可持续方法论｜AI如何成为城市生态环境治理新引擎

2026年世界人工智能大会明确提出，要让人工智能在科学、教育、工业、农业、卫生、交通、气候、环境、政务等领域全面落地，发展可持续的AI，并推动AI与能源系统深度融合。当人们还在热议算力、模型和治理规则时，一个更紧迫的问题已被反复追问：AI究竟能不能成为守护绿水青山的工具？答案已清晰——过去五年间，杭州、深圳、苏州、湖州等城市的生态环境治理实践，给出了有力证明。

一、国内AI赋能城市生态环境治理的实践

杭州一款名为“生态智卫”的系统，将环境质量、污染源、空间管控、行政审批和执法监管等原本分散的数据汇聚起来，训练出AI环评、异常核查和执法辅助等一整套AI应用。企业提交项目信息后，系统能自动完成选址研判并生成环评初稿；审批人员上传报告，系统则会用红黄绿三色标出审查重点。过去动辄数天的环评编制，如今可压缩到半小时左右，AI审查更是缩短到十几分钟。“生态智卫”横向接入政法、林水、城管等十余个部门，纵向贯通省市区镇四级，让空气、水质异常的预警可直接派发到属地责任人手中，而不再只是停留在屏幕上的一个红点。

深圳光明区的“AI云哨”用视频识别加无人机巡查，把过去依赖人工巡查、发现滞后的工地扬尘问题，变成全天候的非现场监管，两年间累计发现并推动整改扬尘问题超过4000宗。深圳还按照“1+5+N”的思路建设生态环境行业大模型，把通用大模型和法规标准库、污染特征库、专业机理模型绑定在一起，让AI在案卷评查、科学治污等场景里，输出可以被专业人员复核的结论。此外，龙岗区横岗街道的园区“AI环保管家”，还把监测预警和第三方环保服务连接起来——AI在这里，不仅是监管者，也是服务者。

苏州采用AI模型筛选异常，覆盖全市约两百万辆年检车辆数据的“AI前哨”系统，用97个预警模型自动筛出机动车排放检验中的造假线索，让非现场执法的比例提升到三成左右，入企现场检查数量较改革前下降超六成。吴中区执法人员通过AI模型锁定异常排放规律，随后借助无人机发现某洗染企业围墙外的隐蔽深井和暗管。苏州还把监管标准转化成企业能看懂、能执行的自查清单，两万余家企业通过企业环保自查自纠平台完成了超过八千万次自查，纠正八万多个问题隐患，把风险防控关口从执法检查前移到了企业车间。

湖州面对太湖沿岸和省际交界处水环境风险跨域传导的难题，与周边地区共建生态联勤平台，把高空视频、水质监测、热成像设备织成一张实时感知网，同时吸纳网格员、志愿者、退役军人组成巡护队伍，让数字感知和社会力量共同发挥作用。湖州德清县的“数字两山”平台打通58个部门数据、导入9亿余条信息，用遥感和地理信息技术绘出十米精度的生态资产数字地图，把GEP核算从一年一次的人工作业，变成可按区域和生态类型随时调用的标准化模型。

二、AI赋能生态环境治理的共通逻辑

杭州、深圳、苏州、湖州等地的探索场景各异、路径不同，但拨开具体应用的外壳，仍可发现贯穿始终的共通逻辑，它们既是对既有实践的提炼，也是AI能否真正赋能生态环境治理的关键所在。

一是场景牵引，让技术从真实治理难题中生长。杭州针对环评溯源周期长、基层环境治理压力大等问题展开实践；苏州重点聚焦机动车排放检验造假行为隐蔽性强、执法取证难度大等现实困境；湖州则着眼于跨区域水环境风险协同防控与生态价值转化机制建设。场景越贴近一线问题，越能明确需要哪些数据、哪些算法、哪些业务流程和哪些责任主体，也越容易形成可验证的治理成效。反之，如果先建平台再寻找用途，AI就容易变成展示型工程。

二是闭环驱动，让AI预警转化为治理结果。生态环境治理并非在AI模型识别异常后即告完成，而是一个涵盖责任确认、任务派发、现场核查、整改反馈与执法裁量等环节的连续性治理过程。杭州将监测预警、污染溯源与督查评价有机衔接，构建起较为完整的治理闭环；深圳推动线上证据固定、远程执法与全过程监管协同运行；湖州进一步整合预警平台、网格化巡护与跨区域联合执法机制。上述实践表明，AI在生态环境治理中的实际效能，取决于预警之后有没有人接、有没有规则判、有没有任务办、有没有结果评，即AI赋能生态环境治理的关键在于将其嵌入闭环治理体系中。

