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为推进AI大模型在生态环境领域场景应用,广州市环境技术中心牵头开展AI+环评技术审查实战场景探索,近日已上线测试“广州环境智脑环评审查系统”,并在全市各分局试用推广,为服务广州拼经济工作大局注入智慧生态动能。
该系统选取塑料制品、输变电两大行业作为试点,构建专属环评智能体,并配套法规标准、环境矢量数据、行业共性经验、智能审查规则等四大核心数据库,为智能审查夯实数据根基。聚焦环评审查核心技术要点,系统搭建专项功能模块,模拟专业人员思维逻辑,可精准识别环评报告重点内容,随机调取多库关联信息,经综合分析后输出审查结论。结论实现“可查可验、精准溯源”,不仅逐项细化问题内容,还标注具体位置,大幅度提升审查透明度。
相较于传统智能审查“机械化、表层化”的模式局限,该系统凸显三大核心优势:一是文本理解更专业。通过深度学习法规标准、技术导则及行业实践经验,智能体可像专业审查人员一样快速“阅读”并“理解”环评报告,结合跨章节关联分析与综合决策,精准提取项目建设内容、污染防治措施等关键信息,有效解决传统系统因断章取义导致的审查偏差问题。二是推理过程可追溯。审查结论对应的政策依据、逻辑推理链条清晰直观,既方便校核结论的准确性与合理性,也为经验不足的人员提供直观的行业学习范本,实现“审查即培训”的附加价值。三是系统迭代更便捷。若发现经验知识缺口或审查规则滞后,仅需将新梳理的经验成果更新至知识库,审查规则库即可同步调整,无需复杂代码重构或漫长模型再训练周期。这种“即插即用”的更新模式,确保系统能快速衔接最新政策法规与技术要求,始终保持审查能力的时效性。
系统上线前已完成多轮闭环测试,累计优化功能、解决各类问题129项。依托AI大模型的深度语义理解、上下文推理等核心能力,智能体在文本处理效率与审查质量上表现突出:单份报告文本解析速度最快仅需10秒,全本报告审查最快耗时仅15分钟,较传统人工技术审查效率提升数十倍;审查功能项已覆盖60%以上的核心审查重点,文本信息识别准确率达80%,审查结论准确性达70%。
下一步,广州市环境技术中心将持续深化AI大模型在环评领域的场景应用,统一提供模型管理、知识库、接口调用等能力支撑,重点围绕智能选址研判、环评技术审查、排污许可核发等领域,扩大行业试点范围,建立大模型场景应用动态拓展机制,形成“场景创新、市区试用”的清单式推广模式,打造全国可复制、可推广的“AI+环评审查”广州样板。
文|记者 许敏 通讯员 穗环宣题图|羊城晚报·羊城派资料图
编辑:王沫依
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