习近平总书记在全国生态环境保护大会上指出，“深化人工智能等数字技术应用，构建美丽中国数字化治理体系，建设绿色智慧的数字生态文明”。这一重要论述为人工智能与生态环境治理深度融合指明了方向。基层是生态环境治理的“最后一公里”，承担着政策落地、问题发现、协同处置等多重职责。面对日益复杂的治理任务，急需借助生成式人工智能提升治理的精准性、前瞻性和协同性，推动基层生态环境治理从被动响应向主动赋能跃升。

人工智能赋能基层生态环境治理的探索实践与面临的挑战

当前，我国生态环境治理的智能化转型取得积极进展，大模型等生成式人工智能技术已成为守护绿水青山的重要科技支撑，在监测预警、执法监管、环评审批及宣传教育等环节逐步形成可复制、可推广的实践经验。

例如，广东省深圳生态环境监测中心站依托DeepSeek大模型本地化部署成果，打造出涵盖监测知识、环境质量等领域的“监测智能助手矩阵”。其中，“环境质量助手”借助多模态生成与GraphRAG图谱技术，依托5年历史数据及12类智能分析模块，将环境质量报表报告编制时间由“小时级”压缩至“分钟级”。

福建省厦门市以生态环境分区管控应用系统为载体，集成国土空间、生态环境等要素图层与准入条件，推进“AI+环评”改革。系统可依据项目信息自动比对分析并生成准入意见，已累计服务上万个项目完成布局优化或工艺调整。

江苏省南京市利用大模型对百家湖的水生态数据进行深度分析，并模拟不同修复方案下湖泊生态系统的变化，选择最优方案实施，取得了底栖生物多样性显著提升、沉水植物大面积恢复的良好效果，湖泊生态系统正由“藻型”向“草型”转变。

总体来看，生成式人工智能正推动生态环境治理由粗放管理向精细治理转变，为高水平生态环境保护和美丽中国建设提供了重要科技支撑。然而，在基层生态环境治理的实际推进中，仍面临诸多挑战，亟须在进一步深化智能系统应用和现代化治理过程中加以应对。

跨部门数据壁垒突出，协同治理难。生成式人工智能的有效应用高度依赖高质量、跨领域的数据融合。然而，当前基层生态环境数据呈现较明显的碎片化状态，不同部门在采集标准、平台建设和权限管理上各自为政，难以获取跨部门、多模态大数据的有效支撑；相关系统各自为战，难以形成合力。技术赋能的基础数据资源融通环节受阻，使生成式人工智能难以在污染溯源、趋势预测研判等关键环节发挥应有作用。

监管能力不足，形成常态化、自动化监管闭环难。当前基层生态环境治理体系仍以属地管理为主，但受限于人员编制、专业能力与技术装备等多重因素，导致监管能力与治理任务不够匹配。面对多源污染、隐蔽式污染、复合型生态环境问题时，执法人员数量有限，往往难以及时开展高频次、精细化监管。此外，监管点位面广量大，执法手段仍以人工巡查和事后处置为主，智能化程度仍较低，信息获取全面性、及时性和有效性不足，难以形成常态化、自动化的监管闭环。

风险预警不够及时，主动干预难。生态环境问题具有突发性和动态性，要求治理体系具备快速识别、及时处置的能力。然而，当前基层治理系统大多处于数据可视化和被动报警的浅层应用层面，尚未构建起面向潜在污染源的智能感知、分析研判、预测预警及主动干预一体化的算法体系、智能系统平台和运行机制。此外，现有AI预警算法模型多基于宏观场景设计，对于基层实际面临的小微水体治理、农村面源污染防治、“散乱污”企业排查等本地化复杂场景，识别准确率和实用性不足。以经验判断为主的风险识别方式，往往难以发现风险隐患，无法预判演变趋势。由于监管链上的数据采集获取不够及时、全面、有效，加上缺乏一体化的智能分析预测和综合研判系统，往往导致风险尚未显现时预警缺位，风险发生后应急被动。这种滞后响应模式与现代治理追求的事前预防、事中控制理念存在较大差距。

理工和人文社科交叉的复合型人才短缺，人工智能技术赋能基层治理实践推进难。基层治理的智能化转型，不仅依赖于人工智能等先进技术手段的引入，更要求环境科学、智能科技和人文社会科学的深度融合。然而，当前既懂生态学、环境科学、数智技术，又懂管理学、法学等社会科学知识的复合型人才在基层极为稀缺，算法开发者普遍缺乏对基层实际场景和需求的深入理解，基层工作人员又缺乏足够的技术应用能力，导致技术应用与治理需求之间出现脱节。这种人才断层使先进的治理理念和AI技术手段难以真正嵌入基层生态环境治理实践。

