各位領導、各位來賓、大家下午好！
這里是第七屆數字中國建設峰會數字生態文明分論壇的現場。我是福建省廣播影視集團福建衛視新聞的首席主持人張翼。非常榮幸能夠和各位領導及嘉賓相聚在有福之州。今天的論壇由生態環境部、福建省人民政府主辦，生態環境部信息中心、福建省生態環境廳承辦。首先請允許我代表數字生態文明分論壇主辦方，向出席分論壇的各位領導及嘉賓表示熱烈的歡迎。
今天上午舉行了第七屆數字中國建設峰會的開幕式，下午我們在此舉辦數字生態文明分論壇，共同交流探討構建數字化治理體系，賦能美麗中國建設的路徑和方向。
我們很榮幸邀請到國內眾多嘉賓，既有各級各部門的領導，也有知名專家學者。他們是：生態環境部副部長趙英民，福建省人民政府副省長林文斌，生態環境部辦公廳督察專員章少民，生態環境部信息中心主任汪海洋，生態環境部環境與經濟政策研究中心副主任俞海，生態環境部信息中心紀委書記毛劍英，安徽省生態環境廳廳長曹哨兵，福建省生態環境廳副廳長楊新堅，以及來自賽迪研究院、中咨公司數字生態研究院、華為、百度等數字領域的智囊大咖。讓我們以熱烈的掌聲對他們的到來表示歡迎。
下午的論壇分為兩個部分：一是領導致辭，二是主題報告。
下面讓我們用熱烈的掌聲有請福建省人民政府林文斌副省長致辭。
主持人:
感謝林文斌副省長的致辭。接下來有請生態環境部趙英民副部長致辭，掌聲有請。
主持人:
感謝趙英民副部長的致辭。接下來進入今天論壇的第二個環節，首先有請中國國際經濟咨詢有限公司數字生態研究院院長傅毅明。
傅毅明:
尊敬的各位領導、嘉賓，下午好！很榮幸能夠率先做報告。
我報告的題目叫《深化數據源頭治理 發展數據循環經濟 ——打造數字化、綠色化與資產化“三化融合”新路徑》。
當前數據總量激增，但使用率不高，比如現在企業數據使用率普遍不高，而且一年后貶值98%。這么多數據閑置沒有利用怎么辦，這是一個問題。另外一個問題，現在人工智能大模型給數據帶來機會，但是與此同時，大模型的規模已接近上限，現在已經達到了萬億級的參數，所以后面不太可能再通過提高模型參數這個路徑來提高人工智能的水平，一個最主要的潛力來自哪里？來自于數據。數據將成為主要的驅動力，后面大模型的性能指標80%將由數據質量來決定，所以這個背景下，我們如何重新認識數據質量、數據治理、數據經濟，如何找準數字文明問題的癥結，今天跟大家分享。
傅毅明:
首先，數據質量應當充分吸收借鑒環境治理領域的實踐經驗與理論成果。我們治理環境經歷了幾百年，但是數據作為一個新的問題提出到現在被重視，其實就是最近10到20年的事情，所以數據治理是一個非常年輕、非常充滿不確定性的新問題，但是，這個問題的來源及其本質屬性，跟環境治理有很大的相似性，我們不僅要讓數字賦能綠色化，更要強調綠色化怎么引領數字化，尤其是它的基本理念、原則、方法論，所以不單是美麗中國怎么樣需要數字化支撐，更重要的是美麗中國建設過程中綠色化怎么樣給數據治理提供寶貴的經驗，只有數據治理好了，才能更好地賦能美麗中國，這是我今天最主要想表達的觀點。
傅毅明:
本質上數字文明與生態文明是數字化與生態化的一體兩翼，數字經濟的本質就是用數字要素提高全要素生產力，數據要素投入多了，人的投入就少了，與綠色化要求節能減排轉型發展是相協同的，本質上數字化與綠色化一個是目標導向，一個工具導向，兩個一體兩翼。
傅毅明:
