北京
“到了现场看不到问题、查到问题没有依据、整改情况难以核实”——这是不少基层督察人员面临的现实困境。为探索人工智能和生态环境保护督察深度融合，解决生态环境保护督察实施过程中的痛点、难点和堵点问题，2025年浙江省在杭州市启动“AI+生态环境保护督察智能体”研究。
智能体依托多个人工智能大模型，以生态环境垂域大模型为底座，整合归集百万级督察知识，高质量标注督察语料，打造指南助手、现场助手、整改助手和分析助手，覆盖督察全过程、全链条，用科技创新为督察效能提升提供全新的解题思路。
AI+生态环境保护督察智能体
指南助手“智能查”，从“人工翻档案”到“知识一键通”
督察前准备需要查询相关法律法规、技术要点，依靠传统互联网搜索易出现错误信息，通用大模型搜索容易出现幻觉，法律可信度低。智能体的指南助手整合1818部法律法规、247个督察典型案例和13个重点行业及领域等70项检查要点、60余份培训课件，构建体系化督察知识库。依托大模型语义理解能力，支持智能问答问数，自动关联适用法条、检查要点与同类案例，全部标注权威来源；实现海量数据，准确搜索。
现场助手“智能督”，从“撒网跑点位”到“精准锁疑点”
督察人员过去排查问题大海捞针广撒网，线索少、针对性不强或发现问题不及时。智能体的现场助手打通卫星遥感、信访舆情、在线监测等多源数据，训练破坏森林、非法开垦等11类生态问题识别模型，事前大数据轮询筛查，锁定隐蔽风险点位，一键生成检查清单。现场移动端自动推送点位周边历史督察问题件、环境质量、在线监测等8大类15小类信息一键调度；支持拍照智能诊断、通过多模态视觉模型识别违规问题，检查结束后自动生成问题底稿与检查清单。
现场移动端自动推送
整改助手“智能改”，从“纸面盯销号”到“实效全核验”
督察整改审核台账多、涉及部门多，整改时限、目标、措施等要素难以一一对应，人工逐项核对效率低，全面性难以兼顾。智能体的整改助手搭建30余项成效分析逻辑模型，语义文本层面核查进度超期、进展不匹配、材料缺失、表述逻辑不一致等；影像层面通过AI视觉模型智能比对整改前后视频照片及卫星影像；热词分析层面聚焦信访舆情、群众投诉文本，比对抓取重复投诉、同类诉求，联动历史台账精准识别同区域、同类型问题反弹风险。
整改助手功能界面
分析助手“智能析”，从“零散凑数据”到“全域绘画像”
过去督察结束后复盘分析数据分散，缺少举一反三能力，出现“问题发现—整改销号—再发现”循环往复。智能体的分析助手整合跨部门关联数据，深度学习历史督察报告逻辑，构建涵盖“生态环境质量状况、基础设施建设、自然资源保护、产业结构特征、社会经济支撑”五大维度的区域督察“数字画像”，既全景呈现区域生态环境整体格局，又能精准锚定问题高发领域、深层成因及反弹苗头。支持一键生成各类专题分析报告，自动梳理共性问题与趋势特征。
AI+生态环境保护督察智能体已经在浙江省级督察初步应用并积累经验，下一步，将按照“统一开发，多层部署，分级授权”的原则推广。通过省市级推广使用智能体，增强问题发现能力，抓早抓小，把问题解决在萌芽状态，提高地方环境治理水平，助力长三角美丽中国先行区建设。
来源 | 浙江生态环境
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