推进人工智能与基层生态环境治理深度融合的对策建议

通过高效科学的数据汇聚和生成式人工智能等数字技术赋能基层生态环境治理，可有效提升统筹协调、预警预报、应急处置等能力，为生态环境治理提供全方位、全流程、全天候的智慧支撑。具体而言，可以重点把握以下几方面。

推进统一的生态环境监测大数据资源共享平台建设，通过共建共享打通部门间协同堵点。应针对基层实际，建立统一的数据采集、共享标准和技术规范，明确县、乡、村三级在数据采集、使用、更新中的权责边界，打破部门壁垒。依据数据敏感程度实施分层分级管理，引入“可用不可见”等安全策略实现敏感数据的安全赋能。部署面向基层的统一数据交换平台，推动生态环境监测数据在属地各部门之间有序流动，为生成式人工智能在污染溯源、趋势研判、方案生成等场景中的应用提供高质量数据支撑。

强化人工智能技术支撑，驱动监管模式智能化升级。运用卫星遥感、无人机、物联网等现代技术，提升基层生态环境监测站的执法监测、污染源监测及应急监测能力，拓展监测网络覆盖广度与深度。在此基础上，依托生成式人工智能的知识生成与智能推理能力，实现生态环境问题的快速识别、智能分派与处置建议自动生成，使有限的监管力量能够聚焦关键环节，形成“机器智能辅助、人工精准干预”的新型监管模式。

搭建基层生态环境风险预测预警与智能化决策平台，增强主动防控能力。构建大模型和知识图谱双轮驱动的基层生态环境多维智能分析平台，整合生态环境监测、遥感影像、气象信息和企业排放等多源数据，形成覆盖全域的感知网络。利用生成式人工智能的智能推理与方案生成能力，实现污染来源识别、风险趋势预测，自动生成预警方案与应急处置建议，推动基层生态环境治理有精度、有力度，从被动报警向主动预警、从事后处置向事前预防转变。

拓展基层应用场景，增强技术与基层生态环境治理的适配性。推动大模型等生成式人工智能技术与基层生态环境治理的深度融合，促进智能治理的可持续发展与长效管理。应根据地方生态环境特点、产业结构特征和治理需求，优先推动具有代表性的基层应用场景试点，确保生成式人工智能技术精准对接实际需求。在试点过程中，通过“试点+反馈”机制，实时收集应用数据与遇到的实际问题，结合数据反馈与治理效果，动态优化生态环境治理智能体系统的功能、结构，提升其适应能力，确保其能灵活应对基层生态环境治理中的复杂挑战。

创新投入与运营机制，降低智能化转型门槛。基层生态环境部门应积极争取省、市级在生态环保数字化、智慧治理、新基建等领域的专项资金与试点政策支持，构建多元稳定的资金保障渠道。同时，针对基层财力有限、硬件基础薄弱的现实挑战，鼓励采用“按需购买服务”的弹性模式，根据生态环境监测频次、数据分析量等实际情况支付AI服务费用，优先采购适配基层场景、部署灵活的轻量化解决方案。通过减轻一次性硬件采购和长期运维的财务压力，有效降低基层在污染溯源、风险预警、执法辅助等核心业务中应用智能化技术的门槛，确保大模型驱动的生态环境动态监测预警智能体系统建得起、用得上、可持续。

强化理工和人文社科科学前沿交叉的复合型人才队伍培养和建设，推动智能技术与生态环境治理的深度协同与创新融合。基层治理的智能化转型，关键在于培养既懂生态环境治理又懂人工智能的复合型前沿交叉人才。加强政产学研用融合，在高校中设置跨学院的交叉学科相关专业、微专业、课程，开展在职人员系统性培训，提升基层工作人员的技术认知、应用能力以及生态环境意识，丰富其法律法规知识。围绕模型研发、落地、运营、管理全链条，构建多维能力评价体系，引导基层从业人员形成“能用、会用、善用”的复合型实战素养。同时，建立健全人才激励机制，通过安家补贴、岗位激励、职位晋升等方式，吸引更多海内外优秀技术和管理人才投身乡村生态环境治理领域。

新时代新征程中，基层生态环境治理的数智化转型正从技术工具的迭代升级，向治理范式的深层重构迈进。只有扎根基层实际，以问题为导向、以技术为杠杆、以制度为保障，方能确保生成式人工智能真正融入基层生态环境治理的实践，成为守护绿水青山的坚实力量，从而在“最后一公里”筑牢美丽中国建设根基，谱写人与自然和谐共生的现代化新篇章。

作者系合肥工业大学教授、博士生导师