显著提升了科学仪器的感知能力、数据处理效率和智能决策水平，推动了自动采样、实时分析、远程控制等智能化功能的发展，

  正深刻改变着环境监视测定领域的科研和应用模式。今年上半年，《国家生态环境监测网络数智化转型方案》正式对外发布，我国环境监视测定的数智化转型已进入关键时期，在AI、物联网及大数据等技术的支持下，部分领域已经取得了显著进展。然而，也面临着应用场景需进一步拓展、技术发展不平衡以及数据集成与共享机制不完善等诸多挑战。针对这样一些问题，生态环境部海河流域北海海域生态环境监督管理局副局长罗阳，凭借其在流域水质监测领域的多年经验，在接受仪器信息网采访时，深入分析了“环境监视测定+人工智能”的融合成果，并探讨了当前存在的瓶颈及未来可能的突破方向。

  首先，AI在感知能力和数据处理能力方面取得了显著提升，这对科学仪器的发展起到了重要的推动作用。目前，许多仪器设施已具备图像识别、语音识别等功能，有效提升了数据采集的精准度和效率；其次，人工智能还增强了设备的自主决策与智能控制能力，使得环境监视测定更为精细化，并大幅度降低了人工的干预；同时，在预测与预警方面，人工智可提供更准确的趋势判断和风险预警，应用的意义重大。随着AI与科学仪器的深层次地融合，越来越多创新成果不断涌现，为我国绿色发展提供了强有力的技术支撑。目前，已有智能化水质自动监测系统投入到正常的使用中，这些系统通常部署在野外、湖泊或旅游景点，可以在一定程度上完成自动采样、实时分析和远程控制。一旦系统发生故障，就算技术人没办法亲临现场，也可通过远程指导完成维护；再如智能空气监测站系统，我们正真看到，在两会期间，生态环境部黄部长通过展示从北京市大气环境监视测定仪器上取下的两块滤膜，直观呈现了我国空气质量改善的成果。这一成果正是依托自动化监测系统实现的自主采样与实时监测，有效提升了对重大污染事件的预警能力。

  我曾参与一个将AI与大数据技术相结合的蓝藻爆发预报预警项目。我们借鉴天气预报的模式，实现了对未来6天内蓝藻爆发趋势的预测，并可精准锁定未来3天内的爆发时间和区域。当时在太湖地区来测试时，传统的方法主要依赖人工检测水体中的五项参数来判断蓝藻情况，但这样的形式存在精度低、没办法实现早期预警的问题。而我们应用人工智能技术后，整合了气象因子数据链，包括气温、云层、日照、辐射等，借助北京国际气象站的公开数据，提前预判了蓝藻可能爆发的具体区域和时间，从而为有关部门提供充足的应对时间。另一个案例是秦皇岛洋河水库。该地气候多变，蓝藻分布不规律。有一次当地部门发现氮磷指标突然超标，怀疑是监测设备故障。但我们通过AI模型分析得到，由于风速变化，蓝藻被集中吹至水库中心，导致局部浓度升高。这一分析不仅验证了监测数据的准确性，也为后续应急响应提供了科学依据。

  我国环境监视测定的数智化转型正处于关键发展阶段，既面临挑战，也蕴含机遇。从国家层面来看，顶层设计正在逐渐完备，为后续发展奠定了基础。从具体实践来看，我认为有以下几个问题需要我们来关注：一是技术发展水平参差不齐。尽管新兴企业不断涌现，人工智能、物联网、大数据等技术也在逐步落地，但大多数仍停留在表层应用阶段，缺乏与业务场景的深度绑定。尤其在中西部地区，数字化转型进展相对滞后。二是应用场景有待拓展。尤其是在污染溯源、蓝藻水华预警等监管难题上，现存技术方案仍有较大提升空间，亟需更多创新性的解决方案。三是数据集成与共享机制尚不完善。当前各部门间的数据壁垒严重，水利、环保、自然资源、工信等部门之间的数据未能实现有效共享，影响了AI和大数据在环境监视测定中的应用效果。如何在保障数据安全的前提下推进共享，是一个亟待解决的核心问题。四是监测设备的可靠性与抗干扰的能力要提升。在高原、极端气候等复杂环境中，部分设备的表现仍不稳定，这限制了其在更广泛场景中的应用。这些都是转型过程中面临的挑战。

  首先，要强化碳排放监测能力。这是落实“双碳”战略的基础，也是科学仪器行业的重要增长点；其次，要推动监测手段的智能化转型。利用物联网、大数据和人工智能技术，实现数据的自动化采集、集成分析与精准决策。未来，单一设备将难以满足复杂需求，设备间的协同与集成将成为趋势；此外，要拓展服务的延伸应用。当前环境监视测定服务已具备一定深度和广度，但仍需向污染修复、生态修复、碳交易等领域延伸，提供从数据输出到解决方案的一体化服务。同时，还要建立跨部门、跨地域的数据共享机制，并重视复合型人才的培养。只有多方协作、共同发力，才能真正推动行业的可持续发展，为“美丽中国”建设提供坚实支撑。

  第一个方面是智能化监测设备的普及。我们在科学仪器年会展示的大量门类齐全的智能设备，未来将在全国范围内加快推广应用。这些设备将具备抗干扰、自动采样、实时分析、远程控制等功能，明显提升监测效率与质量；第二个方面是基于大数据的水质监测与预警系统。通过整合历史数据与实时监测结果，构建模型进行趋势预测；第三个方面是水质溯源与污染源调控的智能化。目前这方面仍以人工为主，未来将借助AI模型实现精准溯源与动态调控；另外一个重要的方向是生物传感技术的应用。相较于传统的化学检测的新方法，生物传感技术通过感知浮游植物、鱼类等生物反应，可更快速、直观地判断污染类型。例如通过鱼类死亡症状推断污染物种类，进而有明确的目的性地开展深入分析。我预计上述技术在未来5~10年内会逐步成熟并大范围的应用，并将带来深刻的行业变革，推动水质监测迈向更高水平，我也期待着这些新的技术能为大家带来更实际的效益。