生态环境治理中人工智能的融入路径研究

2023-01-07张卉

皮革制作与环保科技 2022年5期

张卉

（秦皇岛市生态环境局，河北秦皇岛 066000）

近些年来，党中央提出了“五位一体”布局，要求坚持绿色文明发展的理念，切实保护生态环境。但在生态环境治理过程中，受理念、技术、模式等因素的影响，治理成效依然具有较大的提升空间。而通过将人工智能融入到生态环境治理实践中，能够加快生态环境治理的转型步伐，有助于生态环境治理绩效的提升。因此，要深入研究生态环境治理与人工智能的融合路径，将人工智能在污染防治、生态保护等方面的优势与作用发挥出来，进一步改善生态环境治理成效。

1 生态环境治理中人工智能融入的意义

现阶段，高质量发展已成为我国经济的主要发展理念。通过生态文明建设战略的全面推行，已总体控制生态环境污染问题。为进一步提升生态环境治理成效，需及时转变治理机制，由制度完善替代以往的制度建立，由创新驱动替代以往的依靠要素投入，由精细化治理替代以往的广泛治理。人工智能的出现，推动了人类自我超越的实现。通过在生态环境治理中引入人工智能，可以将更加先进的治理技术手段提供出来，治理成本得到节约，治理效率得到提高，生态环境治理的应用平台与空间也可有效拓展，且能够将新动能注入到生态环境治理领域[1]。基于人工智能技术的支持，政府与公众间的信息不对称问题得到消除，相关人员可持续监测社会公共情况，对各种公共安全事件进行智能预警。人工智能的融入，不仅仅是改革以往依靠物质投入的治理模式，还可以对传统产业的绿色化转型起到明显推动作用，催生发展一系列新兴产业与部门，包括新能源新材料开发、智能环保设备制造、生态信息咨询服务等，这样新的绿色发展增长点将会被顺利开辟，有助于生态环保事业及社会经济的协同发展。

1.1 促进技术、产业和政策集聚

近些年来，国家高度重视人工智能的发展，专门出台了相应的发展规划，用以部署人工智能产业的发展目标与方向。其中，生态环境领域是人工智能的重要应用方向。通过在制造业、服务业等诸多行业领域应用人工智能，将一系列智能化新模式、新业态等催生出来，不但对新兴产业、高科技产业发展起到明显带动作用，也从产业角度促进了人工智能与生态环境治理的融合。人工智能作为未来具备较大发展空间的重要技术，能够有效集聚技术、产业及政策等优势，进一步拓展人工智能在生态环境治理中的应用范围及深度，有助于持续改善生态环境治理方式，提高生态环境治理水平。

1.2 构建循环提升机制

在生态环境治理领域内引入人工智能，不能够单单注入新的技术手段，而是需将循环提升机制构建起来，促使生态环境治理水平得到持续提高。一方面，生态环境治理已进入到深水区，面临着复杂的治理对象，环境污染具备更强的扩散性与隐蔽性，要求进一步创新治理技术，更加精准地治理生态环境污染。而基于人工智能的支持，人们能够借助高科技设备、手段等对环境污染物的动态变化进行实时监测与观察，高效搜集、处理海量信息数据。依托人工智能及大数据等现代技术，可跨地区、跨部门、跨层级共享生态环境治理数据，加强政府、企业以及社会公众等各个主体的协同，将更加紧密的治理网络构建起来。当生态环境政策经过一段时间的执行后，可依托人工智能精准把握生态环境变化情况，进而及时、针对地调整各项政策内容，增强政策的实用性与指导性[2]。另一方面，只有在生态环境治理等各个领域内融入人工智能，人工智能的社会化、产业化运用成效方可得到改善，有助于生态环境治理精细化的实现。同时，生态环境又可以反过来作用于人工智能的发展。在生态环境治理实践中，环境污染及治理对象将会发生变化，要求相关人员进一步创新人工智能技术，以便与生态环境治理的实际需求所符合。由此可见，生态环境治理与人工智能之间存在着相互作用的关系，通过二者的相互作用与促进，能够持续提升生态环境治理及人工智能发展的水平与层次。

