随着生态环境问题的复杂度提升，传统“经验驱动”治理模式逐渐暴露局限性。无论是人工巡查覆盖范围有限、数据处理依赖主观判断，还是监管响应存在滞后性等客观局限，都让传统管理模式难以满足精细化治理需求。在此背景下，数智化转型成为突破治理瓶颈的关键路径。

从治理范式演进看，AI的价值不仅是技术工具的升级，更是重构“数据采集—分析—决策—反馈”的治理链条，通过多源数据融合打破信息孤岛，通过算法模型挖掘数据关联价值，通过智能调度优化资源配置，最终实现从“被动应对”到“主动防控”、从“粗放管理”到“精准施策”的转型。AI时代，许多“高效能”“创新型”的新技术、新应用，都在生态环境执法监管工作“进化”中快速落地。

AI“天眼”盯梢，告别“人海战术”

秸秆禁烧曾是基层生态环境保护的“老大难”——点位产生随机，问题发生时间不定，人工巡查覆盖维度有限，往往在发现火点时烟气已然扩散。如今，全国多地都开始应用AI驱动“天空地”一体化监管系统，让监控效率实现量级跃升。

四川省某县区部署的“天眼”监控系统，整合高空瞭望、空气微站与AI算法技术，于2025年上半年精准识别并处置露天焚烧行为500余起，区域内焚烧火点数较上年同期下降37.5％。南通市通州区应用AI视频监控系统初步完成对区域禁烧点位的覆盖管控，大幅度提升问题发现速度与处置效率。

在实践中，AI技术对秸秆禁烧工作效率的提升极为直观。几百个哨兵点位实现24小时、全视角监控，系统发现疑似火点后自动触发预警，将现场视频、火点坐标实时推送给执法人员，省略了原有的“人工丈量”步骤，“发现—处置”的时耗从2小时缩至15分钟。过去的“人海”巡查，需多单位、多部门、多警力投入，却仍存在视角盲区；现在应用AI“天眼”，单人运维即可覆盖县区级区域，监管效能实现几何级提升。

由此可见，AI时代生态环境监管深化的方向之一，就是利用现阶段城市现有基础设施与设备，进行管理能力、管理资源的拓展。现阶段，国内城市基础设施建设已基本完善，AI的技术实力与场景化应用亦日趋成熟，当前亟待突破的核心环节在于各领域间的深度“衔接”。无论是视频监控系统、城镇污水管网，还是城市电力网络等基础设施，对其在生态环境管理领域的潜力进行深度挖掘与创新探索，必将为生态环境治理工作的全面升级注入新动能，推动该领域实现系统性、革命性变革。

AI量化调度，治理资源用在“刀刃上”

不仅限于生态环境监管，各领域各条线的行政管理工作均存在一个核心矛盾——“有限人力（资金）”与“繁杂任务”的供需不匹配。基层执法人员都遇到过一个情况，当一台执法车开出去，同时出现城南、城北的两个未知问题需要处理，看起来都“时间紧、任务重”，应该先去哪个？当执法人员的信息有限、判断能力有限，即便经验再丰富，面对任务优先级不明确的实际场景，也会出现警力与资源的浪费。AI时代，通过量化全流程指标，实现了监管资源分配从“凭经验”转向“算最优”。

以国内某环境科技公司的实践为例，其当前部署的数智化管理系统已实现对13类监测设备、75个操作端口的集中整合与统一管控，1名工程师可通过远程操作完成数十个监测站点的日常管理工作。在此基础上，若进一步引入AI技术构建“维护优先级模型”，则在线设备的维护管理将突破传统“按距离远近派单”的模式，转而通过综合计算“设备故障率（权重40％）、数据有效率（权重30％）、区域污染敏感度（权重30％）”三项核心指标得分，精准确定维护优先级，确保高负荷运行设备、高污染敏感区域站点得到优先保障，显著提升设备运维效率与生态环境监测的稳定性。当AI管理系统纳入的数据维度越多、数据内容越精细，“优先级模型”的能力就越高。同理，生态环境执法人员对企业的监管，同样可根据企业类型、生产情况、历史违法记录、地区特点、在线数据、行业订单需求变化等特征参数，计算检查监管的次序、频次与方向。

要通过AI实现资源最优调配，核心前提是工作场景的量化，而这一问题同样可借助AI算法解决。一方面，需对生态环境工作的模块与具体内容进行数据化、逻辑化推演，构建具备正负反馈机制的内容神经网络，即任一具体工作都能通过网络推导，细化到负责部门、执行人员、操作程序、所需资源、对应法规等具体维度；另一方面，需全面掌握管理对象的相关基础信息，对其实时动态变化实施全程监管，确保数据及时反哺调配决策，保障决策科学性。

AI精准监管，有效预判企业排污风险

打开购物软件或视频APP时，我们常会发现搜索栏的备用搜索词恰好契合自身需求，堪称“未卜先知”。数字时代，个体正无限趋近透明——网络轨迹留存越多，个人行为就越容易被预测。而工业企业作为企业人员思维的聚合体，其行为的可预测性远超个体，理性程度也更高。基于此，若能精准掌握企业在生态环境领域的历史信息与实时动态，便能对企业各类环境行为实现“未卜先知”。在企业排污监管场景中，AI的深度应用不仅能更精准识别隐蔽造假行为，更能推动监管从“查违法”升级为“防风险”。

对标各大商业软件在数据算法、AI技术方面的应用，生态环境监管已具备实现如下功能的技术基础：

如基于大模型构建的排污许可管理系统，整合多门类数据源为企业绘制“污染画像”，从行业类型、生产规模预判污染基数，从污染物浓度波动（如某化工厂VOCs浓度骤变±30％即预警）识别异常，再结合历史超标记录划分风险等级。2025年高温季，南通地区抽调执法骨干，通过采用“数据抓取—模型分析—人工复核—现场查处”的闭环模式，以线上数据异常为线索，精准预判多家企业的严重环境违法问题，实现“线上预警、线下精准核查”。

又如大模型对污染源自动监控数据的深度学习分析，结合已有的超标排放、在线监控弄虚作假等处罚案例的信息，对数据变化规律进行分析推演。针对常见数据造假特征，如COD浓度长期稳定在标准值80％（正常应波动）、运维前后数据出现的异常忽高忽低……这些“数据矛盾”被大模型逐渐学习理解，甚至能推演出尚未明确的造假数据特征，不断提升预警准确率、扩大预警范围。

AI为生态环境监管带来的，不仅是监管效率的显著提升，更是行政行为逻辑的深层变革。从因果模糊走向数据可溯，从经验分配升级为算法最优，从事后处罚转变为事前防控——当AI“天眼”紧盯每一处火点、“数字哨兵”守护每一条河流，生态环境监管的“工具库”会更趋丰富，“策略储备”也将逐步量化充实。以最优解优化行政资源分配，靠技术推动精准施策持续深化，让每一分监管投入都释放出更高质的监管效能，为深入打好污染防治攻坚战、加快建设美丽中国提供更可持续的数智化支撑。

作者单位：江苏省南通市通州生态环境局