【谷騰環(huán)保網訊】當前，“十四五”規(guī)劃進入收官階段。經過五年不懈努力，我國大氣污染治理取得顯著成效：2024年，全國PM2.5平均濃度已降至29.3微克/立方米，較2015年下降20.7微克/立方米，距離2035年實現25微克/立方米以下的目標已不足5微克/立方米。

然而，近日我國一些地區(qū)再次出現的污染天氣過程，凸顯出大氣污染治理工作的復雜性與長期性。這也表明，我國大氣污染治理進入深水區(qū)后，改善空氣質量需要更精準的問題識別和治理措施，對建立“精準把脈”“靶向治療”的大氣污染精準治理模式提出了更高要求。

2025年8月26日國務院印發(fā)《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，要求將人工智能融入生態(tài)環(huán)境治理，推動構建智能協(xié)同的精準治理模式，為在新形勢下推進大氣污染精準治理指明了方向。

然而，將人工智能技術真正應用于大氣污染防治仍面臨諸多挑戰(zhàn)。技術方面，需要融合氣象、空氣質量監(jiān)測、污染源清單等多源數據，并協(xié)調運用多種算法構建可實際運行的業(yè)務平臺。人才方面，開發(fā)這類系統(tǒng)需要環(huán)境科學、氣象學、數據科學、計算機工程與人工智能等多學科背景的復合型團隊，組建難度大。成本方面，據部分城市公開招投標數據，一套空氣污染溯源模型和系統(tǒng)平臺的開發(fā)成本從幾十萬元到上千萬元不等，這對區(qū)縣及經濟欠發(fā)達地區(qū)治理大氣污染形成了現實壁壘。此外，若各地重復開發(fā)功能相近的平臺，還將造成巨大的資源浪費。如何讓“人工智能+”跨越成本鴻溝，開發(fā)好用、普惠的工具，成為亟待破解的難題。

在筆者看來，要走出這一困境，亟須創(chuàng)新“人工智能+大氣污染治理”公共產品供給方式。圍繞落實國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》提出的“強化基礎支撐能力”，加快建設統(tǒng)一的人工智能模型庫和算法平臺，實現大氣污染監(jiān)測、預報、溯源等模型的標準化、模塊化與服務化，形成政府、科研機構、企業(yè)等共建共享的大氣污染治理智能模型體系。

對于政府部門而言，這有助于避免各地在相似系統(tǒng)上的重復投資與資源浪費，實現技術成果的規(guī)�；瘡陀�。特別是對財政能力有限的區(qū)縣和經濟欠發(fā)達地區(qū)，能夠以最小化的邊際成本獲得與發(fā)達地區(qū)同等水平的智能治理工具，從而有效彌補發(fā)展不平衡所帶來的環(huán)境治理能力差異。對環(huán)保企業(yè)而言，也將顯著降低其應用先進技術的初始成本與創(chuàng)新門檻，從而加快技術落地。

建設統(tǒng)一的人工智能模型庫和算法平臺時，一方面，要重點提高空氣質量預測能力，以便更精準地采取應急措施實現削峰降頻。另一方面，要重點提高污染溯源分析能力，以便更精準地發(fā)現污染源，推動環(huán)境執(zhí)法從“人防為主”向“技防優(yōu)先”轉變，進一步提高入企檢查發(fā)現問題的比例，同時減少入企檢查頻次和對生產經營活動的干擾。

為進一步建立并完善“人工智能+大氣污染治理”領域的公共產品供給機制，還需要發(fā)揮政府、科研機構、企業(yè)等各方的作用。政府部門應該發(fā)揮主導作用，中央政府部門負責頂層設計、總體規(guī)劃、標準制定與數據平臺開放監(jiān)管等；地方政府則結合實際需求，提出具體應用場景，并通過采購引導市場創(chuàng)新�？蒲袡C構和高校應專注模型研發(fā)與算法創(chuàng)新，開發(fā)開源、權威的基礎模型和核心算法，攻克基礎性、前瞻性技術難題，為公共產品提供技術源泉。企業(yè)則要聚焦應用落地，專注于在具體場景中進行二次開發(fā)和個性化應用，為地方政府提供定制化的解決方案和技術服務。

相信通過“人工智能+大氣污染治理”公共產品供給模式的建立與完善，我們必將構建起更加協(xié)同高效的大氣污染治理體系，為2035年實現“美麗中國”空氣質量目標奠定堅實基礎。

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