在全球环境问题日益严峻的当下，环境监测作为环境保护的基石，其重要性愈发凸显。传统环境监测手段在应对复杂多变的环境挑战时，逐渐暴露出诸多局限性，如监测精度受限、覆盖范围不足、数据处理滞后等。数字化技术的蓬勃兴起，为环境监测领域带来了革命性的变革契机。
在数字经济与实体经济深度融合的背景下，环境监测正经历从“经验驱动”向“数据智能”的历史性跨越。我国生态环境部《“十四五”生态环境监测规划》明确指出，到 2025 年要实现“空天地一体化”监测网络覆盖所有地级市，重点污染源自动监控数据传输有效率需达 98% 以上。这种政策导向与物联网、边缘计算等技术成熟形成共振效应，推动环境监测进入数字化新纪元。作为深耕智能制造、物联网、数字化、 ESG 领域多年的人士，在深圳建设全球标杆城市、人工智能先锋城市的进程中，我也见证着环境监测从“人海战术”向“智慧感知”的跨越，我深刻认识到，环境监测数字化不仅是技术升级，更是治理体系的重构。
01 物联网技术在环境监测中的广泛应用
物联网传感器技术在中国环境监测中已实现规模化应用，覆盖空气、水质、工业、农业、生态五大领域，通过实时数据采集、智能分析和远程调控，显著提升了环境管理效率。
典型案例：
1、北京 “三监” 联动智慧体系
北京市生态环境局构建的 “监管 - 监测 - 监察”三监联动系统，部署 5700 余条道路尘负荷传感器、以及出租车移动监测设备、工地摄像头等，结合卫星遥感和 AI 算法，实现 PM2.5 浓度空间分辨率达 50 米。执法效率提升、提前预测污染峰值。[1]
2、深圳市中建南方环境股份有限公司推出无尘车间智能监测系统
通过 100 个激光尘埃粒子计数器实时监测 0.3-10μm 粒径粒子，结合 FFU 智能调速控制，实现洁净度动态管理。系统采用 RS485 协议传输数据，支持手动 / 自动模式切换，配备多级权限管理与安全防护(JWT 认证 + 防篡改机制)。预计可使 FFU 能耗降低 31%，年节省电费超 227 万元，助力制造业打造高效、合规的智能生产环境。[2]
02 卫星遥感与无人机监测拓展环境监测的空间维度
卫星遥感与无人机监测作为新兴的环境监测手段，以其独特的优势，极大地拓展了环境监测的空间维度，为全面、深入了解地球生态环境状况提供了全新视角。卫星遥感与无人机监测的有机结合，构建了“天 - 空 - 地”一体化的环境监测体系，实现了对地球生态环境的全方位、多层次、立体化监测。
典型案例：
1、重庆“天空地一体化”水域监测
无人机高光谱传感器(覆盖 10 公里范围)+ 卫星遥感扫描。长江上游重点流域监测效率提升 15 倍，人工巡查 1 个月工作量缩短至 2 天，2023 年发现非法排污事件 37 起。[3]
2、苏州大运河污染治理
卫星定量反演悬浮物浓度，锁定污染区域，无人机航拍记录排污口与违建码头。关停“散乱污”企业 26 家，拆除违建 13 万㎡，水体总磷指标下降 42%。[4]
3、武汉秸秆焚烧监测
高分卫星热源识别 + 无人机夜间巡航。2024 年监测火点 2255 个，推动秸秆综合利用率提升至 95%。[5]
03 数字孪生平台应用
数字孪生平台在环境监测中的实时精准监测、多源数据融合与分析、环境质量预测与预警、可视化展示与决策支持、环境治理方案评估与优化等方面具有相当重要的作用。
典型案例：深圳积极打造市区协同、统分结合的全市域时空信息平台(CIM 平台)，构建统一城市时空底座。“生态大脑”数字孪生平台可能会集成生态环境相关的各类数据，如空气质量、水质、土壤状况等，打破数据壁垒，实现多部门、多领域的数据共享，为生态环境的综合管理提供全面的数据支持。
1、“1+11+N”体系：市级CIM 平台作为核心枢纽，整合全市地上下、室内外全要素时空数据，11 个区级平台及 N 个行业级平台实现专题能力拓展。
2、关键技术突破
(1)轻量化处理：采用倾斜摄影建模与 BIM 逆向建模技术，将重点片区 15 平方公里建筑模型精模接入平台，支持移动端实时加载。
(2)物联感知集成：部署 30 万 + 物联终端，将“雪亮工程”28 万路摄像头纳入 CIM 平台，实现城市运行状态实时感知。
(3) 多源数据整合
① 环境监测网络：集成空气质量站(PM2.5/ 臭氧)、水质监测浮标、土壤墒情传感器等设备，覆盖全市 2000+ 重点污染源。
② 数据治理机制：建立SZ-IFC 标准格式转换体系，实现BIM 模型与GIS 数据无缝融合，支撑生态红线动态监管。
(4) 智能分析应用：
① 污染扩散模拟：基于 AI+ 深度学习算法，构建大气污染物扩散模型，预测精度达 85%，辅助制定精准管控方案。
② 水质指纹溯源：通过紫外 - 可见光谱分析技术，建立 2000+ 种工业废水光谱数据库，
实现污染事件快速溯源。
(5) 应急指挥联动：
① 台风应对：CIM 平台实时接入气象、交通、水务数据，提前预测内涝点，应急响应效率提升 50%。
② 污染事件处置：罗湖区通过“生态大脑”平台联动环保、城管部门，15 分钟内锁定非法排污点，处置效率提升 3 倍。[6]
04 人工智能技术提升环境监测的智能化水平
人工智能技术作为当今科技领域的皇冠明珠，在环境监测中的应用正不断拓展与深化，为提升监测的智能化水平注入了强大动力。通过AI 技术重构监测流程，实现从“人海战术”到“智慧感知”的跃升，智能分析决策、智能运维装备、智能监测网络、智能预警处置、降低运维成本、提升数据利用率。
典型案例：
1、北京亦庄“城市运行大脑”，100 个小微站：实时监测PM2.5 数据，超标区域自动标红预警。无人巡逻车：搭载 8 参数大气传感器，24 小时监测 VOCs 与臭氧。扬尘污染事件处置效率提升 40%，2024 年 PM2.5 年均浓度降至 28μg/m³。[7]
2、深圳环水集团：通过深水云脑正式接入 DeepSeek-R1(671B 满血版)模型，深水云脑的 AI 算力与场景应用能力实现全面升级。“十四五”期间，深圳环水集团超前布局“深水云脑”战略，建成城市水务云化数字孪生智能体，落地水务云计算底座、智能能力中心及微服务应用平台三大核心层，实现从源头到龙头、从小区到流域涉水事务智慧管控，支撑集团高品质运营和创新发展。依托深水云脑，深圳环水集团加快技术要素融合，集成生成式AI、机器学习、计算机视觉算法等技术模块，首创水务行业多模态AI 融合中枢，实现算法仓库、模型训练、智能决策的闭环技术体系;实现场景要素融合，构筑人工智能+ 水务创新应用矩阵，打造全流程智能供水保障、智能供水调度、城市积水内涝识别、智慧厂站、智享服务等跨部门、跨系统的综合智能场景应用。[8]
