在面對環境問題日益複雜、治理需求日益精細的背景下，人工智能技術在環保行業的應用趨勢與實踐成效如何？環保企業如何借助AI技術走出慣性路徑，打開更具前瞻性的增長空間？在擁抱AI技術時又面臨哪些現實阻力？
對話三位行業管理者：AI賦能生態治理，環保企業迎來智能變革新机遇 |當AI遇見綠水青山③
時間：2025-06-12 來源：中國環境 作者：中環報記者徐衛星
長期以來，環保企業承擔著艱巨的環境治理任務。如今，在“雙碳”目標和高質量發展的政策指引下，隨著數字技術的加速滲透，一場變革正在行業內部悄然發生。
帶著這些問題，中環報記者采訪了3位來自行業前線的管理者，聽聽他們對AI賦能環保産業的深刻洞察。在與他們的對話中，我們看到了一種更加務實的智能化實踐路徑——不是炫技式的“高大上”，而是立足現場、著眼長遠的“深紮根”。
受訪嘉賓
中国水务投资集团有限公司党委委员、副总经理、总工程师 王东全
北京首创生态环保集团股份有限公司智慧环保事业部总经理 黄绵松
北京建工环境修复股份有限公司副总经理 李书鹏
中國環境：與傳統環保技術相比，AI技術解決了哪些痛點？是否存在過度依賴數據或算力的風險？
王東全：傳統環保工藝長期受限于“人控”模式，存在人工依賴高、響應滯後、調控粗放三大瓶頸。AI的引入，本質上是推動環保從“經驗驅動”走向“數據驅動”。
一方面，AI提升了運行效率與響應精度。在我們實踐中，通過構建集成算法模型的智能化決策平台，水廠生産、調度、運維環節實現了動態調控，顯著優化了能耗與藥耗指標，巡檢效率也大幅提升；另一方面，智能系統還帶來了高風險區域的替代作業能力，比如無人機、機器狗等終端的引入，使得監測具備全天候、無死角能力。
當然，AI系統對數據質量與算力有一定依賴，而我國環保領域數據標准化仍不足、傳感器可靠性也有限。因此，我們通過邊緣計算、算法輕量化、機理模型與統計模型結合等方式，降低對高算力和完美數據的剛性需求。未來，應進一步推動環保數據基礎設施建設與綠色算法研發，實現低碳智能化發展路徑的雙重目標。
黃綿松：相較于傳統環保技術，AI技術的突破性價值體現在對行業痛點的系統性化解：一是降低建模門檻。像傳統機理模型需精確校准每個參數，且依賴專家經驗預設邊界條件，而AI通過黑箱學習機制，能夠從曆史數據中自主挖掘參數間潛在關聯，降低對先驗知識的依賴；二是提升決策容錯。傳統方法要求數據高度精准完整，但實際運營中常存在監測誤差、數據缺失。AI技術憑借其模糊推理特性，可在非理想數據條件下仍保持80%以上的決策可靠性；三是加速叠代周期。傳統模型調整需花費大量時間精力，而AI模型通過增量學習實現動態優化，使工藝調控策略叠代周期壓縮。
關于數據與算力的依賴問題，AI技術的確依賴數據與算力，這是其運行的基礎。但對于“過度依賴”這一說法，各界觀點不一。因爲AI技術並非單純追求數據的數量堆積，而是通過先進的訓練機制來強化數據的質量。它重構了需求範式，以更爲智能、高效的方式利用數據與算力資源，從而實現精准的分析與決策。
李書鵬：AI技術的應用，解決了傳統環保技術無法解決的系列痛點問題。在智能監管方面，將環境監管從將人工分析研判模式轉爲實時數據處理與預警，可實現“秒級預警”與“秒級系統化方案響應”。AI具身智能可用于危險環境作業，保障人員安全。同時，AI技術也解決了生態環境系統性治理中海量多源數據的高效處理與融合難題，大大提高了智能決策效率與准確性。AI技術的出現也大大推動了生態環境治理手段的多學科交叉融合進程，有力促進了技術研發的叠代升級。
大模型的應用環節包括“數、模、算、用”，其實數據資産、算力資源都是不可或缺的珍貴資産。AI技術應用確實存在過度依賴數據或算力的風險。因此，在推動AI技術發展的同時，需要采取措施平衡這種依賴關系，例如加強自主算力芯片研發、提升數據治理能力、優化AI算法透明度以及制定嚴格的數據倫理規範和責任機制。
中國環境：AI技術投入成本較高，企業如何平衡環保效益與經濟效益？是否有可持續的商業模式？
