在全球范围内，数字技术正以前所未有的速度重塑生态环境治理的格局。2025年，人工智能（AI）在生态保护、污染监测和资源管理等多个领域的应用不断深化，成为推动“绿色发展”战略的重要引擎。近期在福州举行的第八届数字中国建设峰会中，生态环境部与地方政府联手，展示了以AI为核心的多项创新实践，彰显了我国在AI技术革新与生态文明建设融合方面的领先优势。通过深度学习、神经网络、自然语言处理等前沿技术，AI已实现对水质、空气质量、森林覆盖等关键指标的实时监测和智能分析，为生态环境保护提供了坚实的科技支撑。

　　核心技术方面，深度学习模型在环境大数据中的应用表现尤为突出。以福建省为例，其建立的全国首个覆盖省、市、县三级的生态云平台，融合了超过190亿条环境数据，通过多层神经网络实现对水质、空气污染物的预测和预警。以闽江干流为例，利用AI驱动的水质监测系统，实现了全国大江大河中水质最优的目标，确保优良水比例达到了100%。此外，基于大数据与物联网技术的智能感知网络，有效支撑了河湖巡检、污染源追溯、生态修复等多项任务，极大提升了治理效率。

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　　在企业层面，国内领先的通信与科技公司如中国联通、科大讯飞在生态环境数字化转型中发挥了关键作用。中国联通利用5G-A和算网融合技术，打造了天地一体感知体系，不仅实现了福建木兰溪流域水质智能监测，还推出了“联通碳生活”应用，预计上线吨的碳能量减排量，彰显了AI在碳中和目标中的创新应用能力。而科大讯飞则通过构建“基础大模型—行业大模型—场景大模型”的分层技术体系，有效解决了通用大模型在环境治理中的知识匮乏和推理不足的问题，为智能污染预报、智能执法提供了坚实的技术支撑。

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　　从行业发展趋势来看，AI技术在生态环境中的应用正向“深度融合”迈进。以浙江省为例，依托“数字浙江”战略，构建了覆盖全域的环境感知网络，开发了“浙里蓝天”等多项应用场景，利用大数据和人工智能实现污染预报、智能执法等多维度的治理创新。山东省也通过全链管理体系，实现机动车超标排放实时监控，整合公安、环保等多部门数据，打造了高效、智能的环境监管体系。这些实践彰显了AI赋能生态文明建设的巨大潜力，也反映出我国在技术创新和产业应用方面的持续领先。

　　专家普遍认为，随着深度学习和大模型技术的不断突破，未来AI将在污染源追溯、生态修复、环境风险评估等方面发挥更大作用。权威研究指出，AI技术的深度融合不仅能提升治理效率，还能实现资源的优化配置，助力我国实现2030年前碳达峰、2060年碳中和的战略目标。然而，也应警惕数据安全、模型偏差等潜在风险，确保技术应用的科学性和可持续性。

　　未来，推动AI与生态环境深度融合的关键在于加强技术创新、完善法规体系、促进多方合作。行业专家建议，政府应加大政策支持力度，推动企业与科研机构共同攻关核心技术，构建开放共享的生态平台。同时，应重视数据治理与隐私保护，确保AI技术在生态文明建设中的安全与公平。随着技术不断演进，AI将在实现绿色发展、构建美丽中国的道路上扮演越来越重要的角色，为全球生态环境治理提供中国方案和中国经验。