我們將數字化跟綠色化作為兩個維度來展示我們的文明演進歷程。以數字化為代表的目標牽引體現價值理性，整個人類文明可以分為四個象限，怎么樣更好地處理工具理性跟價值理性構成我們整個人類文明演進大邏輯。從早期的野蠻時代，數字化跟綠色化都是比較低的，這個時候東西方文明所走的道路不同，東方道路更多遵循天人合一，在綠色化層面比較領先，但是在數字化技術演進上稍微落后一些；西方走了另外一條道路，工具理性強一些，技術化突飛猛進，但綠色化有局限性，出現了全球變暖等難題。在新時代，兩種道路如何互相融合，中西方如何互相借鑒，共同達到既要數字化、又要綠色化“雙化”協同，這個其實是每個國家共同的問題。
傅毅明:
破解問題的最核心是把我們傳統的資產觀變成新型資產觀。作為成本部門，以前我們搞數字化、環境保護都要算每一筆投入有沒有帶來什么效益。但是目前，生態環境部門跟數字部門要成為經營部門，考慮怎么用市場機制去解決問題，怎么樣深化數據要素跟環境要素的市場化改革，關鍵就在于建立產權明晰制度，通過資產化路徑打破外部性難題。所以總的來說，就是要開辟新路徑、暢通大循環。推進市場化及資產化，發展數據循環經濟是建設綠色智慧數字生態文明的新領域與新路徑。數字循環經濟狹義指數字循環產業的經濟，廣義是數據產業與其他產業融合共生的循環經濟，其中數據循環經濟有利于數據產業部門自身的綠色健康高質量發展，有利于數據要素與其他要素的融合共生，也有利于數據基礎制度和新型資產建設。
傅毅明:
接下來我談幾點內涵要求，首先，生態環境保護最主要的經驗就是要源頭治理，數據治理也一樣，數據治理應由末端治理向源頭治理轉型，現在我們數據生產部門大部分停留在自給自足、體內循環階段，數據仍然停留在末端治理，存在“九龍治水”現象，數據治理初始成本巨大，特別是事后再治理，會導致極大的事后成本，應構建以公共服務和社會大循環為導向的生產服務模式。
傅毅明:
第二，數據生產應由粗放生產向傾斜生產與循環經濟轉型轉變。當前數據生產仍處于粗放生產與野蠻繁殖階段，市場生產外部性明顯，這也導致數據成本的真實使用成本被低估。現實中，往往有大量的電力、土地補貼在我們大量的數據中心建設過程中。另外，平臺經濟體往往通過前期免費，讓用戶感覺好像使用數據資源很便宜，導致我們想改也不好改。所以，我們開展數據生產的減量化、再利用與資源化，實現數據垃圾的源頭減量和系統空間的系統治理。
傅毅明:
在這個過程中，要建立數據產品的身份標識與責任溯源體系，首先要看這個數據是機器生成還是真實生成的，如果沒有辦法從源頭標識管理將會造成巨大的混亂。在這個基礎上，碼鏈融合數字身份是構建數字資產首要基石與突破口，數字身份現在已經成為大國競爭的關鍵技術，我們要對每一個資產建立一個統一的標識代碼，為每一個所有者建立一個可信賬戶、可信區塊鏈，實現可信數據跟可信流轉，在這個體系下，我們已經前期研究了一個聯盟的標準。
傅毅明:
數據資產應與綠色資產融合打造，加快“雙化”協同，應該說數據資產價值化的重要源泉是綠色化，我們需要構建生態產品的價值實現機制，確保數據資產化有足夠的綠色價值回流。另外，綠色資產也高度依賴數字化支撐與數據驅動，包括碳資產的可測量、可核查、可報告等原則。
傅毅明:
數據資源入表成為數據資產化重要抓手，數據資產化可以包括八個環節，包括我們現在數字治理、數據資產識別、數據資產確權、數據質量評價、數據價值評估、數據資產登記、數據資產入表以及數據資產金融化，把數據當成資產來看待的話，我們可以來借鑒生態環境導向的開發模式，摒棄以前信息化部門數據孤島模式，以前我們的角色更多的是“施工隊”，數據化建完就交出去了；現在，我們要從理念上進行大的變革，學習房地產開發模式，一開始就把它當成資產開發。
