解碼大氣難題 | 先河環(huán)保AI智能體賦能大氣污染時(shí)空精準(zhǔn)溯源

時(shí)間：2025-07-14 10:27

來源：先河環(huán)保

在AI相關(guān)技術(shù)向縱深演進(jìn)的今天，AI正突破傳統(tǒng)邊界，成為驅(qū)動行業(yè)變革的核心引擎。AI作為先河環(huán)保技術(shù)戰(zhàn)略布局的重心，通過AI加持，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)平臺、算力、數(shù)據(jù)、行業(yè)模型、應(yīng)用場景的深度協(xié)同，基于通用大語言模型、Agent技術(shù)及行業(yè)模型(預(yù)測、預(yù)報(bào)、溯源等)，融合大氣相關(guān)知識、語料、樣本，互聯(lián)大氣領(lǐng)域各類數(shù)據(jù)，形成一體化、集成化的綜合性AI大氣平臺，建設(shè)城市、站點(diǎn)、氣象、法律法規(guī)四大類智能體應(yīng)用，涵蓋大氣領(lǐng)域常用分析場景，大幅降低數(shù)據(jù)分析門檻，為大氣領(lǐng)域決策分析提供創(chuàng)新性解決方案。

城市智能體打破傳統(tǒng)平臺邊界

多數(shù)據(jù)融合分析城市現(xiàn)狀

使用分布式Agent架構(gòu)，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口與動態(tài)查詢工具，城市智能體實(shí)時(shí)訪問城市數(shù)據(jù)、站點(diǎn)數(shù)據(jù)、污染源排放數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、周邊城市數(shù)據(jù)、城市預(yù)測數(shù)據(jù)等，從歷史→實(shí)時(shí)→未來的時(shí)間維度，區(qū)域→城市→站點(diǎn)的空間維度，實(shí)現(xiàn)對城市整體情況的總體把控，分析人員通過城市智能體全面掌握整體空氣質(zhì)量情況及污染走勢，并可通過大模型主動推送、人員提問方式快速獲取所需分析數(shù)據(jù)及大模型智能建議，提升分析效率。

站點(diǎn)智能體

多維分析站點(diǎn)污染成因

站點(diǎn)智能體基于本公司自研的站點(diǎn)溯源模型并搭Calpuff、AERMOD污染擴(kuò)散模擬模型和溯源決策Agent(動態(tài)調(diào)整整體溯源結(jié)果)，基于空氣質(zhì)量監(jiān)測站點(diǎn)時(shí)間序列分析和空間統(tǒng)計(jì)方法，對一定時(shí)間尺度及空間尺度范圍污染的特征進(jìn)行模擬匹配，追蹤污染時(shí)間變化趨勢和空間擴(kuò)散變化，識別熱點(diǎn)站點(diǎn)并鎖定具體污染源頭，輔助解決站點(diǎn)污染來源問題。

氣象智能體

更精準(zhǔn)預(yù)測氣象形勢輔助決策分析

氣象智能體融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、向量機(jī)、決策樹等機(jī)器學(xué)習(xí)核心技術(shù)，并將特征識別、序列預(yù)測等機(jī)制進(jìn)行融入其中，深度挖掘歷史氣象與環(huán)境數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，能夠精準(zhǔn)預(yù)測未來大氣環(huán)境小時(shí)級狀態(tài)的演變趨勢，輸出精準(zhǔn)小時(shí)級及小尺度范圍氣象預(yù)測結(jié)果，使精準(zhǔn)氣象數(shù)據(jù)服務(wù)于溯源、決策分析等業(yè)務(wù)場景。

法律法規(guī)智能體

便捷法規(guī)查詢，生成執(zhí)法意見

法律法規(guī)智能體通過RAG檢索及增強(qiáng)技術(shù)，將自然語言大模型與法規(guī)動態(tài)知識庫結(jié)合，解決大模型幻覺、時(shí)效性問題，精準(zhǔn)匹配法規(guī)法條，為使用人員提供精準(zhǔn)的生態(tài)環(huán)境法規(guī)問答服務(wù)，智能生成執(zhí)法意見，將人力從重復(fù)繁雜勞動解放，聚焦高價(jià)值決策。

以國產(chǎn)大模型為引擎，以強(qiáng)化學(xué)習(xí)與推理能力為驅(qū)動，先河環(huán)保正引領(lǐng)大氣環(huán)境管理邁入“智”理新時(shí)代。我們不僅構(gòu)建算法與數(shù)據(jù)的橋梁，更深耕行業(yè)痛點(diǎn)，將AI能力轉(zhuǎn)化為污染溯源精度提升40%、決策響應(yīng)效率翻倍、治理成本下降30%的硬核價(jià)值。未來，先河環(huán)保將持續(xù)突破技術(shù)邊界，在模型自進(jìn)化、大氣污染聯(lián)防聯(lián)控等前沿領(lǐng)域深度探索，用更智慧的AI大腦解碼大氣難題，以更敏捷的智能體賦能大氣環(huán)境溯源業(yè)務(wù)場景。

編輯：趙凡

贊