人类社会发展史也是人类科技进步史。每一次人类实现跨越发展，必将同步一次重大科技创新及其全球广泛应用。随着新时期生态文明建设深入推进，我国经济处于新旧动能转换、经济结构提档升级、发展方式绿色低碳转型的关键时期，面临着一系列需要攻克的重大难题。在全球数字化、网络化、智能化发展趋势下，具有多学科综合、高度复杂特征的人工智能（AI）已展现出推动产业革新、提升治理效能和促进社会进步的巨大潜力。2018年，习近平总书记在十九届中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行的第九次集体学习时深刻指出：“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。”2020年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确，要培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业。2023年，以大模型、生成式人工智能为代表的通用人工智能技术在全球引起广泛关注。2024年1月，工业和信息化部等7部门联合印发《关于推动未来产业创新发展的实施意见》，提出要打造人形机器人、量子计算机、新型显示、脑机接口等创新产品。

当前，世界各国已经陆续将发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的优先行动之一。图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术进入爆发式增长新阶段，成熟的人工智能技术正广泛应用于医疗、金融、交通、农业、旅游等行业。随着人工智能技术不断融入经济社会各个方面，越来越多的领域开始应用人工智能技术进行创新和提升。

党的十八大以来，我国生态环境保护工作取得重大进展，但与美丽中国目标要求仍有一定差距，特别是在环境预警研判、污染溯源解析、多要素综合治理、减污降碳协同、受损生态修复、无废社会建设、健康风险防控、智能诊断决策等重点领域，仍有一大批亟须攻克的难题，生态环境质量高标准持续改善和国家生态安全保障面临重大挑战。人工智能技术是新一轮科技革命和产业变革的核心动力，也是加快形成新质生产力的重要引擎。通过将人工智能技术应用于生态环境领域，可以实现技术创新与生态环境保护的融合再生，产生一系列溢出效应，更精确、高效地理解和应对生态环境问题，从而全面提升生态环境治理现代化水平，有效满足美丽中国建设对生态环境的根本需求。

人工智能的定义和基础要素

“人工智能”这一概念于20世纪50年代提出，但直至目前，人工智能的定义尚未完全统一，其基本内涵是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学^[2]。2023年11月，经济合作与发展组织（OECD）委员会批准了新的人工智能定义，即一种依赖于机器的系统，这些机器通过明确或隐含的目标，推导出影响物理或虚拟环境的结果。这一修改旨在统一全球人工智能定义，并确保未来的适应性。值得注意的是，由于认识到人工智能系统具有学习新目标的能力，因此删除了“由人类定义的目标”。人工智能涉及计算机科学、心理学、哲学、语言学、数学、仿生学、社会学等，几乎涵盖自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。从20世纪70年代开始，人工智能与基因工程、纳米技术、新能源技术、航空航天技术等一并成为当前世界尖端技术。

人工智能研究涵盖对人类智慧本身的研究，如学习、推理、思考、规划等，使计算机通过模拟人的思维及行为进行工作。人工智能的三大基础要素是数据、算力与算法，运作原理十分复杂，需要多源大数据作为基础支撑，通过输入数据实现自主模拟并构建模型。近年来，大模型开发应用催生出人工智能原生应用。通过孵化全新的人工智能原生应用，大量源代码由人工智能生成，实现人机协同，有助于大幅提升研发效率、拓展应用领域。

人工智能发展至今，虽然其技术迭代不断加快、新产品不断涌现，但其实现不同场景应用的底层核心技术仍然是数据采集、分析与建模。通过机器学习、数据挖掘等大数据技术，可对多源异构海量数据进行分析处理，从中挖掘和提取出有价值的信息和规律；通过深度学习、神经网络、自然语言处理等技术，可以开发训练出高精度的新模型和算法。

在数据采集方面，传感器技术与监测设备是数据收集和分析的关键工具，可以实时监测环境中的各种参数信息，通过无线网络或有线连接将数据传输到数据中心。在数据分析方面，人工智能构建多源异构大数据库，清洗、融合各种数据源，提取关键信息，识别异常数据和噪声，自动选择最优算法和模型进行数据融合。在模型构建方面，人工智能利用机器学习、深度学习等算法来构建预测模型和分类模型，学习数据之间的关系和规律，再根据新的数据进行预测和分类。

在人工智能核心技术体系中，机器学习主要是通过数据分析，找出数据规律，进行模型构建，对新数据进行预测分析，常用算法包括决策树、最邻近规则分类KNN算法、支持向量机等。深度学习可以模拟人脑的认知能力，将复杂的数据进行分类和分析，包括卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器等。知识图谱是结构化的语义知识库，以符号形式描述概念及其相互关系，具有知识建模与推理能力。自然语言处理可将人类语言转化为机器语言，应用于机器翻译、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、语音识别等。