中國國際經濟咨詢作為中信集團全資一級子公司，率先建設數字生態研究院，打造雙化協同與“三化融合”的高端數據庫，我們近期也做的一個場景案例，我們叫新智場景，這個場景在湖北也落地了，做車位數字資產的數字創新，去年8月份我在于武漢啟動的數字資產聯合創新實驗室的建設，探索“一位一碼”車位碼，形成“一城一圖”的智慧泊車圖，剛剛過去的5月14號，成為數字車位質押的第一單。在這個案例開發過程中，我們第一步實現車位數字化；第二步我們實現數字資產化，實現入表跟融資，現在已經完成；接下來我們將探索第三步、第四步，也就是綠色資產化，通過車位大數據開發，提高停車效率，降低停車過程中污染和碳排放，我可以在這個基礎上去開發CCER等綠色碳資產，實現更進一步的資產疊加，后續我們希望能開發成“三化融合”樣板。
最后總結一下，應該說生態文明跟數字文明是“一體兩翼”，要著重打造供給側數字化轉型與需求側的綠色化轉型的大循環，以綠色化牽引數字化，以數字化賦能綠色化，以資產化破解“雙化協同”難題，形成“三化融合”的數據循環經濟新模式與新引擎，打造中國特色的數字文明生態發展新路徑。謝謝！
主持人:
謝謝，感謝精彩發言。接下來有請生態環境部信息中心主任汪海洋，大家歡迎。
汪海洋:
各位嘉賓，女士們，先生們，大家下午好！
今天非常高興參加第七屆數字中國建設峰會數字生態文明分論壇，我今天的演講題目是：構建美麗中國數字化治理體系，建設綠色智慧的數字生態文明。
數字生態文明提出之后，經過一段時間的實踐，我們認為數字生態文明是以數字化賦能綠色化，以綠色化牽引數字化，運用大數據、人工智能、區塊鏈等數字技術，以生態環境綜合管理信息化平臺為統領，建立動態感知、科學研判、快速反應、智能優化的數字智能體系，進而推進決策科學化、監管精準化、服務高效化、產業綠色化，不斷提高政務服務“一網通辦”，監管服務治理“一網統管”，行政運行“一網協同”的效能，實現智慧治理和協同高效，為全面推進美麗中國建設提供有力的信息化支撐。
我們認為數字生態文明的主要特征有以下四方面，一是精準預測，防患未然；二是系統思維，科學決策；三是整體協同，多元共治；四是開放共享，良好互動。與傳統生態環境治理主要依靠人的經驗、理論、主觀判斷等進行決策相比，數字生態文明在理念上更加注重數據的匯聚、處理、分析和服務，事前預測預警，而非事后被動應對；生態環境進行整體改善，而非單一方面、單一要素的局部修復治理；行動上除了強調黨委政府的主體責任外，還強調加強社會多方主體的參與、融合和共享。
汪海洋:
基于數字中國建設整體布局規劃“2522”的整體框架，結合生態環境治理體系的特點和需求，我們也提出數字生態文明“2521”的總體框架，分別為夯實綠色新型基礎設施建設和生態環境一體化大數據體系兩大基礎，構建智慧環境等五大任務，強化數字技術創新體系和數字安全屏障這兩大能力，進而拓展全球治理數字化協作的一個環境。
具體來說有五大任務。第一項任務為夯實兩大基礎，因為綠色新型算力基礎設施和一體化大數據體系是構建美麗中國數字化治理體系的底座，主要分為兩個方面，一是大力推進綠色新型算力基礎設施建設，依托國家“東數西算”工程建設國家級數據集群、算力樞紐，建設自主可控、安全可靠的生態環境云中心，同城和異地災備中心，形成“兩地三中心”架構；二是全面構建生態環境一體化大數據體系，建設全國生態環境一體化數據的資源目錄，積極推進公共數據跨部門數據共享、交換，設計形成環境質量、環境監管、時空數據等九類數據資產，進而支撐各地區、各部門數據的共享、開放和開發利用。
汪海洋:
