在整体思路上，推动智能技术在生态环境治理领域发挥实效，需要建立统一规划、标准明确和凝聚多元主体参与的制度机制，在党委领导下，形成政府、企业、社会等各方协同的治理合力。政府制定整体规划，在技术标准、数据安全、能力建设和监管机制等方面统一规范，为地方因地制宜应用智能技术提供指导和政策支持。同时，除鼓励本土自主创新外，还应主动对接全球开源资源，建立开放合作平台和开放项目库，推动国内外技术资源融合互动，加快实现技术创新与迭代，结合我国丰富的环境治理实践，形成具有中国特色的智能解决方案。

 

  从总体架构看，现代化生态环境智能治理体系可以概括为“一大脑、两支撑、多场景”的结构布局。“一大脑”即生态环境大模型体系，包括具备通用生态环境知识、综合推理能力和决策能力的中枢大模型，以及从中枢大模型衍生出的多个轻量化、场景化小模型，分别服务于大气、水、土壤、固废等具体治理任务。大模型负责系统级的认知、理解与指挥功能，可实现对生态环境治理的综合研判与科学决策；小模型则具备更强的适配性和专业度，可部署于局域网等边缘侧环境。此外，还需建设包含智能体等通用智能工具链，支撑模型开发、调用与任务执行，实现大小模型的高效联动。

 

  “两支撑”指高质量的领域知识库和高效安全的算力体系，共同构成支撑生态环境大模型持续进化与多场景智能应用的基础设施体系。首先，领域知识库以人工智能友好型的架构为目标，系统整合结构化监测数据与非结构化专业知识资源，以高质量数据和丰富的知识内容反哺大模型，持续提升其治理智能化水平。同时，构建分级分类的数据管理体系，明确公开数据、涉密数据的边界与策略，引入数据空间等新型技术实现数据的“可用不可见”，确保数据高效流通与安全保护。其次，算力基础设施建设应坚持“统筹布局、优化结构、注重效能”的基本原则。以国家层面的统筹协调为引领，推动中央与地方联合布局区域性算力中心，探索“政企共建、资源共用”的服务模式。鼓励高校、科研机构、环保企业等多元主体参与智算基础设施建设，推动形成绿色低碳、安全可靠、经济高效的算力资源池。

 

  “多场景”则强调生态环境智能治理需因地制宜，针对污染防治、生态修复、风险预警、执法监管等典型场景，开发差异化技术路径与智能工具，强化智能技术与传统治理手段的深度融合应用。通过典型场景的试点实践，不断推动模型的动态迭代与反馈优化，加快实现从“技术供给驱动”向“治理需求牵引”的模式转型，切实提升智能治理的整体效能与场景落地能力。