王東全：AI技术的成本压力确实存在，但通过技术创新与模式优化，已探索出“降本增效”的可持续路径，即 “技术高投入需用规模化与精细化运营破解”。以污水处理领域为例，传统工艺依赖人工经验与粗放调控，药剂浪费量很大。如我们开发的智能加药控制系统，通过AI模型动态匹配水质参数与药剂投加量，除磷单元在上海奉贤东部污水处理厂每年节省成本150万元，而系统总投入不足200万元，投资回收期仅1.3年。通过模块化设计，将智能控制系统核心算法封装为标准化组件，例如智能曝气、智能加药模型经二次开发，拓展应用到下属水厂，降低单位研发成本。这一模式已形成可复制的商业模式：“技术输出+运营增值”双轨并行。针对中小型水厂推出智慧化管控平台，按节能量收取服务费。
黃綿松：面對AI技術的高投入特性，從過往經驗出發，建議企業采用“小步快跑、場景驗證”的策略：基于紮實的業務數字化基礎，優先篩選具備AI適配性的高價值細分場景（如管網缺陷智能識別）進行試點，通過輕量化模型與模塊化部署控制初期成本，在驗證環境效益與經營效益協同提升後，逐步向關聯場景延伸拓展，既規避了規模化應用風險，又通過持續反饋優化實現技術路徑與業務需求的動態匹配。
在商業模式構建上，一方面可以將AI模塊封裝爲標准化行業解決方案，提供按需訂閱的智能服務；另一方面國家層面可以加快推進可信數據空間建設，推動環境數據資源的合規流通與價值轉化，形成數據要素驅動的可持續收益模式。
李書鵬：生態環境AI領域大模型構建方式多樣，投入成本差異較大。爲了平衡環保效益與經濟效益，可以對大模型通用性評估、投入與産出回報比等評估，選擇合適的構建路徑，將“好刀用在刀刃上”。
未來，可持續的商業模式包括“數據共享收益”以及“AI技術輸出”等方式。“數據共享收益”即與政府合作，將修複項目中的環境數據脫敏後納入公共數據庫，獲取補貼或數據使用權。“AI技術輸出”即將AI模塊封裝爲標准化工具包商業化包裝，向相關企事業單位提供技術授權。
中國環境：企业与政府、科研机构在AI环保应用中如何分工协作？
王東全：AI在環保領域的落地並不是單一主體可以完成的工程。我們在實踐中形成了一種比較有效的協作模式：企業提供場景與數據、科研機構專注算法突破、政府推動機制保障。
企業側明確自身面臨的核心難題，開放生産數據與運行場景，爲技術研發提供真實土壤。例如在與高校聯合開發的汙水處理模型中，我們提供工藝段數據與驗證平台，使得算法能在真實工況中不斷修正。科研側則聚焦模型開發與機理研究，如在汙水處理中結合傳統活性汙泥模型與自適應算法，提高了預測精度與實用性；多目標協同優化的技術也能同時兼顧水質達標、能效與成本控制。政府的作用尤爲關鍵，政策引導不僅爲AI應用打開制度空間，也在標准制定與跨部門協調中提供支持。
總的來說，政産學研協作不是簡單的資源疊加，通過“數據共享—技術共研—生態共建”的模式，進行機制創新。當高校的算法模型變成水廠的節能減排數據報表，當政府的政策藍圖轉化爲企業的技術路線圖，這種價值閉環正是環保産業智能化轉型的核心動力。
黃綿松：在AI環保應用領域，企業、政府與科研機構結合各自優勢，形成互補的生態體系。一般來說政府通過頂層設計和政策引導，科研機構開展基礎研究和創新，企業可以在應用場景和商業化推廣方面發力。
這種協作並不是“誰做主、誰配合”，而是各自發揮優勢，形成“研發—驗證—轉化”的流動機制。尤其是在大模型和算力平台的應用上，只有企業一線的業務數據與科研算法真正融合，才能實現技術的精准適配與落地。
以我們參與的國家重點研發計劃“城市內澇風險防控與系統治理關鍵技術及示範”爲例，科技部、住建部聯合發布重大自然災害防控與公共安全領域“十四五”國家重點研發計劃項目申報推動災害防控技術創新，宿遷市政府提供政策支持與跨部門協調保障項目落地；天津大學、中國水科院等科研機構聚焦多尺度內澇精准模擬等模型研發和藍綠空間蓄排平衡仿真等創新方法，爲技術體系奠定理論基礎；我們深度融合上述成果，構建城市內澇防控綜合管控平台，集成雲計算、GIS時空分析等技術，在宿遷市實現“內澇模擬—預警發布—設施調控”全流程閉環管理，實現科研成果向實際場景的轉化。
