上海仪器仪表展关注到，第四届生态环保产业服务双碳战略院士论坛在北京举办期间，中国工程院院士、中科院安徽光学精密机械研究所研究员刘文清，就 AI 在环境监测领域的应用与突破方向，接受媒体专访并提出关键见解。

刘文清将 AI 发展分为计算、感知、认知三阶段，指出当前环境监测 AI 应用仍处 “感知智能” 初期。以大气监测为例，其成分复杂且地面站点数据零散，如北京石景山多监测点仅能获取 “离散数据”，难以精准反映区域空气质量，尤其在污染扩散动态追踪上存在明显短板，无法及时为应急管控提供精准点位指引。

不过，AI 可通过整合卫星遥感、地面监测、地形地貌、排放及气象数据，实现 “每小时动态监测图”，填补数据空白 —— 这种动态监测能实时捕捉污染迁移路径，为区域联防联控提供决策依据，这一突破为环境管理提供了科学支撑。他以医学影像类比：从 X 光到 CT、核磁共振的升级，如同环境监测需多维度高精度数据，以穿透表象解析污染成因。

谈及碳监测，刘文清直言瓶颈突出。我国 2030 年二氧化碳排放预计 110 亿吨，2060 年需降至 10 亿吨，90% 减排依赖技术，而当前 “账面计算”（依煤电消耗推算）误差大 —— 煤质差异、新能源普及加剧不精准，不仅影响企业碳配额分配公平性，更制约全国碳市场高效运行，无法满足双碳目标下精细化管理需求。

他提出 “现场计量” 是破局关键，需在工厂排放口实时监测，但化工园区 70% 无组织泄漏排放隐蔽难测，这些分散的微量排放长期累积，易造成区域碳核算偏差；同时，大气二氧化碳年变幅仅 1-2ppm（浓度 420ppm），仪器分辨率需达 0.1ppm 才能捕捉变化，精度不足则碳管理无从追溯验证，难以形成 “监测 - 核算 - 减排” 的闭环。

推动 AI 深度应用，刘文清建议两大举措：一是打破气象、海洋、国土等部门数据壁垒，实现共享，否则 AI 只能困于 “小场景”；二是升级监测技术，如生态保护区用高性能红外相机，可精准捕捉动植物活动与环境交互数据，辅助生态碳汇评估，在森林碳储量测算中能减少 20% 以上误差，同时探索无线电波感知新方法。

上海仪器仪表展了解到，“AI 在环境监测刚起步，前景广阔。” 刘文清表示，随着碳计量精度提升、数据开放与技术融合，AI 将成为绿色低碳发展的核心支撑，助力双碳目标实现。

来源：中国新闻网

如有侵权行为，请联系删除。