第二項任務，打造精品應用，堅持以用促建、建用結合，三個方面：一是聚焦持續深入打好藍天、碧水、凈土保衛戰，推進減污降碳協同增效、無廢城市建設等生態文明領域的重點任務，借鑒冬奧會空氣質量監控平臺建設和運行經驗，不斷打造新的場景應用和精品業務應用；二是結合國家重大發展戰略，開展京津冀、長江經濟帶等協同治理平臺建設，推進區域生態環境的聯防聯治；三是扎實推進生態環境業務工作的數字化、網絡化、智能化，實現生態環境監管的一網統管、快速研判、精準溯源、跟蹤督辦、成效評估的閉環管理。
汪海洋:
第三項任務，關于突出技術創新，有三個方面，一是按照滿足當前需要，適度超前謀劃，加快大數據、人工智能、區塊鏈、數字孿生等新技術推廣應用，優化完善生態環境動態監測網絡和智能監管體系，構建美麗中國的數字圖景；二是積極構建人工智能等共性支撐平臺，開發更適合生態環境領域的人工智能算法，不斷提高智能化應用支撐水平；三是建立健全生態環境信息化標準體系，統一技術架構、數據格式、應用接口、開發界面，不斷推進信息化建設的標準化和規范化。
汪海洋:
第四項任務，守牢安全底線。維護網絡安全，首先要知道風險在哪里，是什么樣的風險，什么時候發生風險。要依法統籌網絡安全，利用系統安全和數據安全的需求，基于另信任技術體系，構建多層次的網絡安全一體化防御基礎設施。同時，還要建立立體防護、多方聯動的可靠安全防護體系，形成安全態勢感知、安全縱深防御、網絡攻防對抗等安全防護能力，筑牢網絡安全屏障。
汪海洋:
第五項任務，推動協同聯動。主要有四個方面，一是落實各級黨委政府主體責任，充分調動地方積極性，形成協同聯動的工作合力；二是激勵倒逼企業，推動綠色化生產改造，強化企業生態環境信息依法披露，打造環保信用監管體系；三是構建包括碳普惠等全民參與的數字化行動體系，引導群眾履行生態環境保護的社會責任；四是積極參與全球環境治理，跟蹤了解主要國家生態環境治理的進展和成效，為共建人類命運共同體提供數字化支撐。
汪海洋:
第三部分，切實加強相關的保障。第一要強化頂層設計。一是加強數字生態文明頂層設計，強化政策戰略指引，深入貫徹落實數字中國建設整體布局規劃，緊緊圍繞生態環境智慧治理，研究制定數字生態文明建設的發展目標、重點任務和實施路線；二是結合國家信息化管理體制改革，建立配套的制度體系，完善戰略制定、項目實施、績效評價等支撐機制；三是從全局系統性和整體性出發，研究降碳減污的業務應用場景，提高美麗中國數字化治理體系的支撐能力。
汪海洋:
第二要強化數據匯聚。新一代人工智能依靠數據和知識的雙輪驅動，對此，一要匯聚基礎數據、業務數據、全球數據等各類數據，建設標準統一、管理協同、安全可靠的全國一體化生態環境大數據中心；二要暢通跨地區、跨部門、跨層級的數據傳輸通道，打造全球統一的生環境領域數據鏈，實現生態環境領域數據資源大循環；三是依托國家數據共享交換平臺和全國一體化政務數據共享樞紐，實現公共數據跨部門流通和共享，讓數據像水流一樣使用便捷、效用最大。
汪海洋:
第三要強化業務研究。一是聚焦全面推進美麗中國建設，研究數字化支撐監管方式和舉措，為構建數字化治理體系提供科學依據；二是針對業務協同和數字化轉型需求，梳理跨部門、跨層級、跨領域的協同應用場景，以此建成實用、管用、好用的平臺系統；三是支撐實現區域大氣污染聯防聯控、流域統籌協同治理、危廢跨境轉移處置，以及全國碳市場轉移監管等方面。
汪海洋:
第四要強化安全保障。一是深化各類安全防護技術的應用，落實好數據安全保護、個人信息保護、關鍵信息化基礎設施保護，網絡安全等級保護等要求，守牢安全底線；二是進一步完善網絡數據安全保護的相關制度，健全網絡安全保障協調聯動機制，完善數據安全治理體系，提高數據安全保障能力。
汪海洋:
