人工智能在环境监测中的应用现状 - 当前人工智能在环境监测中仍处于“小场景”应用阶段和“感知智能”的初级阶段[1] - 人工智能的价值在于能够整合卫星遥感、地面监测、地形地貌、污染排放和气象特征等多源信息，弥合数据空白，实现动态展示区域空气质量变化[1] - 人工智能在环境监测中的应用刚刚起步，但前景广阔，将成为支撑绿色低碳发展的重要力量[3] 环境监测技术挑战与需求 - 大气环境成分复杂，仅依靠地面监测站点的离散数据难以准确反映整个区域的空气质量状况[1] - 环境监测需要技术升级，通过更多维度、更高精度的数据来解析污染成因，类似于医学影像从X光片到CT、核磁共振的进步[2] - 监测精度是一大挑战，大气二氧化碳浓度约为420ppm，年变化仅1-2ppm，要求仪器分辨率达到0.1ppm才能捕捉微小变化[3] 碳监测与计量技术 - 碳计量是通过量化方法测算温室气体排放量的技术体系，预计到2030年中国二氧化碳排放量在110亿吨左右，到2060年需降至10亿吨，意味着90%的排放需依靠技术手段消解[2] - 目前主要依靠“账面计算”方式，通过消耗的煤、电量来推算碳排放量，但该方法难以满足精准计量需求，因煤品差异和新能源快速增长而变得复杂[2] - 必须发展“现场计量”技术，在工厂排放口直接监测以获得准确数据，但现实挑战是很多化工园区70%的排放是无组织排放，以缓慢泄漏形式发生，难以准确测算[2] 推动人工智能应用的关键举措 - 推动人工智能走向更大范围应用的关键在于打破数据壁垒，实现跨部门数据共享，如果气象、海洋、国土等卫星数据不能开放共享，人工智能就只能停留在“小场景”[3] - 需要推动监测技术持续升级和迭代，例如在生态保护区采用更高性能的红外相机，甚至探索基于无线电波感知的新方法[3]