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近日，國務院國資委召開“AI賦能 產業煥新”中央企業人工智能專題推進會。會議指出，中央企業要把發展人工智能放在全局工作中統籌謀劃，加快建設一批智能算力中心。
事實上，人工智能(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能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能取得顯著成果。
進行環境監測，治理效果顯著
人工智能可以幫助監測大氣、水和土壤中的各種污染物。通過傳感器等設備收集環境數據，人工智能可以對這些數據進行分析，識別污染物的來源和類型。利用機器學習算法，人工智能可以預測污染水平，并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，就借助于人工智能流域管理系統，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平方公里范圍內部署13個傳感器，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首個重大活動空氣質量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絡及大氣污染源數據的基礎上，運用基于人工智能、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，可為后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，實現自動化和智能化
垃圾分類是環保領域的重要工作之一。人工智能技術通過計算機視覺技術和機器學習算法，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能技術來解決垃圾分類問題。
蘇伊士集團創新研發技術“Autodiag”智能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質量控制技術，垃圾分揀效率將更高且結果也更可靠。Autodiag智能識別技術已成功應用于塑料垃圾的分類檢測，成功率高達約98.5%。2024年，這項技術還將用于對紙張、紙板和塑料薄膜等進行檢測。
在我國，2023年，北京市懷柔區廟城鎮的127套垃圾分類智能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小時智能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小時開啟智能督導模式，降低人工成本，并且通過對問題發現、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能化、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，人工智能技術有望扮演重要角色。
在制造業，特別是我國的制造業，人工智能的應用潛力被低估，但未來的制造業不僅是規模化、標準化，也是智能化；生產制造環節，人工智能與相關技術結合，可優化各流程效率，如通過工業物聯網采集各種生產數據，再借助深度學習算法處理后，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，通過智慧交通有助于節能減排。
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，并指出， 數字技術企業要發揮零碳示范引領作用，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、建筑、交通等傳統行業全產業鏈、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首個基于碳衛星估算碳排放的人工智能模型，最終建立了從碳衛星數據到碳排放數據之間的映射。
國際人工智能領域知名學者、微軟亞洲研究院副院長劉鐵巖也認為，人工智能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，借助人工智能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。
人工智能的應用仍面臨的挑戰
盡管人工智能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，其大范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。但人工智能技術需要大量的數據來進行訓練和學習，目前，人工智能還需要加強環境數據的收集和管理，提高數據的質量和數量，以支持人工智能技術的應用。
另外，有業內專業人士表示，人工智能的前期投入十分巨大，不論是技術、人力還是硬件基礎設施，都有十分龐大的需求。并且，其框架搭建的過程需要一定時間，運行期間的費用也十分高昂，對于體量較小的公司而言存在著較大壓力。
不過，國務院國資委黨委書記、主任張玉卓強調，要推動中央企業在人工智能領域實現更好發展、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，在人工智能領域進行布局。
此次中央企業人工智能專題推進會還強調，要開展AI+專項行動，強化需求牽引，加快重點行業賦能，構建一批產業多模態優質數據集，打造從基礎設施、算法工具、智能平臺到解決方案的大模型賦能產業生態。
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