细颗粒物（PM2.5）是从隔壁工地的扬尘里排出来的，还是远处工厂的烟囱吐出来的？那种若有若无的异味，是化工企业的排放，还是汽车尾气的累积？放在以前，这些问题就像空气本身，看得见摸不着，也说不清。

但来自浙江清华长三角研究院的科研团队做到了一件很酷的事。他们找到了空气的“指纹”，并用AI为污染源布下“天罗地网”，溯源准确率达到了85%以上。

“它就像一位AI空气侦探。”科研团队研发骨干、长三角研究院高级工程师庞星龙介绍，这位侦探有聪明的大脑，无处不在的城市“眼线”，庞大的污染源“指纹底库”以及一双精准打击的“手”。“它们协同工作的核心就是全面感知、快速计算和精准施策。”

目前，这套市域空气污染精准溯源与综合管控技术体系已经在长三角多地实战应用，成为当地大气治理的“武器”。

2025年乌镇世界互联网大会期间，AI侦探就立过大功。11月8日深夜，大气管控平台通过多源数据分析发现嘉兴桐乡市梧桐街道某小学周边的PM10浓度突然飙升，高于区域均值34%。几分钟内，系统自动发出警报，信息被第一时间推送到一线排查人员的手机上。走航车迅速出动，锁定源头，执法人员跟进处置，整个过程不到两小时。

而在过去，同样的工作需要采集样本、送实验室分析、人工建模计算，少则三五天，多则半个月。等结果出来，污染早就散了，证据也随之消失。

“当AI代替了人工经验摸排，响应效率提升了3倍以上。”庞星龙表示。

超过85%的溯源准确率，并非来自实验室，而是由一场场“实战”打出来的。庞星龙介绍，这背后藏着两个关键的“破案”秘诀。

一是“笨功夫”般的本地化数据采集。长三角工业结构复杂，化工厂、电子厂、印染厂……每家企业的排放特征都不一样。套用通用的污染源谱，就像用别人的钥匙开自己家的门，根本打不开。为了建立真正属于本地的“指纹库”，科研团队曾爬上工厂烟囱采集废气，也蹲在十字路口捕捉汽车尾气，守在烧烤摊边分析油烟成分，甚至跑到工地采集扬尘。每一个采样点都要反复采集十几次。

“通过大量的一线实地采样和跨部门的数据打通，我们当时就用‘死磕到底’的劲头，将最鲜活、最真实的本地数据‘喂’给AI大脑。”庞星龙回忆道。

接下来，团队将传统的环境化学模型与人工智能进行了深度融合，开发了一种“PMF源贡献矩阵+深度学习模型”的数据关联AI算法，通俗点说，将化学分析和AI识别“嫁接”到一起。

“我们让AI同时做了三件事。”庞星龙解释，“AI系统能把实时采集的空气样本，与指纹库里的上百万条记录快速比对，判断污染类型；再结合风向、风速、地形等数据，分析污染路径；最后把不同时间、不同地点的监测数据串联起来，形成了一张完整的污染扩散图。”

更重要的是，AI会“学习”。每一次现场核查的结果，都会被反馈给系统。就像一个经验丰富的刑警，办过的案子越多，直觉就越准。

如今，这套技术已经走出了实验室，在多地生根发芽。乌镇世界互联网大会期间，它24小时不间断运行，保障了会议期间的蓝天白云，在湖州南浔，团队也已建立了具体的环境保障应用示范。

“我们形成了一套可复制推广的‘嘉兴范式’，精准溯源让治理有了靶心，还能维护企业权益。我们正在继续深化AI模型的自主学习能力，让它变得越来越聪明。”庞星龙说，未来，科研团队还计划将这套体系进一步推广应用于长三角其他工业密集型城市的大气环境智慧监管与精准治污。