近日，國資委召開了“AI賦能產業更新”和企業人工智慧專項推介會。 會議指出，企業要把人工智慧發展擺在整體工作中，規劃加快建設一批智慧型計算中心。
事實上，人工智慧（AI）技術已經成為人類社會的重要組成部分，在各個領域都有廣泛的應用。 其中，環保領域也是人工智慧技術的重要應用之一。 近年來，許多地方在人工智慧在生態環境治理領域的應用取得了顯著成效。
進行了環境監測，處理效果顯著。
人工智慧可以幫助監測大氣、水和土壤中的各種汙染物。 環境資料是通過感測器等裝置收集的，人工智慧可以對其進行分析，以確定汙染物的型別和型別。 使用機器學習演算法，人工智慧可以**汙染水平，並提供實時監測和通知系統，以快速響應環境問題。
在推進白河流域治理的過程中，成都雙流區借助人工智慧流域管理系統，借助“大資料+人工智慧+物聯網”技術的加持，快速解決了白河水汙染物溯源難題。
據介紹，通過模型訓練優化，在白河流域96平方公里範圍內的雙流區部署了13個感測器，實現對雨水、生活汙水、工業廢水等三類排水口的全覆蓋監測。 同時，根據AI溯源演算法，準確率從40%提公升到80%以上，為環境執法的精準計時、精準定位提供了高效的輔助。
在全市大氣環境監測網和大氣汙染源資料全集的基礎上，利用人工智慧、大資料和大氣環境多源融合分析技術模型，開發生態環境部智慧型監測試點大氣精準監測分析應用，可為後續實施針對性治理提供科學決策支撐措施並實現大氣汙染控制。調峰和頻率降低”。
助力垃圾分類，實現自動化、智慧型化。
垃圾分類是環境保護領域的重要任務之一。 通過計算機視覺技術和機器學習演算法，人工智慧技術可以對垃圾進行分類識別，實現自動化處理，提高垃圾分類的效率和準確性。
目前，許多國家都在嘗試利用人工智慧技術來解決垃圾分類問題。
蘇伊士創新型“AutoDiag”固體廢物處理中心負責巴黎地區100多個城市的固體廢物收集和分類。 據悉，有了這種直接在垃圾分揀線上連續自動工作的質量控制技術，垃圾分揀效率會更高，結果會更可靠。 Autodiag智慧型識別技術已成功應用於塑料垃圾的分類檢測，成功率約985%。到2024年，該技術還將用於檢測紙張、紙板和塑料薄膜等。
在國內，2023年北京市懷柔區苗城鎮127套垃圾分類智慧型監控系統全部投入使用，工作人員可在辦公室實時監控20個社群（村）127個垃圾分類站的垃圾分類情況，從而開展有針對性的分類工作，以24小時智慧型監控模式代替人工監管模式， 節省人力物力，提高生活垃圾分揀率。
在浙江省平湖市曹橋街道京都嘉園，AI機械人用“智慧”代替人，當居民在放垃圾時無法分辨垃圾的種類時，可以讓機械人實時解答他們對垃圾分類的疑問，增加居民對垃圾分類的了解，提高垃圾分類的準確性， 也提高了居民參與垃圾分類的積極性。
據介紹，這款人工機械人可以24小時開啟智慧型監管模式，降低人工成本，並通過問題發現、取證、教育等閉環管理，建立垃圾分類長效監管機制，解決小區垃圾分類工作中人工監管成本高等管理痛點， 違法取證難、執法難、整改清理不及時、業務資料不準確等，為我們的垃圾分類工作開闢了新模式，助力垃圾分類加速實現智慧型化、數位化治理、精準化。
它將在實現碳中和的過程中發揮重要作用。
中國實現“雙碳”目標的時間緊迫，任務繁重。 為實現碳達峰、碳中和，人工智慧技術有望在未來發揮重要作用。
在製造業，尤其是中國製造業，人工智慧的應用潛力被低估了，但未來的製造業不僅規模化、標準化，而且智慧型化; 在製造過程中，可以結合人工智慧和相關技術來優化每個過程的效率，例如通過工業物聯網收集各種生產資料，然後借助深度學習演算法進行處理，提供建議，甚至實現自主優化。 交通運輸業是全球第二大碳排放源，有相當大的減排空間，可以通過智慧交通幫助節能減排。
國家原秘書長、中國氣象談判首席代表蘇偉曾表示：“數位化轉型與綠色低碳轉型融合發展至關重要，也為企業發展帶來新機遇，並指出數字科技企業要發揮零碳示範的引領作用，幫助上下游企業系統構建綠色價值鏈和產業鏈， 通過數字技術驅動電力、鋼鐵、石化、建築、交通等傳統行業的全產業鏈和價值鏈綠色轉型。 ”
據了解，香港中文大學（深圳）理工學院教授聯合團隊提出了首個基於碳衛星估算碳排放的人工智慧模型，並最終建立了碳衛星資料與碳排放資料的對映。
國際人工智慧領域知名學者、亞洲Microsoft研究院副院長劉鐵巖也認為，人工智慧技術可以幫助估算碳排放量，從而為做出碳減排相關決策提供參考。
人工智慧的應用仍然存在挑戰。
雖然人工智慧在幫助環保機構及相關企業更高效、更準確地開展環境監測、垃圾分類、碳排放監測、環境規劃和環境治理方面有著廣泛的應用，但其大規模應用也面臨一些挑戰。
例如，資料對環境非常重要，只有準確了解當前情況，才能做好全面控制。 然而，AI技術需要大量的資料進行訓練和學習，目前，AI還需要加強對環境資料的收集和管理，提高資料的質量和數量，以支援AI技術的應用。
此外，有業內人士表示，人工智慧的前期投入非常巨大，無論是技術、人力還是硬體基礎設施，都有非常巨大的需求。 此外，構建框架的過程需要一定的時間，而且運營成本非常高，這對小公司來說是乙個很大的壓力。
不過，黨委書記、國資委主任張玉卓強調，要推動企業實現更好的發展，在人工智慧領域發揮更大的作用。 因此，央企在環保領域可以先發揮自身優勢，在人工智慧領域進行布局。
首屆企業人工智慧專項推介會還強調，要開展AI+專項行動，強化需求牽引，加快賦能重點產業，構建一批產業多模態優質資料集，打造從基礎設施、演算法工具、智慧型平台到解決方案的大模型，賦能產業生態。