【儀表網 產業報道】為了更好落實《江蘇省南京環境監測中心數字化建設三年規劃(2024—2026年)》要求，遵循規劃中“架構更統一、理念更先進、信息更智能、平臺更安全”的原則，探尋應用人工智能等新質生產力推動生態環境監測領域的創新發展，2月25日上午，江蘇省南京環境監測中心組織研討，專題研究DeepSeek、ChatGpt等人工智能基座模型與生態環境監測領域信息系統平臺的融合應用。
 

　　深耕細研，探索智測新航道。目前，中心正在推進“綜合業務管理平臺”二期建設，構建基于DeepSeek等大模型技術的智能化應用底座，將能夠協助職工利用自然語言與平臺進行交互，即平臺準確識別職工的語音后，形成提示語，利用多模態本地向量知識庫和大模型運算調度，自動辦理平臺中的行政審批、內控報銷、文件檢索、票據識別、資產定位、報告審核和績效分析等各類業務管理工作；能夠把智能化能力以接口或頁面集成等方式進行外化釋放，利用平臺自身低代碼優勢，靈活構建AI智能體，調用對接空氣、水質等各類自動監控平臺和預警預報系統產生的數據集，將相關邏輯推理規則交由大模型來自動處理，并通過圖表等方式展示業務數據趨勢化智能分析。
 

　　思維激蕩，AI融合賦新能。結合生態環境業務智能化模型，通過現場分類探討，大家對AI在專業領域的應用有了更加深刻的認識，對融合推動技術發展產生啟發與共鳴。例如，依托太湖野外觀測站周邊典型區域，完善“鳥類聲紋AI智能識別系統”通過聲紋采集與深入分析，實現對太湖濕地鳥類的自動識別與分類，有效支撐了省廳關于太湖濕地植被、鳥類、浮游植物、浮游動物、底棲動物等生物多樣性的調查監測工作。此外，“智能走航模型”結合大氣擴散模型、溯源模型及機器學習算法，深度挖掘走航監測數據，實現了高值區域實時溯源與路線優化，并利用實時氣象數據與排放源清單，精準識別主要污染源，動態構建污染案例庫，為區域大氣污染治理提供更加完整的科學依據。融合技術建庫并推進深度分析，將展現AI技術在生態環境領域的創新應用與巨大潛力，為生態環境保護注入了智能化新動能。力行不息，AI應用展實力。中心現階段利用本地局域網開展DeepSeek私有化部署，保障敏感數據“不出域”，目前通過功能完整性和并發性測試，以及本地化模型的微調和訓練推進實現。私有化部署主要是通過Anything LLM大語言模型應用框架構建可視化操作界面和多模態本地向量知識庫，并利用LM Studio模型管理工具，加載本地服務器上存儲的DeepSeek-R1大模型，通過“投喂”質量手冊、程序文件、方法標準及作業指導書等職工常用的百余份內外部文件，便于大家快速檢索和高效查詢工作中所需的知識內容。現代化生態環境監測體系建設離不開數智化轉型，這是新興領域，也是發展趨勢。為高標準實現監測數據“真、準、全、快、新”的目標，南京環境監測中心將不斷提升生態環境高效感知和深度認知等能力建設，逐步通過數字技術應用對數據感知采集、質量控制、傳輸存儲、分析應用等監測數據信息產品生產全鏈條施行信息化、數字化和智能化改造，以數智化轉型賦能生態環境監測高質量發展，全力支撐美麗中國建設。