环境专业：AI在环评中的应用引起的深度思考
今天杭州市基于六小龙（游戏科技、云深处科技、强脑科技、宇树科技、脑机接口和群核科技）的火爆出圈后，有一个新技术应用在实际工作中。在环评审批领域取得了重大突破，首次实现试点行业环评报告"智能生成+智慧审批"双突破，节省时间，提高效率。30分钟自动生成环评报告、15分钟完成报告审核，标志着杭州环评审批正式迈入AI时代。
下午和同事聊天，如果杭州试点成功，全国是否可以推广，他说不可能，因为环评没有统一的标准，每一个地方的要求差异很大，环评基本都是属地原则。
杭州或许比较包容，政府确切在为企业节省时间，同时也想提高自己的工作效率。所以能立刻执行。
我去年参加了一个会议，关于双碳的论坛会，当时浙江、江苏和上海，还有其他地区都有人参加，杭州的方案非常明确，站在企业的角度，想办法搭建共享平台，让企业能在一个平台上解决更多的问题，后续还提出，希望长三角能资源互认，创建大平台，节省企业的时间，当时就觉得这样的政府真的是为企业和百姓着想。
从业20多年，见证了这个行业发生翻天覆地的变化，从毕业一直保持持续学习的状态，这个世界变化太快了，让人无法喘息，不更新自己的知识体系，很快就要被淘汰了。
今天听了樊登老师做的分享，说的非常现实，曾今西交大的佼佼者，现在在国外的好几个都失业了。
因为年龄大，没有多少优势，不管你学历多高，你没有持续学习新的知识，你就要被淘汰，因为你的成本太高了，产出比在减少。
企业在你身上的投资成本太高，所以直接开掉，打工看似确定性非常高的职业，但是也是风险最高的职业，因为年龄会成为你的绊脚石。
今天AI 在环评中开始应用，是否需要推广，看各地的硬件设施，我想几年应该不会，因为这个涉及面太广，全国标准不统一，很难做到全国推广。
深层次的原因做环评的人应该都懂。环评需要承担责任，AI做不到。
一、总结优势：
1. 提高工作效率
缩短报告编制时间：过去企业编制环评报告需数周甚至数月，现在依托 AI，试点行业企业仅需 5 分钟填报基础数据，就能一键生成报告表，编制时间大幅缩短至 30 分钟左右。
加快报告审核速度：AI 辅助审批智能体实现了环评报告表一键上传与智能审查，15 分钟即可完成报告审核，自动输出审查结论和环评质量审核问题清单，极大提高了审批效率。
2. 提升环评质量
减少人为失误：AI 基于大量法规、标准和数据进行分析判断，避免了人工审查可能出现的疏漏和错误，尤其在审查环保法规、标准要求的符合性，以及污染防治措施的合理性方面更加准确。
统一审查标准：AI 按照预设规则和算法进行审查，对所有环评报告的审查标准一致，不会因不同审批人员的主观因素产生差异，保证了审批的公正性和科学性。通过三色分级标识（红、黄提醒关注辅助审核，绿为通过），让问题一目了然。
3. 助力企业降本增效
降低人力成本：企业无需投入大量人力进行长时间的环评报告编制工作，减少了聘请专业人员或委托第三方机构的费用，降低了编制成本。
加快项目落地：环评报告编制和审批时间的大幅缩短，使企业能够更快完成项目前期准备工作，推动项目早日开工建设、投产运营，抢占市场先机，为企业带来更多的经济效益。
4. 促进环境治理现代化
优化资源配置：审批人员从繁琐的重复劳动中解脱出来，将更多精力投入到复杂问题的研究和解决上，以及对 AI 审查结果的复核和监管工作中，提高环境管理的整体效能。
推动数据共享：AI 环评系统的建设促进了生态环境部门与其他相关部门、企业之间的数据共享和协同工作，打破信息孤岛，形成环境治理的合力。
积累数据资产：AI 审批环评过程中积累大量数据，通过对这些数据的分析和挖掘，为环境政策制定、环境规划编制等提供科学依据，提升环境治理的精准性和有效性。
