随着DeepSeek的爆火，各种生成式大语言模型受到了社会各界高度关注。当前，各行各业都在积极探索如何更好地让AI服务于自身的工作，生态环境领域也不例外。绿巢环境产业平台创始人、环境与低碳人工智能研究中心首席科学家王世汶在接受中环报记者采访时表示，AI的深度应用将使生态环境领域迎来一次深刻的变革。在他看来，环保产业从业者越早越深度地拥抱AI，未来的竞争优势就越发明显，这一点是毋庸置疑的。

王世汶，清华大学环境工程博士、经济学博士后，绿巢环境产业平台创始人，环境与低碳人工智能研究中心首席科学家。主要研究方向为环境人工智能、环境数字化、环境产业、环境管理等，担任过30多项国内外课题负责人，有26项发明获得国家专利。

中国环境报：大语言模型的爆发，会给生态环境保护工作带来怎样的影响？

王世汶：AI是人工智能（Artificial Intelligence）的缩写，这个词源于1956年的达特茅斯会议。当年8月，多位科学家聚集在美国达特茅斯学院共同讨论如何用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能，1956年也被公认为人工智能的元年。此后，人工智能经历了多个发展阶段。

AI可以分成判断式AI和生成式AI，判断式AI是从给定的数据中根据精准的判断逻辑给出最符合要求的结果，比如人脸识别、广告推荐等。这类AI无法生成新的、创造性的内容，仅能根据自有的数据和给定的标准来进行判断。这类判断式AI在过去环境监测领域应用较为广泛，典型案例就是监测数据自动报警。

2022年11月30日，ChatGPT3.5的问世，让世人见识了生成式大语言模型带来的惊人效果，以此时间点为界限，生成式AI开始受到狂热的追捧。不同于传统的判断式AI，生成式AI能学习并生成具有逻辑的新内容。比如，可以根据要求生成文章、进行逻辑推理运算等，可以完成一些系统性的具有创造性的工作。生成式AI通过学习和推理，还可以做出自主决策，比如自动驾驶、个性化教育、医疗诊断、药物研发等。生成式AI在生态环境领域可以广泛用在政府环境管理与决策、环境设施无人运维、撰写行业专业报告、智能客服问答、生成规划设计方案、新污染物的发现和传播、环境新材料新药剂的研发等多个方面。

当下，生成式AI在环境领域中的应用和贡献还处于早期的探索阶段。从大语言模型发展到AI的系统应用，还需要AI和环境专业的纵深融合。在这个过程中，环境行业大模型、环境行业AI通用工具、环境行业数据是必备的三大前提条件，只有这三大条件都具备了，AI在环境领域中的应用才有可能广泛地普及，并形成具体和多样化的应用成果。

中国环境报：如何才能让AI更好地为生态环境保护工作服务？

王世汶： AI技术在生态环境领域的应用前景非常广阔，但也面临不少挑战。比如，行业数据的可获得性、数据的治理水平，行业专有AI工具的创建、数据与工具的智能调用水平等，这都对AI在生态环境领域的应用提出了前所未有的挑战。

DeepSeek等国产基础大模型的突破，不仅降低了AI的应用门槛，打破了使用高水平基础大模型的封锁，更为环保产业智能化转型提供了普惠性的技术底座，具有极大的利好预期。但需要注意的是，DeepSeek只是基础大语言模型，它不能代替环境行业大模型，更不能把DeepSeek和AI完全画等号。基础大模型的跨越式进步，与其说是终端使用者的盛宴，更应该是应用开发者的巨大福音。当前要用类似DeepSeek这样的基础大模型来完成专业工作还基本上无法胜任，必须进行更深层次的系统性开发，需要构建环境领域的AI工具矩阵和场景应用生态。AI是个极其复杂的关于数据寻找和数据处理加工的系统工程，从基础大模型到真正的AI应用落地是一件非常专业的事，还有很长的路要走，这个过程中还需要非常多的AI工具创新和AI与环境专业结合的工程级别的创新需要突破。

要让AI更好地服务于生态环境领域，还需要构建行业大模型、行业专业知识库和行业专有AI工具库，这三者是实现AI在行业内应用的基础。行业大模型是基于基础大模型的进一步优化、微调和专业数据导入；专业知识库则是相关单位自身的数据积累，包括监测数据、行业数据、企业数据等，但在真正使用前，这些数据必须进行系统性地治理，以便大模型可以精准地调用和使用；行业AI工具库则是为环保行业提供的AI专业工具包，这是其他通用的AI工具无法替代的。

AI的行业应用就好比建造一架飞机来运输人或货物，必须要有航空专用发动机，还要有专用的驾驶导航系统、特殊的机身构造、专用材料、通讯油路、轮子、机翼等。只有这些都具备了，一架可以真正完成任务的飞机才算具备使用条件。

目前，行业的数据大部分分散在不同的单位或政府机构中，互联网上虽然有大量的泛行业数据，但精准性、科学性、合理性都存在缺陷，但所有这些数据在导入AI应用时都需要做专业的数据治理，否则数据不准，大模型处理后出来的结果往往是错误的或者缺乏合理性的。数据治理是一件非常繁杂辛苦又需要有专业技术和经验的工作，需要专业的技术支撑。

中国环境报：对于以DeepSeeK为代表的AI大模型带来的机遇和挑战，环境从业者该如何面对？需要做好哪些准备？

王世汶：当前，生态环境领域对AI技术的应用仍处于早期阶段，但方向是坚定和明确的，没有哪一个行业未来不会被AI改造和重构。环保行业需要认清发展前景和必然性、自身现状和条件，梳理好实现路径。在未来的一年到两年内，随着行业数据治理水平提升、AI技术不断进步和与环境融合的加深，生态环境领域将迎来一次深刻的变革，说是颠覆也不为过，这一天的到来可能比预想的还要更快。我认为，一个没有深度使用AI的单位，不管是政府、科研院所还是企业，在不远的未来都是落后和缺乏竞争力的。

去年我就曾对很多环保企业负责人说过，对于想要实现持续发展的企业，非常有必要构建企业自己的业务大模型或者说AI系统，但可能当时大家对这个潮流的认知还不像今天这样深刻。那些拥有自己的技术特点、经验储备、大量案例积累的企业，通过构建自己的“AI大脑”，会从企业的运营效率、团队培养、创新研发、降本增效等方面极大地提升自身竞争力。因此，对于环保产业从业者来说，越早越深度地拥抱AI，未来的竞争优势就越发明显，这一点毋庸置疑。