第五要強化先行先試。堅持頂層設計與基層創新相結合，選擇技術條件好、數字改革創新發展快的地區開展先行先試，推動核心業務領域、關鍵技術運用，應用場景探索，打造特色應用，形成一批可在全國推廣的新模式。
最后一個保障，加快組織保障。主要有四個方面，一要堅持高位推動，統一思想；二是要建立高層次、復合型人才的培養機制，提高數字化思維能力和學數、用數、治數水平，打造高水平的專業隊伍；三是要持續加大在信息化方面的投入；四是要健全相關的考核評估機制。
各位嘉賓，各位同仁，藍圖已經繪就，奮斗正當其時，讓我們共同努力，抓住機遇，戮力同心，攜手共進，為加快構建美麗中國數字化治理體系，建設綠色智慧的數字生態文明作出新貢獻。也預祝峰會和分論壇圓滿成功，謝謝大家。
主持人:
感謝汪主任的精彩分享。作為全國生態環境系統信息化建設的“施工隊長”、“技術總監”，汪主任分享了他對構建美麗中國數字化治理體系、建設綠色智慧的數字生態文明的思考和展望。接下來有請賽迪研究院劉權院長。
劉權:
尊敬的各位朋友，大家下午好！非常高興有機會到這兒來跟大家分享，尤其是這幾年的一些經歷和感受。
當前，數據要素成為數字經濟時代資源和關鍵要素。數據要素有放大、疊加、倍增的作用，數據應該成為國家的基礎資源和國內的生產要素，并由此形成新的數字生產力。在數據基礎上能形成數字生產力，什么意思？在數字化的情況下，在數據要素作用的情況下，我們現在的生產工具，從工業時代到數字經濟時代發生變化了，原來是機械現在是人工智能；現在生產要素、生產對象也改變了，原來是土地、廠房，現在改成數據要素；而最關鍵的，跟我們每個人都有關系的是，勞動對象、勞動者本身也變化了。傳統的能力已經適應不了現在的數字經濟時代，傳統勞動力可能很快被AI代替，這不是危言聳聽。第二，數字經濟、數字社會、數字政府、數字文化、數字生態環境是數字中國中明確提出來的，而五個領域的重點任務，核心都是數據應用。數據是數字化變革的核心要素，數據支撐未來，90%以上的作用從數據中挖掘，只有數據用好了、流通了，在不同的環境中高效共享、價值釋放，信息化的作用才可能發揮出來。
劉權:
如何激活數據？數據的核心是數據要素的價值化，價值化核心有三步，第一資源化，第二資產化，第三資本化。數據就像礦產一樣，沒有挖掘出來是沒有任何意義的，挖掘出來之后就是資源，然后再作為相關的產品。
目前數據要素的市場化，應該說已經具備了條件。無論是政策、基礎（包括數據基礎和算力基礎），尤其是算力基礎。現在面臨三個問題，包括數權、定價、交易。但最難的事情是，如何在信息化系統下讓數據用起來、流轉起來，這是更為關鍵。
劉權:
要激活數據，三個方面需要考慮：第一，從數據到數據資源，一定要站在數據化思維上考慮問題，我們曾經的信息化系統，積累下的數據不是資源，剛才所提到的監管平臺，這個數據成為不了數字資產，只是說支撐我信息化平臺監管應用而已，數據怎么樣讓它將來成為數據資源，我有礦怎么把礦挖出來，這是重要的。第二，從配置角度來說，我們要挖掘數據潛能，數據剛才說了不僅僅可以成為資源，成為礦石，還可以形成數據產品給你提供服務、市場流通，所以要資產化。第三，數據在流通過程中，現在的網絡防護等手段和傳統防護模式，對于數據全流通已經不適用了，因為數據已經在整個社會全流通，這種情況下難以防護它的安全，尤其決定數字經濟發展質量的就是我們公共數據、政務數據的開放利用程度。
所以說，從采集、計算、流通、數據治理到數據安全，都要去考慮。
接下來數據要素，怎么樣助力數字生態文明建設？首先，我的理解，數字生態文明本質上就是利用數字技術推動生態領域的數字化，一定是充分發揮數據要素的潛力，提升治理效能，支撐水平提高，實現綠色低碳生產生活方式，最核心的一個是數字化，一個是充分發揮數據要素的潛力。