环境智能监测具有高精度和高时效性、实时监测和远程监控、强大的数据处理和分析能力以及可追溯性、可视化表达等优势，解决了传统环境监测面临的现场采样量大、成本高、周期长、无法满足实时动态监测等问题。特别是传感器、空间遥感、无人机等新技术的应用使环境监测更加便捷、精确，大幅提高了快速响应能力和时效性。同时，对受污染区域进行遥感监测和高分辨率图像获取，可快速评估污染范围和程度，对污染进行模拟和预测，为污染治理提供决策支持。在气象灾害应急监测方面，可实时监测温度、湿度、风速等气象要素，预测和追踪气象灾害发展趋势，及时预测极端气象事件。

在构建生态环境智能监管体系方面，将环境监测设备、网络通信技术、大数据存储技术和人工智能算法等技术集成应用，建立智能监控系统，可以实时监控污染源排放情况，准确识别出不同类型的有害物质。利用无人机、摄像头和声音传感器，可以捕捉森林、湖泊等生态保护区域中的人类活动，深度学习算法的应用则有助于鉴别物种及其活动。基于图像识别技术构建识别模型，可以有效识别水面漂浮物、渣土车辆、露天焚烧等，为精细化监管和高效执法提供依据。

利用大数据、物联网、边缘计算、特征图谱识别等技术，可实现环境污染溯源追踪，快速高效地实现污染物解析，大幅缩短环境超标溯源时间。在水环境污染溯源方面，随着以三维荧光光谱技术为基础的指纹图谱库的逐步应用，可使用在线水质传感器检测水质波动，借助指纹识别、图像特征提取与特征匹配，结合源解析和源反演，实现污染物的定性和定量分析，达到最终确定疑似污染源的目的。

生态学作为研究自然生态系统演化和相互作用的学科，在利用人工智能方面也逐渐展现出广阔的应用前景。生态系统因其复杂结构和功能，是最难以进行模拟的系统之一。传统的模拟方法建立在对自然系统的观测和实验数据的基础上，往往受制于数据可得性、精准性等因素，难以达到预期效果。而人工智能可以通过多源数据分析来构建、优化、更新生态系统模型，缩短研究周期，动态改善仿真过程。利用海洋传感器数据，可诊断海洋生态系统问题，及时了解海洋生态系统的温度、颜色、水流、风向等要素。

在生物物种识别和生态系统智能巡护监控方面，通过图像识别和语音识别技术，可实时监控栖息地、生物种群分布和数量变化，系统了解濒危动物的分布、迁移等情况，提高物种保护的精准度和有效性。运用大数据、三维仿真、空间统计等技术，对特定区域中的物种建立图谱并进行分类，创建地形模型和多维度生态数据，可预测新物种的存在和入侵物种的影响。通过实时、高频监测，可以更好地研究物种间的相互作用，预测植被演替，评估人类活动对生态系统和生物多样性的影响，从而精准制定生物多样性保护策略。通过自动识别和跟踪鲸豚等海洋生物，可减少船只对海洋动物的伤害。

通过计算森林水源涵养、土壤保持、固碳释氧等指标，可以利用人工智能技术评估生态系统的健康和受威胁状况。对于已经受损的生态区域，可采用智能化的生态系统修复技术，利用机器视觉、智能控制等，通过自然修复和人工修复技术相结合的方法，加快生态系统结构和功能的恢复。机器人能够感知植物类型及所处环境，因此可利用植树机器人、施肥机器人、锄草机器人、喷雾机器人、植物转移机器人等保证生态修复的操作质量和人员安全。智能化生态系统修复技术可应用于森林破坏恢复、荒漠化治理、水土流失治理、海岸带修复等领域。通过深度学习等技术，可解释和处理复杂的生态修复工程数据，使用最优调度算法，降低工程成本，提高修复效率。

人工智能可助力生态产品调查监测，构建智慧、高效、共享的生态产品信息云平台。利用大数据、物联网、云计算等技术，优化生态产品调查监测体系，摸清生态产品构成、数量、质量等，掌握生态产品的功能特点、权益归属、保护与开发、价格情况等信息。建设全国生态产品智能监测感知网络，形成“天、空、地、海”一体化、智能化的生态产品监测感知体系，构建生态产品信息传输网络与大数据中心，畅通跨地区、跨部门、跨层级的数据传输通道，实现信息共建共享和互联互通，全面提升生态产品数据传输、分析处理、预测预警、研判决策的智慧化水平。

