对话三位行业管理者：AI赋能生态治理，环保企业迎来智能变革新机遇 |当AI遇见绿水青山

长期以来，环保企业承担着艰巨的环境治理任务。如今，在“双碳”目标和高质量发展的政策指引下，随着数字技术的加速渗透，一场变革正在行业内部悄然发生。

在面对环境问题日益复杂、治理需求日益精细的背景下，人工智能技术在环保行业的应用趋势与实践成效如何？环保企业如何借助AI技术走出惯性路径，打开更具前瞻性的增长空间？在拥抱AI技术时又面临哪些现实阻力？

带着这些问题，中环报记者采访了3位来自行业前线的管理者，听听他们对AI赋能环保产业的深刻洞察。在与他们的对话中，我们看到了一种更加务实的智能化实践路径——不是炫技式的“高大上”，而是立足现场、着眼长远的“深扎根”。

受访嘉宾

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

中国环境：与传统环保技术相比，AI技术解决了哪些痛点？是否存在过度依赖数据或算力的风险？

王东全：传统环保工艺长期受限于“人控”模式，存在人工依赖高、响应滞后、调控粗放三大瓶颈。AI的引入，本质上是推动环保从“经验驱动”走向“数据驱动”。

一方面，AI提升了运行效率与响应精度。在我们实践中，通过构建集成算法模型的智能化决策平台，水厂生产、调度、运维环节实现了动态调控，显著优化了能耗与药耗指标，巡检效率也大幅提升；另一方面，智能系统还带来了高风险区域的替代作业能力，比如无人机、机器狗等终端的引入，使得监测具备全天候、无死角能力。

当然，AI系统对数据质量与算力有一定依赖，而我国环保领域数据标准化仍不足、传感器可靠性也有限。因此，我们通过边缘计算、算法轻量化、机理模型与统计模型结合等方式，降低对高算力和完美数据的刚性需求。未来，应进一步推动环保数据基础设施建设与绿色算法研发，实现低碳智能化发展路径的双重目标。

 

黄绵松：相较于传统环保技术，AI技术的突破性价值体现在对行业痛点的系统性化解：一是降低建模门槛。像传统机理模型需精确校准每个参数，且依赖专家经验预设边界条件，而AI通过黑箱学习机制，能够从历史数据中自主挖掘参数间潜在关联，降低对先验知识的依赖；二是提升决策容错。传统方法要求数据高度精准完整，但实际运营中常存在监测误差、数据缺失。AI技术凭借其模糊推理特性，可在非理想数据条件下仍保持80%以上的决策可靠性；三是加速迭代周期。传统模型调整需花费大量时间精力，而AI模型通过增量学习实现动态优化，使工艺调控策略迭代周期压缩。

关于数据与算力的依赖问题，AI技术的确依赖数据与算力，这是其运行的基础。但对于“过度依赖”这一说法，各界观点不一。因为AI技术并非单纯追求数据的数量堆积，而是通过先进的训练机制来强化数据的质量。它重构了需求范式，以更为智能、高效的方式利用数据与算力资源，从而实现精准的分析与决策。

 

李书鹏：AI技术的应用，解决了传统环保技术无法解决的系列痛点问题。在智能监管方面，将环境监管从将人工分析研判模式转为实时数据处理与预警，可实现“秒级预警”与“秒级系统化方案响应”。AI具身智能可用于危险环境作业，保障人员安全。同时，AI技术也解决了生态环境系统性治理中海量多源数据的高效处理与融合难题，大大提高了智能决策效率与准确性。AI技术的出现也大大推动了生态环境治理手段的多学科交叉融合进程，有力促进了技术研发的迭代升级。

大模型的应用环节包括“数、模、算、用”，其实数据资产、算力资源都是不可或缺的珍贵资产。AI技术应用确实存在过度依赖数据或算力的风险。因此，在推动AI技术发展的同时，需要采取措施平衡这种依赖关系，例如加强自主算力芯片研发、提升数据治理能力、优化AI算法透明度以及制定严格的数据伦理规范和责任机制。

 

