人工智能如何实现生态环境领域的智慧化？——中国环境网

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人工智能被广泛应用于我们日常生活的各个场景当中，是当今科技领域的热点话题之一。人工智能技术的发展也为生态环境保护带来了更多的可能性。人工智能的工作原理是怎样的？关于人工智能与环境领域的未来图景还有哪些设想？又将如何实现？近日，中国环境科学学会举办首期“生态智慧AI创新技术培训班”，为提升生态环境监测、管理、科研等各项业务的智慧化水平答疑解惑、献策献力。

为什么是人工智能？

人工智能如何应用于生态环境领域？关键是将人工智能转换成生态环境治理和保护工作中代替人力的智能“生产力”。在培训班上，来自清华大学环境学院生态环境人工智能研究中心副主任、副研究员李楠介绍了人工智能的发展现状。“区别于传统的基于规则的程序或机器学习模型智能进行分类、识别或预测不同等功能，如今的人工智能智能已经进化到可以生成新的、原创的数据、图像、音频、视频或其他形式的新内容。”

随着人工智能算法、算力的不断提升，其大语言模型也不断地更新迭代，其在学习训练的过程也越来越接近人类，这让大语言模型已经不再是一个玩具，而是真正的变成了可以代替人力的生产力。

李楠还分别从大语言模型预训练及微调、检索增强生成（RAG）、智能体等不同层次介绍了人工智能的工作原理。他形象地将“智能体”比喻成我们生活中的“中介”，我们将我们的要求用描述性的语言表述给“中介”，他会根据我们的要求去数据库里寻找相关信息，并将搜到的结果与我们的要求比对，比对后“中介”再对结果进行思考和评估，一旦不能满足我们提出的要求，“中介”将会继续在数据库里进行搜索，直到达到我们的要求为止。

“然而，这些也只是智能体这个“中介”功能的冰山一角，实际应用的时候，他还会从“我知道”“我帮你”“我来干”“我来管”4个层次回应我们提出的任务，这样的交互也让人工智能在生态环境领域有了广阔的应用前景。”李楠说。

目前在生态环境领域有哪些探索？

“人工智能以其强大的运算、学习和决策能力，为基础研究更好地解析数据特征、探索机理机制、预测复杂行为和开展决策优化等方面提供了强大的科技支持。”哈尔滨工程大学深圳校区副研究员、ESE期刊编辑部主任陶彧在培训班上分享了在ESE期刊“AI for the environment”特刊中，人工智能在生态环境领域的前沿探索。

陶彧向大家介绍，大气污染引发的健康风险是公众普遍关注的话题，而大气环境质量监测是识别环境健康风险和制定管控措施的重要前提。因精度高、稳定性好等优点，现有研究和应用主要依赖于地面站点监测。但是，站点监测所需的精密仪器成本高，难以广泛部署，大气环境治理监测范围受限。另一方面，如何对多个环境监测变量的数据集进行深度融合，建立大气环境质量精准预测模型也颇具挑战性。对此，南京师范大学刘学军团队利用环境实时监控图像，开发了一种结合卷积神经网络和长短期记忆算法（CNN-LSTM）的图像学习模型，用于高效预测大气环境质量。研究表明，CNN-LSTM能够显著提高大气环境质量的全天时预测精度，突破了传统依赖地面站点监测的局限性。

目前，AI技术在生产生活诸多任务中已表现出优于人工的能力。例如，得益于模型可扩展性高、海量数据处理能力强等优势，AI技术可在城市水系统规划、设计、运营、评估和异常检测等方面发挥重要作用。

“在当前水资源严重紧缺背景下，再生水是人类社会生产生活的重要非常规水源。为此，认知再生水的微生物风险对于再生水水质健康与安全利用尤为重要。哈尔滨工业大学（深圳）王旭领衔团队以再生水中典型病毒为对象，基于全球发表论文的海量数据，构建了典型病毒从污水处理到循环利用和人体暴露全过程的物质流模型和风险评估方法，为充分利用现有文献数据开展环境系统分析提供了重要范例。”陶彧介绍道。

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