当前，我国生态环境治理的智能化转型初见成效，在多个重点领域逐步形成可复制、可推广的实践经验，展现出数字技术赋能生态文明建设的广阔前景。在环境监测领域，覆盖广、响应快、集成化程度高的智能监测网络加快构建，部分地区已实现对大气、水、土、声等多因子环境质量的全天候、全流程、全要素监测。在生态保护与风险防控领域，各类数字平台逐步建成投用，生态大数据、遥感监测与智能识别等技术广泛应用于洪水预警、海洋垃圾识别、土地退化监测与生态修复监管等场景。农村地区数字治理能力不断增强，智能终端下沉与数据平台建设初见成效，为推动城乡生态环境治理一体化奠定了坚实基础。在水务治理领域，人工智能、物联网与数字孪生等新兴技术深度融合，推动水资源监测、水质预警、水务设施调度与维护全面升级。部分地区已通过构建智慧水务系统，有效提升了供排水系统运行效率与漏损控制能力，实现从被动响应向主动管理的转变。从总体上看，智能化转型正在推动我国生态环境治理由“粗放管理”向“精细治理”跃升，为实现高水平生态环境保护和生态环境治理体系现代化提供了重要支撑。

 

  尽管生态环境智能治理初见成效，但在实际推进过程中仍面临诸多挑战。技术的成熟与应用普及并非一蹴而就，许多实际问题仍需在进一步推动智能化治理的过程中予以解决。首先，许多地方的治理系统仍停留在单纯的数据可视化和被动报警阶段，缺乏对潜在污染源的智能预测和主动干预能力，难以满足现代治理所需的“精细化”“实时协同”要求。其次，数据分散与标准缺失问题较为普遍。生态环境相关数据分散在不同部门和系统之间，缺乏统一规范，导致数据难以打通，算法模型也无法获得充足的高质量数据支撑。最后，技术和人才短板制约显现。生态环境智能治理对算法研发、场景建模和跨界复合型人才的需求不断上升，但当前很少有基层工作人员既懂环保又懂人工智能。综上，生态环境智能治理在实现广泛落地之前，仍需在机制设计、资源统筹和能力建设等方面进一步突破。

 

  新一轮科技革命浪潮中，人工智能技术实现跃升式发展，特别是从判别式人工智能向生成式人工智能的范式转变，为破解上述难题带来了重大契机。传统判别式人工智能通常专注于在特定场景中发挥作用，例如在大气污染预警方面，通过机器学习算法对空气质量指标进行模型训练，识别出潜在污染风险区。如今，生成式人工智能借助通用大模型，可以更灵活、更具创造性地应对各类生态环境治理需求。为充分发挥判别式与生成式人工智能技术的各自优势，并推动其与生态环境治理的深度融合，亟须在国家战略层面统筹规划，构建系统性、可持续的生态环境智能治理体系，以确保技术应用能够在不同治理场景中持续创新与优化。