三是可信筑基，形成“数据+模型+规则+专家”的决策机制。生态环境治理既是技术问题，也是法律问题、管理问题和社会信任问题。在环评审批、排污许可、行政执法、固废监管等环节中，模型输出不能直接等同于行政结论。可靠的AI应用必须有高质量数据底座、持续更新的法规标准和专业知识库，也必须保留人工复核、专家把关、过程留痕和申诉纠错机制。只有让模型判断可解释、数据来源可追溯、处置流程可审计，AI才能从辅助工具变成可信治理能力。

四是共治增效，把精准监管与惠企服务统一起来。AI不能只意味着更密集的监控和更快的处罚，也应当帮助企业降低合规成本，帮助公众理解环境规则，帮助政府减少对守法主体的无效打扰。杭州AI环评把服务前移，深圳非现场监管减少无差别巡查，湖州“数字两山”平台把生态保护与价值实现连接起来。这些经验说明，AI赋能生态环境治理的目标不是简单“管住”，而是推动政府、企业、社会在同一套可信信息和规则体系下共同治理。

三、AI赋能上海生态环境治理的对策建议

上海环境治理场景复杂，同时具备人工智能产业基础雄厚、数据资源丰富等优势，在此基础上，应推动人工智能与生态环境治理深度融合，形成具有上海特色的智慧、精准、高效、可信治理模式。

一是坚持问题导向，以真实治理场景牵引AI应用。上海推进AI赋能生态环境治理，不能停留在建设平台、展示技术的层面，而应从超大城市生态环境治理的痛点出发，围绕大气复合污染、机动车和船舶排放、建筑工地扬尘、危险废物监管、生态空间保护等重点领域，选择一批需求明确、责任清晰、成效可评估的应用场景。只有让AI从一线治理问题中生长出来，才能避免“先建平台、后找用途”的展示型工程。

二是坚持闭环治理，推动AI预警直达治理末梢。上海应依托“一网统管”和生态环境监管体系，将AI识别出的异常线索自动接入区、街镇、园区和执法队伍的工作流程，形成“监测感知-智能研判-任务派单-核查整改-结果评价”的闭环。对一般环境问题，可通过网格化机制快速处置；对反复发生、高风险或跨区域问题，应启动部门协同和联合执法机制。特别是跨界污染、固废非法转移等问题，需要打破行政边界和部门壁垒，推动数据共享、任务共办、结果共评，使AI不只是屏幕上的预警红点，而是真正进入治理链条。

三是坚持可信可控，构建“数据+模型+规则+专家”的治理机制。生态环境治理具有较强的专业性，AI可以辅助判断，但不能简单替代行政决策。上海应建设高质量生态环境数据底座，统一数据标准，打通环境质量、污染源、排污许可、环评审批、行政执法、企业信用等数据资源，并同步建设法规标准库、污染特征库、治理工艺库和典型案例库。在此基础上，发展生态环境治理大模型，服务环评辅助审查、执法案卷评查、企业合规诊断、污染成因分析等场景。对于涉及行政处罚、企业信用评价和重大项目审批的事项，更应坚持AI辅助、人工决策、责任明确，防止算法偏差、数据误判和过度监管。

四是坚持服务增效，让AI更有精度和温度。园区和中小企业需要的不只是检查，也需要智能体检、设施预警、政策咨询和整改指导。上海可在重点园区和临港新片区等区域推广AI环保管家，为企业提供环评预判、环保设施运行诊断、环境风险自查等服务，引导企业从被动迎检转向主动合规。对守法记录良好、风险较低的企业，可减少无差别现场检查；对风险较高、异常频发的主体，则实施精准监管。与此同时，可通过数字化平台向公众开放更多环境信息，鼓励社会监督和志愿巡护参与。

世界人工智能大会所讨论的，不只是更强的算力、更大的模型，更是人工智能如何走向可持续发展、融入城市治理并增进公共福祉。对上海而言，AI赋能生态环境治理，正是把大会关于创新发展、安全可控、开放协同和全球治理的共识转化为城市实景的重要切口。它不是把生态环境治理装进一个更大的屏幕，而是让监测更接近真实、预警更接近风险、执法更接近公平、服务更贴近企业和市民。唯有坚持场景牵引、闭环运行、可信可控和多元共治，才能让AI真正成长为守护绿水青山的治理新引擎。

（作者王文琪系上海社会科学院生态与可持续发展研究所助理研究员，本文系上海市哲学社会科学规划课题“现代化人民城市视域下环境治理能力的测度、转化与现代化路径研究”的阶段性成果。）

“可持续方法论”专栏，旨在厘清城市在可持续发展中遇到的棘手问题，并提供解题思路与方案。