中国环境：AI技术投入成本较高，企业如何平衡环保效益与经济效益？是否有可持续的商业模式？

王东全：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。

 

黄绵松：面对AI技术的高投入特性，从过往经验出发，建议企业采用“小步快跑、场景验证”的策略：基于扎实的业务数字化基础，优先筛选具备AI适配性的高价值细分场景（如管网缺陷智能识别）进行试点，通过轻量化模型与模块化部署控制初期成本，在验证环境效益与经营效益协同提升后，逐步向关联场景延伸拓展，既规避了规模化应用风险，又通过持续反馈优化实现技术路径与业务需求的动态匹配。

在商业模式构建上，一方面可以将AI模块封装为标准化行业解决方案，提供按需订阅的智能服务；另一方面国家层面可以加快推进可信数据空间建设，推动环境数据资源的合规流通与价值转化，形成数据要素驱动的可持续收益模式。

 

李书鹏：生态环境AI领域大模型构建方式多样，投入成本差异较大。为了平衡环保效益与经济效益，可以对大模型通用性评估、投入与产出回报比等评估，选择合适的构建路径，将“好刀用在刀刃上”。

未来，可持续的商业模式包括“数据共享收益”以及“AI技术输出”等方式。“数据共享收益”即与政府合作，将修复项目中的环境数据脱敏后纳入公共数据库，获取补贴或数据使用权。“AI技术输出”即将AI模块封装为标准化工具包商业化包装，向相关企事业单位提供技术授权。

 

中国环境：企业与政府、科研机构在AI环保应用中如何分工协作？

 

王东全：AI在环保领域的落地并不是单一主体可以完成的工程。我们在实践中形成了一种比较有效的协作模式：企业提供场景与数据、科研机构专注算法突破、政府推动机制保障。

企业侧明确自身面临的核心难题，开放生产数据与运行场景，为技术研发提供真实土壤。例如在与高校联合开发的污水处理模型中，我们提供工艺段数据与验证平台，使得算法能在真实工况中不断修正。科研侧则聚焦模型开发与机理研究，如在污水处理中结合传统活性污泥模型与自适应算法，提高了预测精度与实用性；多目标协同优化的技术也能同时兼顾水质达标、能效与成本控制。政府的作用尤为关键，政策引导不仅为AI应用打开制度空间，也在标准制定与跨部门协调中提供支持。

总的来说，政产学研协作不是简单的资源叠加，通过“数据共享—技术共研—生态共建”的模式，进行机制创新。当高校的算法模型变成水厂的节能减排数据报表，当政府的政策蓝图转化为企业的技术路线图，这种价值闭环正是环保产业智能化转型的核心动力。

 

黄绵松：在AI环保应用领域，企业、政府与科研机构结合各自优势，形成互补的生态体系。一般来说政府通过顶层设计和政策引导，科研机构开展基础研究和创新，企业可以在应用场景和商业化推广方面发力。

这种协作并不是“谁做主、谁配合”，而是各自发挥优势，形成“研发—验证—转化”的流动机制。尤其是在大模型和算力平台的应用上，只有企业一线的业务数据与科研算法真正融合，才能实现技术的精准适配与落地。

以我们参与的国家重点研发计划“城市内涝风险防控与系统治理关键技术及示范”为例，科技部、住建部联合发布重大自然灾害防控与公共安全领域“十四五”国家重点研发计划项目申报推动灾害防控技术创新，宿迁市政府提供政策支持与跨部门协调保障项目落地；天津大学、中国水科院等科研机构聚焦多尺度内涝精准模拟等模型研发和蓝绿空间蓄排平衡仿真等创新方法，为技术体系奠定理论基础；我们深度融合上述成果，构建城市内涝防控综合管控平台，集成云计算、GIS时空分析等技术，在宿迁市实现“内涝模拟—预警发布—设施调控”全流程闭环管理，实现科研成果向实际场景的转化。

 