提高生态产品价值核算效能，驱动核算评估的规范化和标准化。生态产品具有较强的外部性，因此，对生态产品受益主体、范围的精准评估和对生态产品价值的准确核算是推动实现生态产品价值的关键基础。通过构建开放联动的生态产品价值核算大数据库，可绘制区域生态产品价值地图，推动生态产品统一确权登记，建立健全相关认证认可机制，实现生态产品价值的多层次、综合性展示。依托遥感技术、空间高分数据和测绘信息，构建生态系统生产总值数字化平台，可实现对生态产品价值的精细化动态核算。

推动人工智能技术与生态产业融合发展，培育生态产品新兴产业。加快物联网、云计算、数字孪生、区块链等新兴技术与生态产品产业的深度融合，以数据精准监测、科学决策辅助和智能设备研发等为重点，推动相关生态产品产业发展。提升生态产品交易数字化水平，打造生态产品智慧交易系统，发挥数字电商平台的资源和渠道优势，促进生态产品与消费市场的精准对接。以数字技术提升生态产品经营开发绩效，探索生态农业、生态文旅数字化发展模式，建设数字化生态产品价值转化示范基地，推进智慧旅游、智慧康养、智慧养老等新业态发展。推广数字化“两山银行”模式，推动区域生态资源统一规划、统一收储、统一开发，解决生态产品抵押变现难问题。依托数字技术打造碳汇数字化交易平台，推动形成碳汇产业聚集效应。

利用人工智能技术可以优化配置水资源、土地资源、生物资源等，大幅提高资源利用效率。在企业生产过程中，通过对生产全链条进行数据分析，可建立智能供应链，优化生产工艺、物料配置，减少废弃物排放^[1]。传统的垃圾分类依赖于人工操作，容易导致分类错误，但采用图像识别和机器学习对垃圾进行识别和分类，可实现垃圾自动分拣。例如，智能垃圾桶通过感应器、机器视觉等技术，能够准确判断垃圾种类，并将其自动分类，将可回收物、厨余垃圾、有害垃圾等分别投放到不同容器中^[9]。智能水务系统可以监测城市内的水流量及分布，实现雨水收集和利用，自动检测和预测自来水管道的泄漏情况，节约水资源。

人工智能支持对城市交通、供水、供电等基础设施的绿色化、智能化管理，有效应对气象灾害。通过应用智能交通系统，可以系统地分析交通状况，预判交通阻塞点和高峰期，缓解交通拥堵和污染排放。通过智能集成电路控制技术、信息感知技术和自适应控制技术，可优化建筑物、工厂和停车场的电力调度，避免过度耗能。在绿色建筑领域，通过智能算法优化建筑设计，可以降低建筑物能耗并提高其能效。在应对全球气候变化方面，借助模型进行气候模拟，可以研究极端天气事件的发生规律及影响，提高城市的气候适应能力。针对气象预警难度大的问题，通过分析历史气象数据、空气动力学模型等，可提升气象预警的智能化水平，提前研判灾害发生时间，实现灾害的有效应对。

为解决传统农业生产模式导致的高污染、高碳排放问题，开发应用智能农业系统，分析农作物生长情况，监测土壤水分、气温、空气湿度等条件，预测天气变化，优化调整农业生产计划，减少农药和化肥使用量。开发基于机器视觉的自动灌溉系统，通过摄像头对农作物进行实时监测，可根据农作物的生长状况和气象条件自动进行灌溉，有效提高水资源利用率。

现代社会需要更加灵活、精确和高效的规划方法，以应对环境问题的复杂性和不确定性。随着人工智能技术的发展和运用，生态环境规划的方法和工具也在发生变化。通过应用大数据、机器学习、知识图谱、虚拟现实等技术，可以更好地适应快速变化和高度复杂的环境问题，做出更科学、针对性更强的决策，显著提升生态环境规划的准确性与效率。通过多源大数据分析和预测模型，可以精准识别受污染地区和生态敏感区域，预测气候变化、资源消耗和生态系统变化趋势，识别环境风险和压力点，从而制定出更具操作性的规划方案。虚拟现实和三维可视化技术可用于模拟真实环境，呈现出复杂的空间数据信息，让决策者和公众更直观地体验规划方案、理解规划意图和效果，使决策过程更透明、公众参与度更高。规划配套政策设计工作主要包括法规标准制定、绩效评估、政策优化等，人工智能技术可大幅提升政策的针对性和综合成效。

