正文
从总体架构看，现代化生态环境智能治理体系可以概括为“一大脑、两支撑、多场景”的结构布局。“一大脑”即生态环境大模型体系，包括具备通用生态环境知识、综合推理能力和决策能力的中枢大模型，以及从中枢大模型衍生出的多个轻量化、场景化小模型，分别服务于大气、水、土壤、固废等具体治理任务。大模型负责系统级的认知、理解与指挥功能，可实现对生态环境治理的综合研判与科学决策；小模型则具备更强的适配性和专业度，可部署于局域网等边缘侧环境。此外，还需建设包含智能体等通用智能工具链，支撑模型开发、调用与任务执行，实现大小模型的高效联动。
“两支撑”指高质量的领域知识库和高效安全的算力体系，共同构成支撑生态环境大模型持续进化与多场景智能应用的基础设施体系。首先，领域知识库以人工智能友好型的架构为目标，系统整合结构化监测数据与非结构化专业知识资源，以高质量数据和丰富的知识内容反哺大模型，持续提升其治理智能化水平。同时，构建分级分类的数据管理体系，明确公开数据、涉密数据的边界与策略，引入数据空间等新型技术实现数据的“可用不可见”，确保数据高效流通与安全保护。其次，算力基础设施建设应坚持“统筹布局、优化结构、注重效能”的基本原则。以国家层面的统筹协调为引领，推动中央与地方联合布局区域性算力中心，探索“政企共建、资源共用”的服务模式。鼓励高校、科研机构、环保企业等多元主体参与智算基础设施建设，推动形成绿色低碳、安全可靠、经济高效的算力资源池。
“多场景”则强调生态环境智能治理需因地制宜，针对污染防治、生态修复、风险预警、执法监管等典型场景，开发差异化技术路径与智能工具，强化智能技术与传统治理手段的深度融合应用。通过典型场景的试点实践，不断推动模型的动态迭代与反馈优化，加快实现从“技术供给驱动”向“治理需求牵引”的模式转型，切实提升智能治理的整体效能与场景落地能力。
要将现代化生态环境智能治理体系从顶层设计落到实处，不仅需有清晰的技术路径和系统架构，更要围绕标准、人才、数据、场景等关键环节，同步健全制度保障与能力支撑，形成高效协同的政策机制和技术支撑体系。
完善标准体系，夯实智能治理的基础。坚持“统一规范、面向应用、动态迭代”的导向，推进数据标准、模型规范与知识管理体系的系统化建设。在数据管理标准方面，应制定涵盖数据采集、存储、传输、共享和质量控制的全流程标准，推动数据资源在模型训练与治理实践中的高效对接。在模型与接口规范方面，应面向生态环境大模型体系，建立覆盖模型架构、接口协议、评估指标等维度的技术规范，支撑不同平台、区域间的模型迁移与协同部署。在知识管理框架方面，应搭建统一的知识组织与检索体系，推进多源异构环境信息的结构化表达、标准化建模和智能化调用，提升模型对知识的理解、集成与推理能力。
强化能力建设，健全智能治理人才保障机制。现代化的生态环境智能治理体系离不开高素质的专业人才支撑，应统筹推动多层次、多类型人才队伍建设，健全能力评价和资质准入机制。在人才培养机制方面，可通过设立专项培训、交叉学科教育计划和“政产学研用”融合机制，培养一批既懂人工智能又熟悉生态环境业务的复合型治理人才。在能力认定与考核体系方面，应建立面向模型开发、部署、运维、监管等不同环节的能力评价指标体系，确保从业人员具备“能用、会用、善用”的实战能力。
推进数据共享与安全管理，提升数据流通与治理协同效率。数据是智能治理的“源头活水”，必须在保障安全的前提下加快打通数据壁垒。根据数据敏感程度建立分层分级的管理机制，采用“可用不可见”等安全策略，借助数据空间、联邦学习等技术实现敏感数据的安全可控利用。搭建统一的数据交换与授权平台，明晰各方在数据采集、使用、更新与保护中的权责边界，推动环境数据在中央—地方、部门—行业之间有序流动，为跨区域联防联控和区域协同治理提供数据支撑。
拓展多元应用场景，以实践带动技术优化与制度完善。生态环境智能治理模型的生命力在于“能用、好用、普及可用”。应紧扣重点领域，推动典型场景试点先行先试，通过“用中优化”“用中迭代”不断完善系统能力。结合不同区域的生态环境类型、产业结构和治理需求，遴选一批典型场景进行落地试点，形成“从局部突破到系统推广”的迭代模式。通过典型应用中的数据反馈、实际问题与治理成效不断优化模型，实现人工智能工具与现实治理需求双向互动，不断提升模型适应性与治理精准性。
来源
：
清华大学环境学院、光明日报
。投稿、
合作
、转载、进群，请添加小编微信Environmentor2020！环境人Environmentor是环境领
