中新網(wǎng)北京9月14日電(記者 趙方園)“當(dāng)前人工智能在環(huán)境監(jiān)測中仍處于‘小場景’應(yīng)用階段，要走向更大范圍，關(guān)鍵在于推動數(shù)據(jù)開放與共享?！痹诘谒膶蒙鷳B(tài)環(huán)保產(chǎn)業(yè)服務(wù)雙碳戰(zhàn)略院士論壇間隙，中國工程院院士、中國科學(xué)院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所研究員劉文清在接受中新網(wǎng)等多家媒體采訪時如此表示。

　　劉文清將人工智能發(fā)展劃分為三個階段：計算智能、感知智能和認(rèn)知智能。他認(rèn)為，當(dāng)前環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域仍處于“感知智能”的初級階段。

　　“大氣環(huán)境成分復(fù)雜，包括污染氣體、溫室氣體、氣溶膠等，僅依靠地面監(jiān)測站點(diǎn)的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠?！眲⑽那迮e例說，“以北京市石景山區(qū)為例，即使布設(shè)多個監(jiān)測點(diǎn)位，也只能獲得'離散數(shù)據(jù)'，難以準(zhǔn)確反映整個區(qū)域的空氣質(zhì)量狀況?！?/p>

　　劉文清指出，人工智能的價值在于能夠“彌合數(shù)據(jù)空白”。通過整合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、地面監(jiān)測數(shù)據(jù)以及地形地貌、污染排放和氣象特征等多源信息，人工智能可以實(shí)現(xiàn)“每小時一幅圖”，動態(tài)展示區(qū)域空氣質(zhì)量變化。這種能力標(biāo)志著環(huán)境監(jiān)測技術(shù)的重要突破。

　　劉文清用醫(yī)學(xué)影像技術(shù)作了生動比喻，“幾十年前，拍X光片就是很先進(jìn)的技術(shù)了。現(xiàn)在醫(yī)院普遍使用CT甚至核磁共振，能夠分層、立體地觀察病灶。環(huán)境監(jiān)測同樣需要這樣的技術(shù)升級——通過更多維度、更高精度的數(shù)據(jù)，我們不僅能看到表象，更能解析污染成因?！?/p>

　　在談到碳監(jiān)測時，劉文清指出了當(dāng)前面臨的技術(shù)難題。

　　“碳計量是通過量化方法測算溫室氣體排放量的技術(shù)體系。到2030年，我國二氧化碳排放預(yù)計在110億噸左右，到2060年要降至10億噸，這意味著90%的排放需要依靠技術(shù)手段消解。”劉文清表示。

　　目前主要依靠“賬面計算”方式——通過消耗的煤、電量來推算碳排放量，這種方法難以滿足精準(zhǔn)計量需求?！懊旱钠焚|(zhì)不同，排放量差別很大。同時，新能源的快速增長使情況變得更加復(fù)雜?！?/p>

　　劉文清強(qiáng)調(diào)，必須發(fā)展“現(xiàn)場計量”技術(shù)，在工廠排放口直接監(jiān)測，才能獲得準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。但現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)是，很多化工園區(qū)70%的排放是無組織排放，以緩慢泄漏形式發(fā)生，難以準(zhǔn)確測算。

　　監(jiān)測精度是另一大挑戰(zhàn)。劉文清指出：“大氣二氧化碳濃度約為420ppm，年變化僅1-2ppm。如果儀器分辨率達(dá)不到0.1ppm，就無法捕捉到這些微小變化。缺乏精準(zhǔn)監(jiān)測能力，就無法實(shí)現(xiàn)可追溯、可驗(yàn)證的碳管理?！?/p>

　　為推動人工智能在環(huán)境監(jiān)測中的深入應(yīng)用，劉文清提出兩大關(guān)鍵舉措：一是打破數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)跨部門數(shù)據(jù)共享；二是推動監(jiān)測技術(shù)持續(xù)升級。“如果氣象、海洋、國土等衛(wèi)星數(shù)據(jù)不能開放共享，人工智能就只能停留在‘小場景’。”他同時表示，監(jiān)測技術(shù)也需不斷迭代，例如在生態(tài)保護(hù)區(qū)采用更高性能的紅外相機(jī)，甚至探索基于無線電波感知的新方法。

　　“人工智能在環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用才剛剛起步，但前景廣闊。”劉文清總結(jié)道，“隨著碳計量精度提升、數(shù)據(jù)進(jìn)一步開放和技術(shù)融合創(chuàng)新，人工智能必將成為支撐綠色低碳發(fā)展的重要力量?！?完)