但可以通过算法来优化企业的能源、资源管理，为企业提供科学合理的节能方案，降低企业的能源消耗和碳排放；还可以将企业污染物排放检测数据引入系统，通过数据积累和算法优化，帮助企业科学合理地设置生产设施及污染治理设施的运行工艺参数，在保障企业产能的同时，降低污染物治理设施的运行负荷，从生产源头减少污染物排放；更可以方便企业实时掌握其生产所用原辅料、固体废物的利用处置、风险应急物资的库存及使用情况，并通过智能算法对企业的物资管理和应急预案进行优化，提高应急资源的利用效率和突发环境事件应急响应水平，在保障企业正常生产和维持风险应急能力的同时，对各种资源进行合理配置，减少物资盲目投入。

在上述基础上，依托人工智能强大的数据分析能力，生态环境主管部门可以将辖区内排污单位的环境管理数据进行收集，不但可以帮助生态环境部门实时、全面地了解辖区内排污单位的实际生产及污染物排放情况、环境风险防范物资储备情况等环境管理信息，还能够凭借其强大的算法分析能力直观地给出区域内的污染物总量控制、环境承载力、环境风险源及应急物资分布等直观的数据分析结果，通过数字孪生模型对区域内的环境质量变化趋势、突发环境事件发生时污染物事故排放状况等情境进行预测、模拟，在方便主管部门加大排污单位监管力度的同时，为后续行政主管部门行使审批权力提供决策依据，还能够为政府部门应对突发环境事件，科学合理地调配风险应急物资，指挥突发环境事件应急工作，提高整个辖区的环境风险防范能力提供技术支撑。

2.3  环境变化预测系统

为了推动我国生态环境质量的持续改善，国家构建了一套以环境影响评价为核心的源头预防体系。这一体系的建立，体现了我国政府对环境保护的高度重视，也是实现经济可持续发展战略的关键一环。

然而，由于相关的管理和技术体系仍需健全优化，环境系统的复杂性和不确定性，评价人员缺乏足够的数据和信息支持，以及预测模型局限等原因，导致环境影响评价结果的准确性和可靠性受到影响。

人工智能技术在数据分析、案例研究学习和数学建模等领域的应用日益广泛。在环境影响评价方面，人工智能的引入可以极大地提升数据处理的效率和质量，为评价人员提供了更加精准、全面的环境状况与趋势分析。

首先，人工智能技术能够高效地处理海量数据，通过对环境数据的深度挖掘和分析，为环境影响评价工作提供更加精确、全面的数据支持。利用先进的机器学习算法，人工智能可以自动识别和提取环境监测、气象条件、地形分类、环境保护目标分布等数据中的关键信息，帮助评价人员迅速把握当地环境状况及其变化趋势，不仅可以大大提高评价工作效率，而且使得评价结果更加科学、可信。

其次，人工智能还可以通过虚拟仿真技术，构建环境数字孪生模型。在数字模型中动态模拟真实环境中各种因素之间的相互作用，预测未来环境的变化趋势，可以科学、快速地模拟不同环境保护方案的效果，从而筛选出最优化的策略，为提高环境影响评价结果的准确性提供有力的技术支持。

此外，数字孪生模型还能够帮助我们发现新的污染物，并为化学筛选分析、环境风险评估等工作提供参考依据。

2.4  环境教育系统

在环境教育领域，人工智能技术的运用也可以让传统教育焕发出前所未有的活力与生机。借助于先进的虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，人工智能得以打造出身临其境、高度互动的学习环境。在这样的环境中，学生们可以更为直观地了解自然生态系统的运作机制，也更能够培养学生的实践能力、探索精神和应用技能。这种沉浸式的学习方式不仅极大地提升了学生们的学习兴趣和动力，更使得他们能够在实际操作中加深对环境科学理论知识的理解和掌握。

可以预见的是，人工智能在环境教育领域的应用，能够为提高环境保护领域人才的理论水平和实践能力提供有力支持。通过打造沉浸式学习环境、提升学习兴趣和实践能力，以及提供精准的舆情监测和风险预测功能，人工智能正以其独特的方式推动着环境教育的创新与发展。