1.3 推动生态环境治理的现代化

为适应新时代生态环境保护要求，需加强生态环境治理现代化建设。在人工智能的初期融入环节，将会出现机械式调适现象。经过逐步优化和完善后，二者之间将会形成相互适应、包容与提升的状态。依托人工智能技术，有机串联生态环境治理各个环节，可将有序、可控的生态环境治理体系构建起来，于体系内自由流动、高效配置各个要素，全面提升生态环境治理的现代化水平。

2 生态环境治理中人工智能的融入路径

现阶段，相关部门及人员已充分认识到人工智能在生态环境治理领域的优势，将人工智能+生态环境治理模式构建起来，改善了生态环境治理成效。例如，生态环境部于2018年将“千里眼计划”制定出来，利用若干个网格细致划分京津冀及周边地区，且对重点监管网格进行精细化筛选，借助于人工智能、大数据等现代技术深入分析天、空、地、人等各类数据，立体化、动态化监管生态环境，有助于提升环境监管与治理的精准化水平。但从整体角度来讲，人工智能与生态环境治理的融合依然处于起步阶段，还面临着较多的束缚与问题，没有充分发挥人工智能的作用。面对这种情况，需对人工智能与生态环境治理的关系进行深入协调，全面梳理、解决当前二者融合面临的困境与问题，逐步将生态环境治理智能化机制构建起来。

2.1 强化技术支撑

第一，加强基础研究。为在生态环境治理领域顺利融入人工智能，拓展人工智能的应用深度及广度，需进一步加强基础研究及技术研发等工作。一方面，深入研究前沿基础理论，深度融合人工智能与生态学、环境学等其他学科，集中研究、解决生态环境治理领域人工智能应用的关键问题，从前沿理论角度促进生态环境治理与人工智能的融合。另一方面，要逐步将生态环境治理与人工智能融合研究实验室组建起来，协同环保职能部门、人工智能研发机构等相关主体共同推进前瞻性研究计划，适当倾斜于基础性领域，包括算法、数据等。为顺利转化研究成果，需加强研究与应用环节的联系。同时，进一步增加资金资源投入，持续建设智能环保信息基础设施，将基础研究良好生态构建起来。第二，提高创新能力。为逐步实现生态环境治理现代化目标，需深入研发核心技术，加强人工智能方面的自主创新能力建设，以便将科学、精准、先进的手段与技术提供给生态环境治理。在具体实施中，要持续投入创新要素，深入创新人工智能基础层面的关键核心技术，如芯片、算法等，从技术角度促进人工智能与生态环境治理的融合。在此基础上，要做好人工智能与生态环境治理融合的经济形态培育及发展工作，将一系列引领带动功能显著的人工智能企业、服务产业等培育出来，通过对企业技术创新的能动性、主体性等进行发挥，不仅人工智能技术创新的灵活性得到提升，还可促使生态环境治理需求变化得到适应[3]。同时，要积极联合国际范围内的人工智能企业，将技术层面的合作、交流活动深入实施下去，发挥国际创新资源的推动作用，促使我国人工智能核心研发能力得到提高。