5. 增强公众参与和监督
提高透明度：AI 生成的环评报告和审查结果更加规范、准确，且通过网络平台更容易向公众公开，方便公众了解项目的环境影响情况，增强环评工作的透明度。
便于公众监督：公众可以更清晰地看到项目的环境影响和审批情况，发现问题能够及时反馈，保障公众的环境知情权和参与权，促进环评工作的公正、公平开展。
二、面临的挑战
1. 技术层面
数据准确性与完整性问题：AI 审核依赖大量且准确的数据进行训练和分析。如果数据存在偏差、缺失或不完整，可能导致 AI 生成的审核结果出现错误。
例如，在污染源识别环节，若企业 3 年内的监测数据有遗漏，或卫星遥感影像数据不准确，AI 可能无法准确识别污染源。
法规标准更新滞后：环境法规和标准不断更新，AI 模型需要及时跟进和学习新的法规内容。
但可能存在法规更新后，AI 模型未能及时更新训练数据和算法，导致对新法规的解读和应用出现偏差，无法准确审核环评报告是否符合最新法规要求。
复杂项目处理能力有限：对于一些复杂的环评项目，如涉及多个行业交叉、特殊地理环境或新兴污染物的项目，AI 可能难以全面、深入地理解和分析其中的复杂关系和潜在影响。
虽然 AI 在不断发展，但目前仍可能无法像经验丰富的环评专家那样，对复杂项目进行全方位、多角度的综合评估。
2. 人员与行业层面
人员转型压力：AI 审核的应用使得部分传统环评工作被替代，如基础数据整理、文本撰写和简单审核工作等，导致相关从业人员面临岗位精简的风险，需要快速转型。
学习新的技能（如 AI 技术、数据分析等），以适应新的工作要求。这对一些年龄较大、知识结构相对固化的从业人员来说，具有较大的转型压力。
行业竞争格局变化：环评小公司可能因难以与 AI 高效、低成本的优势竞争，经营更加困难，甚至出现倒闭潮。而大企业凭借综合竞争力可能继续发展，这将加速行业的洗牌，改变原有的行业竞争格局，一些企业可能需要重新调整战略和业务布局。
责任界定模糊：当 AI 审核出现错误或遗漏时，难以明确责任是在于 AI 技术本身的局限性、数据的问题，还是使用过程中的操作不当等。
此外，对于 AI 审核结果的最终决策，是完全依赖 AI 还是以人工判断为主，也需要进一步明确，否则可能在出现问题时引发责任推诿。
3. 管理与监管层面
监管难度增加：AI 审核的过程和算法具有一定的复杂性和不透明性，监管部门难以完全了解 AI 是如何做出审核决策的，这给监管带来了挑战。
如何确保 AI 审核的过程合法合规、公平公正，以及如何对 AI 生成的数据和结果进行有效监管，都是需要解决的问题。
培训与指导需求：企业人员需要掌握基础数据填报规范，审批人员要熟悉智能审查系统操作与结果解读。
但目前可能缺乏完善的培训体系和指导文件，导致相关人员在使用过程中可能出现操作不规范、对结果理解不准确等问题，影响环评工作的质量和效率。
人机协作模式不完善：虽然提倡人机协作，但目前可能还没有形成成熟、完善的人机协作模式和流程。
在实际工作中，可能存在人工和 AI 之间的工作衔接不顺畅、信息沟通不及时等问题，无法充分发挥人机协作的优势，甚至可能出现相互干扰的情况。
三、总结与展望
AI 在环评中的应用带来了显著的效率提升和质量优化，同时也为环境治理现代化和公众参与提供了新的机遇。然而，技术、人员、行业、管理与监管等多方面的挑战也不容忽视。
未来，需要通过技术优化、人员培训、行业规范和监管创新等多方面的努力，不断完善 AI 在环评中的应用，充分发挥其优势，克服其局限性，推动环评工作更加高效、科学、公正地开展。
环评人需要不断的学习新技能，拓展自己的国际视野，提升自己的专业水平。正在使用AI编制报告的同行可以多多留言，一起探讨使用过程中遇到的问题。
