AI+环境=？

当AI浪潮袭来，学习环境专业的我正好有些疑问，于是就想考考它。

我问AI答

“环境专业有哪些具有潜力的研究方向？”

AI通过“思考”，给出的答案中出现了不少有趣的词汇：气候韧性、工业共生、景观生态、环境正义、空间环境科学、暴露组学，等等。

这让我这个刚刚接触环境专业不久的大学生感觉十分新奇。于是继续提问：

“学习环境专业，以后可以从事什么样的工作？”

AI回答：“环保技术与工程类、环境咨询与评估类、政府与公共事业类、绿色金融与企业管理类、新兴领域与跨行业机会、科研与教育类”

它不仅列举出6大类18个方面的工作，而且贴心地提供了技能拓展、证书加持、实习项目3个方面的成长与发展建议。

AI迅速从海量的数据资源中提取有效信息，并深度思考，我禁不住想，“人工智能+环境”又会碰撞出怎样的火花？”

课堂里的“AI+环境”

随着人工智能技术的升级迭代和深度融入，我发现，在我日常学习的环境专业课程中，已经开始逐渐融入AI相关知识了。从课上老师对AI应用实例的讲解，到课下尝试学习使用大语言模型撰写研究综述，我越来越感受到，人工智能技术激发出了环境专业更多的魅力。

AI技术在提升环境数据处理的效率和准确性方面有强大优势。在学习环境建模仿真和数据分析的过程中，AI工具在数据的挖掘和分析方面展现出了强大的算力优势。比如在水资源管理的模型构建中，运用记忆网络通过对降水、径流、蒸发等数据进行学习训练，可以更加准确模拟不同天气条件下的变化情况。对于这样复杂多变的环境模型，人工测算构建的数据模型可能存在大量简化假设和经验参数，深度学习模型则能够实现对复杂非线性关系模型的学习和计算，有效提升模型的精确性。

传统的环境监测方法一般对于人工采样和仪器分析有着较大的依赖性，这也限制了监测效率和覆盖范围。在空气质量监测中，二氧化硫、氮氧化物、颗粒物等污染物成分和浓度的数据模型复杂且实时变化，人工分析处理数据无法实现空气质量情况的精准溯源和有效防治，有了AI技术的加持，数据处理更加准确高效，能够实现对空气质量的变化趋势进行预测。

在水污染治理中，人工智能可以通过机器学习等方式，对检测指标实现高精度数据分析，从而精准识别、定位污染源，同时，能够进一步预判污染风险并提出智能决策支持。随着人工智能的算力提升和模型优化，基于环境监测的历史数据分析，也许有一天，我们可以真正实现对环境污染和自然灾害的提前预警，智能形成防治方案。

讲座中的“科技守护自然”

AI技术已经深度融入环境学科的研究和课题，各类学术讲座和报告让我了解到更多“AI+环境”的研究进展和应用实践。

现如今，全球变暖、水体富营养化等因素诱发珊瑚礁退化，深刻影响着海洋环境的生态平衡，AI技术的出现引领生态修复进入智能时代。

研究人员能够通过数字技术获取海洋环境和珊瑚生长的在线监测情况，而水下的视频数据通常依赖研究人员的肉眼识别，视频数据容易受到天气、水质等外界环境的干扰，影响鉴定效率。随着深度学习等AI技术的飞速发展，各类传感器采集到的海量数据可以通过机器学习算法进行高效处理和实时分析。

在我国福建东山岛海域珊瑚保护区，珊瑚及鱼类的智能识别及分析系统可以实现水下视频数据的实时分析处理，形成海量信息库，原本需要几天鉴定分析的视频样本，短短几十分钟就可以完成，有效提升了识别的效率和准确率，从而进一步分析和预测珊瑚礁的变化趋势，用科技守护自然。

现在，我已对学习计算编程、数据分析、机器学习、AI训练等技能产生浓厚的兴趣，也对接下来自己将要去探索和实践的“AI+环境”充满期待。

责任编辑：马春梅