2.2 强化过程协同

第一，加快通用人工智能发展步伐。通过对通用人工智能进行发展，可促使生态环境治理的“孤岛效应”得到打破，有助于促进人工智能与生态环境治理全面协同的顺利实现。具体来讲，全面协同可从这些方面分析：综合协同治理不同的污染物及污染源，促使治理规模效应得到形成，这样整体治理成本能够得到降低；积极共享政府、企业以及民众间的数据信息，将政府主导功能、企业能动作用、公众监督职能等全面发挥出来，促使不同主体间的协同得到实现；不同区域、领域协同开展生态环境治理工作，将一体化的生态环境治理网络构建起来。为顺利实现全面协同目标，要将通用人工智能作为发展的重点，利用机械设备对人类的学习、决策、创造等进行模拟。在具体实践中，可将各个生态环境治理领域的共性特征纳入考虑范围，对通用计算模型进行开发和构建，依托通用性的模型系统改善环境污染治理成效，促进绿色发展。同时，要逐步统一通用人工智能的应用标准，将各个地域的行政壁垒有效打破，全面连接不同区域生态环境治理信息网络。第二，落地应用人工智能。为保证生态环境治理与人工智能的融合效果，需在生态环境治理全过程中落地应用各项人工智能技术及工具。一方面，要将生态环境治理需求的导向作用发挥出来，明确人工智能的发展方向与重点，依据行业需求创新技术、设计产品以及交付解决方案，为后续的落地应用奠定良好的基础。另一方面，要持续深化产学研合作，相关机构与企业积极联合高校、科研院所等主体，共同研究人工智能模型与算法等基础技术，充分模拟、试验生态环境治理领域人工智能的应用场景，在对应用领域进行拓展的基础上，保证可以更加精确、高效地在生态环境治理中应用人工智能[4]。

2.3 完善保障机制

为深化生态环境治理与人工智能的融合效果，需将长效稳定的融合机制构建起来。第一，统一建设数据库与信息平台[5]。在生态环境治理领域内应用人工智能，需依托各类数据开展治理工作。而生态环境具有十分广泛的范围，涉及到诸多类型的数据信息资料，且随着生态环境的变化将会改变数据信息[6]。为促使生态环境数据的获取难度得到降低，高效交互使用各类数据，既要创新数据获取技术，又要将生态环境治理数据库统一构建起来，以便有效积累、存储与共享数据信息[7]。同时，要依托人工智能、大数据等先进技术，将环保云平台、管理平台、应用平台等建设起来，深入挖掘、分析海量级生态环境数据，对配套的分布式数据库进行研发。要在数据库平台中全面纳入社会主体监测数据及相关职能部门获取到的数据信息，对数据格式、编码、类型等进行统一制定，高效融合多源异构数据，通过一体化管理、共享数据信息，促使生态环境治理水平得到提高。第二，加强政策支持。由于在人工智能技术的融入初期需要较高的成本支持，导致相关企业、机构等缺乏较高的应用热情，阻碍到人工智能技术的推广和普及。面对这种情况，职能部门需设计针对性的扶持政策，鼓励相关主体积极参与到人工智能技术在生态环境治理领域的应用当中[8]。例如，可对生态环境保护方面的法律政策进行完善，增强生态环境保护法律法规的严密性，进一步加大生态环境监管力度，将全覆盖、全链条的监管体系构建起来，这样能够对人工智能的应用起到倒逼作用。可结合我国生态环境保护现状及发展要求，将人工智能融入生态环境治理方面的指导性意见专门制定出来，从资金、税收等方面向那些主动在生态环境治理领域应用人工智能技术的企业提供优惠，调动企业的参与积极性[9]。同时，各地职能部门要构建紧密合作关系，对人工智能应用方面的基础设施进行共建共享。当制定、执行某一政策后，需及时评估、反馈政策的实施效果，采取相应的调整和优化措施，促使政策的科学性、有效性得到持续提升。第三，培养复合型人才。生态环境治理与人工智能的融合工作需由专业人才负责推进和实施，只有培养出一大批生态环境治理与人工智能的双通复合型人才，方可以保证生态环境治理与人工智能的融合效果。一方面，高校等教育主体要积极交叉融合人工智能、生态学、环境学等相关学科，在人工智能专业开设时，将生态环境治理研究与运用等方向同时开辟出来，引导学生对人工智能、生态环境治理等领域的理论知识、技术技能等进行全面学习，促使双通复合型人才得到高质量培养[10]。另一方面，要系统性培训现有人员，结合现有人员的知识结构与能力水平，明确培训的侧重点，促使生态环境治理人员的人工智能技术运用能力得到提高。此外，要将地区人才计划充分利用起来，大力引进生态环境治理与人工智能领域的青年人才、领军人才以及创业团队等。