李書鵬：當前，我國生態環境領域大模型應用存在重複低質建設問題，深度智慧化應用尚處起步階段。
政府及所屬科研院所還應盡快建立數據標准、數據安全規範、數據交易規則，並主導建立重要的公共數據池，並以研發課題等形式發布生態環境行業階段大模型研究與應用任務，引導AI在行業應用向高質量、深度智慧化發展。
此外，科研機構與高校等可在算法研發中發力，企業可以負責推動技術落地與商業化。未來建議以政府課題牽引的方式組織研究任務，避免各自爲政，提高協作效率，真正推動AI在生態環境領域從“工具探索”邁向“系統解決方案”。
中國環境：当前AI技术在环保领域推广面临哪些现实阻力（如政策适配性、市场接受度）？企业希望获得哪些支持？
王東全：AI在環保領域的推廣，仍面臨多重現實瓶頸，主要包括以下幾個方面：一是複合型人才缺口明顯。環保場景需要具備工程、自動化、數據分析等交叉能力的人才，但目前基層團隊普遍力量薄弱，算法工程師等關鍵崗位難以覆蓋水廠全流程智能化需求。二是政策體系與技術創新存在“時差”。雖然國家出台了生態環境信息化等頂層規劃，但數據共享、碳核算等關鍵機制仍處于碎片化試點階段，尚未形成統一標准和執行閉環。三是硬件投入存在結構性失衡。環保領域傳統重在土建與儀表投入，而對AI核心所需的算力、存儲等基礎設施投資明顯不足。企業在回報周期尚不清晰的情況下，對智能化改造缺乏持續動力。四是缺乏行業整合引領者。相較醫療、金融等行業已有頭部企業牽頭建立垂類大模型，環保行業尚未形成統一架構或權威平台，導致算法開發與數據積累相對分散，資源整合效率不高。
要讓AI真正成爲環保産業的“數字引擎”，需凝聚政産學研合力，重點突破三大方向：一是打造垂直領域大模型基礎設施。通用大模型在水務場景存在“水土不服”，呼籲由政府主導建設“水務大腦”行業大模型，整合氣象、管網、工業排放等跨領域數據，並開展試點項目。通過融合市政汙水處理廠與工業園區監測數據，縮短對突發汙染事件的預警響應時間。二是加大財稅金融精准扶持力度。AI環保項目應納入《綠色産業指導目錄》，在專項債、稅收減免、設備補貼等方面給予傾斜，並探索基于節能減排成效的綠色金融産品，如“節能量擔保貸款”。三是推動“AI+環保”試點工程落地。以節水型城市建設等現有工程爲載體，設立AI應用試驗區，通過標杆項目帶動一批關鍵技術實戰檢驗與複制推廣，逐步形成具有行業影響力的示範體系。
黃綿松：我認爲，當前AI技術在環保領域推廣面臨三重現實挑戰：一是市場認知瓶頸。由于技術新穎性與規模化成功案例的缺失，很多市場用戶仍處于觀望狀態。企業需同時協調技術部署與組織變革資源，決策門檻較高；二是風險管控真空：AI輔助決策的權責界定尚未明確，特別是在工藝參數優化、汙染應急處置等關鍵場景，缺乏風險預警機制與倫理評估框架；三是基礎設施割裂：環保數據標准不統一、算力資源分布不均，導致中小城市模型遷移適配成本激增，制約技術普惠性落地。
爲此，我期待在以下三方面支持：一是生態共建，推動建立區域性AI算力共享平台，降低中小企業技術應用門檻；二是標准先行，加快制定、AI應用技術規範，明確數據采集、算法透明性、系統可靠性等基准要求；三是試點突破：建議政府設立AI環保創新基金，優先支持“技術驗證—商業閉環—標准輸出”的全鏈條示範項目，通過政府給予支持加速成熟方案跨區域複制。
李書鵬：目前，AI技術在環保領域的推廣阻力主要來自于兩方面，一方面爲數據的缺乏，很多企業的數據均爲非結構化數據（比如紙質文件），且分散分布于政企多方，各項目數據格式均不統一，數據治理工作量大。項目現場物聯網覆蓋率低，制約AI實時數據收集與分析預警；另一方面，環保領域缺乏AI相關人才，對大模型認知與應用深度不足；傳統工程人員對新技術接受度低，AI技術的場景選擇與應用推廣受限。我希望政府在政策層面出台大模型應用補貼，鼓勵企業與項目積極開展AI應用，促進大模型應用各環節涉及行業的良性有序發展。
