在美丽中国建设纵深推进的关键阶段，生态环境监测领域正迎来一场深刻的系统性变革。2025 年 3 月，生态环境部印发《国家生态环境监测网络数智化转型方案》，以人工智能、区块链、物联网等新技术为引擎，勾勒出国家生态环境监测网络从 “数字赋能” 到 “智能进化” 的清晰路径，为新时代生态环境治理体系和治理能力现代化注入强劲动力。
一、数智化转型：美丽中国建设的必然选择
随着污染防治攻坚战进入深水区，传统监测模式在数据精准性、响应时效性和业务协同性等方面的短板日益凸显。当前，生态环境治理对监测网络提出了 “精准治污靶向管控、科学治污模型支撑、依法治污数据存证” 的更高要求，数智化转型成为破解发展瓶颈的关键抓手。
从技术维度看，数智化转型不是简单的技术叠加，而是对 “感知－传输－分析－决策” 全业务流程的重构。通过光散射、立体遥测、AI 识别等新一代感知技术的应用，可实现监测设备 “灵敏准确” 的感知能力升级；借助智能运控平台的搭建，能达成设备全生命周期管理、数据采集安全监控的 “优质高效” 运行目标；依托生态环境监测数据资源中心的建设，可推动异构数据智能分析水平的 “跨越式提升”。这种从单点技术突破到系统能力跃升的变革，与新质生产力 “高科技、高效能、高质量” 的核心特征高度契合，成为培育生态环境治理新质生产力的前沿阵地。
从实践维度看，转型方案立足 “两步走” 实施路径：到 2027 年，重点区域将率先建成以无人运维、智能采样、黑灯实验室为标志的新一代监测网络，国家网标准化水平大幅提升；至 2030 年，将实现天空地海一体化监测全面覆盖，监测 “智慧大脑” 基本建成，技术装备达到世界领先水平。这一规划既着眼长远系统性重塑，又聚焦当前重点突破，为转型任务提供了清晰的时间表和路线图。
二、数智方案：驱动生态环境监测网络的全链路变革
国家生态环境监测网络数智化转型是推进美丽中国建设的关键一环，旨在以创新技术重塑环境治理模式。在此背景下，达斯特凭借前沿的 AI 与数字化技术，深度融入转型战略，从数据采集、设备运控、数据分析到决策支撑，构建起一套完整且高效的解决方案。这些方案不仅解决了传统监测体系的痛点，更为生态环境监管的精准化、智能化升级提供了有力支撑，推动数智化转型从蓝图迈向实践，开启生态环境治理的全新篇章。
1.智能数据采集：AI 驱动多源数据融合与实时整合
达斯特聚焦生态环境大数据治理，构建 “全链路智能化” 的数据整合体系。通过创新 AI 算法，整合分散于空气监测、水质监控、污染源管理等不同业务系统的数据，突破传统系统间的数据壁垒，实现传感器、台账记录等异构数据的毫秒级采集与实时适配。基于深度学习模型，系统可自动挖掘数据潜在关联，将原始数据转化为结构化信息，并通过智能清洗、补全与校验，形成动态更新的数据共享池。在此基础上，AI 学习模型进一步重构数据逻辑，建立多维关联，生成空气质量溯源、水生态健康评估等专题数据库。最终，通过标准化数据服务接口，为生态环境可视化分析、污染态势预测等上层应用提供低延迟、高并发的数据支撑，提升数据整合效率，为精准决策奠定坚实基础。
2.智能运控平台：跨行业设备兼容与精准运维管理
达斯特智能运控平台以 “统一接入、全生命周期管理” 为核心，打破行业与厂商的设备隔阂。平台支持主流协议，可无缝对接不同厂商的监测设备，实现跨领域设备的 “即插即用”。通过云端消息队列与数据缓存技术，平台高效完成设备指令转发与海量数据存储，确保数据传输零丢失、零延迟。
在设备管理层面，平台提供设备注册、状态监控、权限分配等基础功能，并通过数字孪生技术构建设备全生命周期档案，实现从采购、部署到报废的全流程追踪。此外，平台支持远程固件更新与配置下发，当监测设备需升级算法或修复漏洞时，可批量推送更新指令，无需人工现场操作，提升运维效率，保障监测网络稳定运行。
3.异构数据智能分析：从数据聚合到知识发现的跨越
达斯特紧扣生态环境监管核心需求，构建 “全要素、全维度” 的智能分析体系。通过整合环境质量监测数据（如空气质量、水质指标）、工业污染源台账（排污许可、在线监控数据）、移动污染源轨迹（机动车尾气）及污染物迁移扩散模型，运用关联规则挖掘、时空聚类分析等 AI 算法，实现多源数据的深度融合与交叉验证。
在空间维度上，依托地理信息系统（GIS）与遥感技术，精准绘制污染浓度空间分布图，识别高值区域与传输路径；在时间维度上，通过时序数据分析模型，解析污染物浓度的季节性、昼夜变化规律。同时，利用图神经网络（GNN）构建污染源 - 环境影响的因果关系图谱，快速定位污染源头。最终，通过可视化分析与动态报告，为区域污染防治方案制定、产业结构调整、应急管控措施部署等决策提供科学依据，推动生态环境监管从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转变。
4.智能决策支撑：生态环境预警分析与处置
达斯特预警平台打造 “全域感知、分级响应” 的生态环境决策中枢，通过整合空气、水、土壤等全要素监测数据，结合企业排污、政策法规等多源信息，构建智能化预警报警中心。
平台将环境问题分为两大核心类别：
第一类为自动研判预警，依托大数据分析与 AI 算法，实时捕捉污染源监控数据超标、空气质量指数异常、机动车尾气排放违规、水质恶化、排污许可执行异常等风险，自动触发分级预警（蓝、黄、橙、红），并推送至责任部门。例如，当某化工园区废水排放口 COD 浓度连续超标时，系统立即生成预警工单，同步推送处置建议。
第二类为全局重点任务，针对跨区域污染治理、生态修复工程等重大环境目标，平台基于监管权责体系，将任务分解至区县、部门及责任人，建立 “任务派发 - 进度跟踪 - 成效评估” 的闭环管理机制。通过跨区域协同调度功能，可动态调配人力、物资与技术资源，对重点督办任务实施集中攻坚，确保环境治理目标高效落地。两类机制协同运作，实现 “微观风险即时处置、宏观任务有序推进” 的全场景覆盖。
生态环境监测的数智化转型，既是美丽中国建设的时代命题，也是破解环境治理难题的破局之道。山东达斯特以全链路数智方案为实践样本，将AI技术深度融入数据采集、设备运维、分析研判与决策处置的每个环节，为国家生态环境监测网络转型提供了可落地、可复制的创新路径。展望未来，随着技术迭代与应用深化，数智化监测体系必将持续释放效能，不仅成为精准治污、科学治污的“智慧大脑”，更将推动生态环境治理从被动应对转向主动防控，为建设人与自然和谐共生的现代化注入持久动能。而在这条转型之路上，技术创新永无止境，期待更多像达斯特这样的探索者，以智慧与实践共同绘就美丽中国的数智新图景。
