美丽中国先行区建设实践案例
党中央、国务院对加快推进美丽中国先行区建设作出系列部署安排。美丽中国先行区建设一年多来，各地扎实推进各项工作，先行示范作用不断显现，形成了一批实践案例。现开设“美丽中国先行区建设实践案例”专栏予以推广，供相互学习借鉴。首批推广的4个案例，为上海市、江苏省、浙江省、安徽省落实《长三角美丽中国先行区建设行动方案》，在2026年长三角美丽中国先行区建设工作推进会上展示的生态环境治理智慧化应用案例。
“到了现场看不到问题、查到问题没有依据、整改情况难以核实”——这是不少基层督察人员面临的现实困境。为探索人工智能和生态环境保护督察深度融合，解决生态环境保护督察实施过程中的痛点、难点和堵点问题，2025年浙江省在杭州市启动“AI+生态环境保护督察智能体”研究。
智能体依托多个人工智能大模型，以生态环境垂域大模型为底座，整合归集百万级督察知识，高质量标注督察语料，打造指南助手、现场助手、整改助手和分析助手，覆盖督察全过程、全链条，用科技创新为督察效能提升提供全新的解题思路。
AI+生态环境保护督察智能体
指南助手“智能查”，从“人工翻档案”到“知识一键通”
督察前准备需要查询相关法律法规、技术要点，依靠传统互联网搜索易出现错误信息，通用大模型搜索容易出现幻觉，法律可信度低。智能体的指南助手整合1818部法律法规、247个督察典型案例和13个重点行业及领域等70项检查要点、60余份培训课件，构建体系化督察知识库。依托大模型语义理解能力，支持智能问答问数，自动关联适用法条、检查要点与同类案例，全部标注权威来源；实现海量数据，准确搜索。
现场助手“智能督”，从“撒网跑点位”到“精准锁疑点”
督察人员过去排查问题大海捞针广撒网，线索少、针对性不强或发现问题不及时。智能体的现场助手打通卫星遥感、信访舆情、在线监测等多源数据，训练破坏森林、非法开垦等11类生态问题识别模型，事前大数据轮询筛查，锁定隐蔽风险点位，一键生成检查清单。现场移动端自动推送点位周边历史督察问题件、环境质量、在线监测等8大类15小类信息一键调度；支持拍照智能诊断、通过多模态视觉模型识别违规问题，检查结束后自动生成问题底稿与检查清单。
现场移动端自动推送
整改助手“智能改”，从“纸面盯销号”到“实效全核验”
督察整改审核台账多、涉及部门多，整改时限、目标、措施等要素难以一一对应，人工逐项核对效率低，全面性难以兼顾。智能体的整改助手搭建30余项成效分析逻辑模型，语义文本层面核查进度超期、进展不匹配、材料缺失、表述逻辑不一致等；影像层面通过AI视觉模型智能比对整改前后视频照片及卫星影像；热词分析层面聚焦信访舆情、群众投诉文本，比对抓取重复投诉、同类诉求，联动历史台账精准识别同区域、同类型问题反弹风险。
整改助手功能界面
分析助手“智能析”，从“零散凑数据”到“全域绘画像”
过去督察结束后复盘分析数据分散，缺少举一反三能力，出现“问题发现—整改销号—再发现”循环往复。智能体的分析助手整合跨部门关联数据，深度学习历史督察报告逻辑，构建涵盖“生态环境质量状况、基础设施建设、自然资源保护、产业结构特征、社会经济支撑”五大维度的区域督察“数字画像”，既全景呈现区域生态环境整体格局，又能精准锚定问题高发领域、深层成因及反弹苗头。支持一键生成各类专题分析报告，自动梳理共性问题与趋势特征。
AI+生态环境保护督察智能体已经在浙江省级督察初步应用并积累经验，下一步，将按照“统一开发，多层部署，分级授权”的原则推广。通过省市级推广使用智能体，增强问题发现能力，抓早抓小，把问题解决在萌芽状态，提高地方环境治理水平，助力长三角美丽中国先行区建设。
供稿 | 生态环境部综合司
编辑 | 李夏菁
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