2.5  舆情引导方面的应用

在当前的社会背景下，环境事件已成为引发公众关注和舆情波动的重要因素。舆情分析作为一种重要手段，对于识别社会风险、预测舆情走向和制定社会风险防范策略具有关键作用。

目前，大多数舆情分析主要依赖于互联网平台和社交媒体的数据。尽管这些数据具有实时性和广泛性的特点，但其真实性和准确性却难以保证。一些不实信息、谣言和误导性言论往往会在网络上迅速传播，对舆情分析造成干扰和误导。而且，许多舆情分析主要停留在简单的数据统计和关键词提取层面，缺乏深入的文本挖掘和情感分析因此，我们需要拓展多元化的数据来源，并进一步加强舆情分析方法的研究和创新，以提高舆情分析的准确性和可信度。

对于突发环境事件，往往涉及多个相关方，包括政府、企业、公众等。不同方面对于突发环境事件的看法和态度往往存在差异和冲突。因此，我们还需要将舆情分析与社会风险评估相结合，全面评估突发环境事件对社会的影响和风险。同时，我们还需要加强跨学科的交流和合作，借鉴相关技术领域的研究成果和方法，提高突发环境事件舆情分析与社会风险评估的准确性和科学性。

人工智能的舆情监测和风险预测功能在当今社会已经展现出了其无可替代的独特优势。随着数字时代的到来，舆论的影响力日益扩大，如何及时捕捉、分析并预测舆情走向，成为政府、企业以及个人都不可忽视的重要任务。而人工智能技术的崛起，为这一领域带来了革命性的变革。

首先，依托人工智能强大的数据处理能力，辅以自然语言处理、机器学习等技术，人工智能可以实现对海量网络信息的实时抓取、分类、聚类、情感分析等。这种高效的数据处理能力使得舆情监测不再局限于人工筛选和简单统计，而是能够实现对舆论动态的全面、深入把握。

其次，人工智能的风险预测功能为舆情管理提供了有力支持。通过对历史舆情数据的深度挖掘和模式识别，人工智能可以预测未来一段时间内的舆情走向，帮助相关部门提前做出应对。这种预测功能不仅提高了舆情管理的效率，还可以为决策者提供了科学的决策依据，使得决策更加准确、合理。

此外，人工智能还可以通过情感分析等技术，深入了解公众对某一事件或政策的看法和态度。这种对公众情绪的把握有助于政府和企业更好地了解民意，制定更加符合公众需求的政策或产品。同时，对于可能出现的舆情危机，人工智能也能及时发出预警，帮助相关部门迅速应对，降低负面影响。

3  结语

综上所述，人工智能现阶段在环境保护领域中的应用虽然尚未普及，但具有巨大的开发潜力。人工智能技术不但可以为环境保护工作提供强大的数据分析和处理能力，还可以加强环境监测体系、污染治理设施及应急资源等方面的精细化管理水平，为主管部门和企业提供更高效、更精准的决策支持的同时，增强公众的环保意识和参与度。

虽然，现阶段人工智能在环境保护中的应用，还面临着诸如数据的隐私和安全保障、既有的模型和算法可能难以有效地处理和解决日益复杂的环境问题、缺乏具备跨学科背景和技能的人才等多方面的挑战。但随着人工智能技术的不断发展，人才队伍的培养壮大，在各领域共同努力，加强沟通合作的氛围下，算法模型不断完善，数据质量逐步提高，当科技发展与社会伦理和法律间的关系和谐发展，人工智能技术必定会不断推进环境保护领域技术创新和实践应用，进而取得更加显著的环境效益。

参考文献：

[1]济南市生态环境局.加强水质预警溯源 济南水污染防控用上“黑科技”[EB/OL].（2023-05-17）[2024-1-11].http：//jnepb.ji

nan.gov.cn/art/2023/5/17/art_10464_4795613.html

[2]中华人民共和国工业和信息化部. 工业和信息化部办公厅关于公布2023年先进计算典型应用案例名单的通知[EB/OL].（2023-12-11）[2024-1-11].https：//www.miit.gov.cn/jgsj/dzs/wjfb/

art/2023/art_1a81fba45c7247b08155f37f9d9dd4a1.html

作者简介：郑鹏（1982-），男，汉族，高级工程师，主要从事环境保护相关技术工作。