生态环境分区管控具有尺度嵌套、要素叠加、协同联动的特点，因此，可将人工智能技术融入分区管控方案编制、实施、评估、反馈优化全流程，实现高效、精细、动态、直观的管控。通过可感知、自适应的技术手段，可以从区域功能、结构、质量入手，把握整体发展动态，在多尺度和多领域的分区管控措施中为决策者提供可靠依据^[11]。利用大数据技术，可以学习历史数据并建模，从而更精准地把握区域现状、需求和潜在问题。利用空间融合技术，可呈现清晰、直观的城乡生态环境空间格局和管控单元体系。通过深度学习，可以预测不同管控策略对经济、环境和社会的影响，为不同区域制定“量身定制”的管控方案。利用数据赋能国土空间规划，充分挖掘不同类型空间的服务功能数据，优化农业、生态、城镇等各类国土的空间格局。

人工智能可支持生态环境决策的数字化、智慧化、高效化。通过开发和应用专家决策支持系统，可分析生态环境状况和政策数据，评估生态环境治理效果和成本，优化环境治理方案和资源配置。通过分析环境数据和社交媒体数据，可实现环境治理的公众参与和社会监督，提高环境治理的透明度。在自然资源管理、生态修复项目和环境管理策略制定方面，数据驱动的模型可以帮助决策者更好地分配资源和制定可持续的行动路径。利用大数据分析和机器学习算法，从时间、空间、数量等多方面进行综合分析，能够从海量的环境数据中提取有价值的信息，帮助决策者做出更准确、有效的决策。

深入挖掘、融合生态环境数据，构建智慧高效的环境管理信息化系统，全面提升生态环境治理的整体性、系统性、协同性。综合开发利用生态环境、自然资源、水利、农业农村、林业和草原、气象等部门的数据资源，推动山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，提升生态环境风险防控能力和决策能力^[12]。充分利用物联网、走航车、无人机、卫星遥感等，构建环境质量、固定污染源、移动源等全方位、多层次、全要素全景展示的生态环境一体化感知监测网络^[4]。整合环境业务管理、执法等信息，建设生态环境数字化中心，开发生态环境“智慧大脑”。针对生态环境综合治理和风险防控，通过广泛应用人工智能技术，有序推进对大气、水、土壤、固体废物等的智慧管理，从全域监控、预警预报、追踪溯源、系统治理的全过程推行智慧化闭环管理。在环境安全保障方面，依托智能监控体系建设，实现固体废物、放射源全生命周期精准监管，提升环境风险防范能力。

人工智能应用亟须解决的问题

随着人工智能技术的不断迭代发展与普及，应用场景和范围越来越广泛，但其发展仍面临一系列亟须解决的问题。目前的人工智能大多是某些思维的单一化模仿，本质上是人的某种数学理性思维的延伸，仍需解决数据获取难度、模型准确度及伦理法律等诸多问题。传感技术的准确性和稳定性仍有待提高，数据模型的预测能力和分析精度也有待增强。技术研发应用涉及庞大的数据量以及个人隐私和商业机密等重要信息。数据收集活动可能涉及土地使用、资源管理、生物安全等方面的法律法规要求，技术应用要确保不会对环境和人类健康造成影响，并尊重社会和文化价值观。人工智能的应用需要大量专业技术人才，因此需加强人才储备和培养。

虽然机器学习在数据挖掘、图像识别、自然语言处理等应用中具备较好的效果，但在生态环境治理中存在一定的局限性，例如，模型对数据的依赖性较强、泛化能力不足及模型结果的可解释性不足。环境数据的质量和安全问题是人工智能在生态环境领域应用的重要考虑因素，环境数据质量直接影响算法的准确性和效果，环境数据的隐私则需要得到严格的保护。以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术在环境治理中的深度运用同样可能带来风险，主要体现为数据安全、合规性、技术依赖等^[15-16]。生态环境治理涉及自然科学和社会科学的交叉领域，亟须跨学科合作，解决“信息孤岛”问题。只有开发能够解释和理解决策过程的人工智能算法，决策结果才能真正被接受并付诸实施。

人工智能高度依赖电子信息技术，其自身也不可避免地引发了许多环境问题。人工智能的广泛应用会导致数据中心大量建设，电子产品的制造、运输和使用都需要大量的能源投入，并产生大量废弃物，进而带来能源消耗和碳排放问题。由于人工智能需要海量的数据支撑，而这些数据往往需要在实践中不断调整和修正，这就需要大规模的数据训练和学习，同时带来大量的无效数据堆积。另外，电子信息技术的快速发展意味着对水资源的需求不断增加，特别是许多大型数据中心和云计算系统需要大量的冷却水资源。