李书鹏：当前，我国生态环境领域大模型应用存在重复低质建设问题，深度智慧化应用尚处起步阶段。

政府及所属科研院所还应尽快建立数据标准、数据安全规范、数据交易规则，并主导建立重要的公共数据池，并以研发课题等形式发布生态环境行业阶段大模型研究与应用任务，引导AI在行业应用向高质量、深度智慧化发展。

此外，科研机构与高校等可在算法研发中发力，企业可以负责推动技术落地与商业化。未来建议以政府课题牵引的方式组织研究任务，避免各自为政，提高协作效率，真正推动AI在生态环境领域从“工具探索”迈向“系统解决方案”。

 

中国环境：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？

王东全：AI在环保领域的推广，仍面临多重现实瓶颈，主要包括以下几个方面：一是复合型人才缺口明显。环保场景需要具备工程、自动化、数据分析等交叉能力的人才，但目前基层团队普遍力量薄弱，算法工程师等关键岗位难以覆盖水厂全流程智能化需求。二是政策体系与技术创新存在“时差”。虽然国家出台了生态环境信息化等顶层规划，但数据共享、碳核算等关键机制仍处于碎片化试点阶段，尚未形成统一标准和执行闭环。三是硬件投入存在结构性失衡。环保领域传统重在土建与仪表投入，而对AI核心所需的算力、存储等基础设施投资明显不足。企业在回报周期尚不清晰的情况下，对智能化改造缺乏持续动力。四是缺乏行业整合引领者。相较医疗、金融等行业已有头部企业牵头建立垂类大模型，环保行业尚未形成统一架构或权威平台，导致算法开发与数据积累相对分散，资源整合效率不高。

要让AI真正成为环保产业的“数字引擎”，需凝聚政产学研合力，重点突破三大方向：一是打造垂直领域大模型基础设施。通用大模型在水务场景存在“水土不服”，呼吁由政府主导建设“水务大脑”行业大模型，整合气象、管网、工业排放等跨领域数据，并开展试点项目。通过融合市政污水处理厂与工业园区监测数据，缩短对突发污染事件的预警响应时间。二是加大财税金融精准扶持力度。AI环保项目应纳入《绿色产业指导目录》，在专项债、税收减免、设备补贴等方面给予倾斜，并探索基于节能减排成效的绿色金融产品，如“节能量担保贷款”。三是推动“AI+环保”试点工程落地。以节水型城市建设等现有工程为载体，设立AI应用试验区，通过标杆项目带动一批关键技术实战检验与复制推广，逐步形成具有行业影响力的示范体系。

 

黄绵松：我认为，当前AI技术在环保领域推广面临三重现实挑战：一是市场认知瓶颈。由于技术新颖性与规模化成功案例的缺失，很多市场用户仍处于观望状态。企业需同时协调技术部署与组织变革资源，决策门槛较高；二是风险管控真空：AI辅助决策的权责界定尚未明确，特别是在工艺参数优化、污染应急处置等关键场景，缺乏风险预警机制与伦理评估框架；三是基础设施割裂：环保数据标准不统一、算力资源分布不均，导致中小城市模型迁移适配成本激增，制约技术普惠性落地。

为此，我期待在以下三方面支持：一是生态共建，推动建立区域性AI算力共享平台，降低中小企业技术应用门槛；二是标准先行，加快制定、AI应用技术规范，明确数据采集、算法透明性、系统可靠性等基准要求；三是试点突破：建议政府设立AI环保创新基金，优先支持“技术验证—商业闭环—标准输出”的全链条示范项目，通过政府给予支持加速成熟方案跨区域复制。

 

李书鹏：目前，AI技术在环保领域的推广阻力主要来自于两方面，一方面为数据的缺乏，很多企业的数据均为非结构化数据（比如纸质文件），且分散分布于政企多方，各项目数据格式均不统一，数据治理工作量大。项目现场物联网覆盖率低，制约AI实时数据收集与分析预警；另一方面，环保领域缺乏AI相关人才，对大模型认知与应用深度不足；传统工程人员对新技术接受度低，AI技术的场景选择与应用推广受限。我希望政府在政策层面出台大模型应用补贴，鼓励企业与项目积极开展AI应用，促进大模型应用各环节涉及行业的良性有序发展。