要将现代化生态环境智能治理体系从顶层设计落到实处，不仅需有清晰的技术路径和系统架构，更要围绕标准、人才、数据、场景等关键环节，同步健全制度保障与能力支撑，形成高效协同的政策机制和技术支撑体系。

 

  完善标准体系，夯实智能治理的基础。坚持“统一规范、面向应用、动态迭代”的导向，推进数据标准、模型规范与知识管理体系的系统化建设。在数据管理标准方面，应制定涵盖数据采集、存储、传输、共享和质量控制的全流程标准，推动数据资源在模型训练与治理实践中的高效对接。在模型与接口规范方面，应面向生态环境大模型体系，建立覆盖模型架构、接口协议、评估指标等维度的技术规范，支撑不同平台、区域间的模型迁移与协同部署。在知识管理框架方面，应搭建统一的知识组织与检索体系，推进多源异构环境信息的结构化表达、标准化建模和智能化调用，提升模型对知识的理解、集成与推理能力。

 

  强化能力建设，健全智能治理人才保障机制。现代化的生态环境智能治理体系离不开高素质的专业人才支撑，应统筹推动多层次、多类型人才队伍建设，健全能力评价和资质准入机制。在人才培养机制方面，可通过设立专项培训、交叉学科教育计划和“政产学研用”融合机制，培养一批既懂人工智能又熟悉生态环境业务的复合型治理人才。在能力认定与考核体系方面，应建立面向模型开发、部署、运维、监管等不同环节的能力评价指标体系，确保从业人员具备“能用、会用、善用”的实战能力。

 

  推进数据共享与安全管理，提升数据流通与治理协同效率。数据是智能治理的“源头活水”，必须在保障安全的前提下加快打通数据壁垒。根据数据敏感程度建立分层分级的管理机制，采用“可用不可见”等安全策略，借助数据空间、联邦学习等技术实现敏感数据的安全可控利用。搭建统一的数据交换与授权平台，明晰各方在数据采集、使用、更新与保护中的权责边界，推动环境数据在中央—地方、部门—行业之间有序流动，为跨区域联防联控和区域协同治理提供数据支撑。

 

  拓展多元应用场景，以实践带动技术优化与制度完善。生态环境智能治理模型的生命力在于“能用、好用、普及可用”。应紧扣重点领域，推动典型场景试点先行先试，通过“用中优化”“用中迭代”不断完善系统能力。结合不同区域的生态环境类型、产业结构和治理需求，遴选一批典型场景进行落地试点，形成“从局部突破到系统推广”的迭代模式。通过典型应用中的数据反馈、实际问题与治理成效不断优化模型，实现人工智能工具与现实治理需求双向互动，不断提升模型适应性与治理精准性。

 

  （作者：徐明、李楠、贺克斌，分别系清华大学碳中和讲席教授、环境学院副院长，清华大学环境学院生态环境人工智能研究中心副主任，中国工程院院士、清华大学碳中和研究院院长）