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仪表网 产业报道】为了更好落实《江苏省南京环境监测中心数字化建设三年规划(2024—2026年)》要求，遵循规划中“架构更统一、理念更先进、信息更智能、平台更安全”的原则，探寻应用人工智能等新质生产力推动生态环境监测领域的创新发展，2月25日上午，江苏省南京环境监测中心组织研讨，专题研究DeepSeek、ChatGpt等人工智能基座模型与生态环境监测领域信息系统平台的融合应用。
深耕细研，探索智测新航道。目前，中心正在推进“综合业务
管理平台”二期建设，构建基于DeepSeek等大模型技术的智能化应用底座，将能够协助职工利用自然语言与平台进行交互，即平台准确识别职工的语音后，形成提示语，利用多模态本地向量知识库和大模型运算调度，自动办理平台中的行政审批、内控报销、文件检索、票据识别、资产定位、报告审核和绩效分析等各类业务管理工作；能够把智能化能力以接口或页面集成等方式进行外化释放，利用平台自身低代码优势，灵活构建AI智能体，调用对接空气、水质等各类自动监控平台和预警预报系统产生的数据集，将相关逻辑推理规则交由大模型来自动处理，并通过图表等方式展示业务数据趋势化智能分析。
思维激荡，AI融合赋新能。结合生态环境业务智能化模型，通过现场分类探讨，大家对AI在专业领域的应用有了更加深刻的认识，对融合推动技术发展产生启发与共鸣。例如，依托太湖野外观测站周边典型区域，完善“鸟类声纹AI智能识别系统”通过声纹采集与深入分析，实现对太湖湿地鸟类的自动识别与分类，有效支撑了省厅关于太湖湿地植被、鸟类、浮游植物、浮游动物、底栖动物等生物多样性的调查监测工作。此外，“智能走航模型”结合大气扩散模型、溯源模型及机器学习算法，深度挖掘走航监测数据，实现了高值区域实时溯源与路线优化，并利用实时气象数据与排放源清单，精准识别主要污染源，动态构建污染案例库，为区域大气污染治理提供更加完整的科学依据。融合技术建库并推进深度分析，将展现AI技术在生态环境领域的创新应用与巨大潜力，为生态环境保护注入了智能化新动能。力行不息，AI应用展实力。中心现阶段利用本地局域网开展DeepSeek私有化部署，保障敏感数据“不出域”，目前通过功能完整性和并发性测试，以及本地化模型的微调和训练推进实现。私有化部署主要是通过Anything LLM大语言模型应用框架构建可视化操作界面和多模态本地向量知识库，并利用LM Studio模型管理工具，加载本地
服务器上存储的DeepSeek-R1大模型，通过“投喂”质量手册、程序文件、方法标准及作业指导书等职工常用的百余份内外部文件，便于大家快速检索和高效查询工作中所需的知识内容。现代化生态环境监测体系建设离不开数智化转型，这是新兴领域，也是发展趋势。为高标准实现监测数据“真、准、全、快、新”的目标，南京环境监测中心将不断提升生态环境高效感知和深度认知等能力建设，逐步通过数字技术应用对数据感知采集、质量控制、传输存储、分析应用等监测数据信息产品生产全链条施行信息化、数字化和智能化改造，以数智化转型赋能生态环境监测高质量发展，全力支撑美丽中国建设。
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