劉權:
現在大家可能最關注的是數字技術，或者是說叫數字化。大家想一想，難道說僅僅是一個概念的提出嗎？一定不是的，信息化和數字化的區別在哪兒？在信息技術和數字技術的戰略。這里簡單跟大家提一下我的理解。從兩個本原上去看，第一，什么叫數據產業？數據產業一定是從數字經濟來的，數字經濟的核心是數據。數字產業好理解，只要與數字處理有關的，從事數字采集存儲加工的相關產業都叫數據產業。第二，什么叫數字技術？數字技術這個詞我認為理解起來不是那么容易的，需要我們理念有所轉變。數字技術現在已經進入什么階段？現在是數字時代，數字時代特征是萬物互聯，萬物包括什么？包括人的思維，包括人的精神世界，也就是說傳統的信息化是解決物理世界和數字世界當中映射的問題，而現在數字化解決的是數字世界、物理世界和人的精神世界（包括人的思維、人的大腦）這三個世界的問題，數字技術是推動數據在三個世界中高效流轉，進而可以實現價值釋放的相關技術。
劉權:
接下來看數字化和信息化的不同在哪里？很簡單，信息化解決物理世界映射到信息世界當中的問題，以流程為核心，目的是提高效率。而數字化可以破解原來復雜、不好解決的問題，其核心是機器可讀。信息化充其量是輔助決策系統，數據在不同的設備中不可互通，機器不可讀，數字化情況下數據在所有設備、所有環境、所有操作系統下都是可讀的。什么叫智能化？智能化是使得我的系統是決策化執行，不僅數據可讀，而且所有決策都是自動化生成，也就是我的數據采集來源于現實世界，所有的數據處理分析決策都是來源于數字世界，也就是我們現在的元宇宙，或者是叫數字孿生，然后形成決策之后反過來下指令。
接下來數據要素賦能數字生態文明怎么做？第一，按照“數據要素×”三年行動計劃提到的幾個方面，包括環境治理，尤其公共匯聚數據融合創新、提高能源利用率、提升碳排放管理水平等。第二，構建包含遙感等空天地一體化的碳排放數據服務平臺，包括各個企業環保數據的采集，再通過各種手段，感知的，再加上遙感的，這樣數據監測是很容易的。這主要是支撐實現企業的能耗產品產量二氧化碳多維度數據采集流轉、存儲分析和監控，同時支撐生態環境全系統全流程治理，推動生態環境治理體系和治理能力現代化。
劉權:
核心支撐包括三個方面，一是制造領域，二是能源生態領域，再者是城市，操作層面，前兩個都是在地方有實踐經驗，可以供大家參考。現在的企業環保為什么很難做，主要是投入大，對企業來說有壓力。現在基于政府公共數據，能不能改變一下思路？政府和企業的環保相關保險結合起來，政府針對企業建立一個新型的保險模式，使得這個保險能承擔企業原來所購買的服務來降低它的碳排放，這樣盤活政府數據就能和環保結合起來，而且這些數據是保險企業非常需要的。這個模式下，盤活有正當性，是可行的。第二種模式，就是不僅將數據盤活，而且將數據充分利用，第一，原來企業是涉污企業，直接買第三方服務，或者說直接買保險，保險對它的環保所有責任險兜底，出了問題保險承擔；第二，保險當中拿出一部分，所有的環保問題，比如環境監測發現有問題，保險公司找第三方企業處理；第三，這個費用由保險公司出。這是數據來支持城市生態環境治理一種非常好的方式，是基于公共數據的新型保險模式，有很多地方在用。
劉權:
從賦能美麗中國建設的長效機制來說，按照資源化、資產化、資本化的思路做好三件事。第一，做好能碳數據管理，就是剛才說天空地一體化數據的采集匯聚，這里邊最主要的實現碳審計、碳落地，企業經過第三方公司碳管理，確保正常經營；第二，推進能碳服務，企業配合取得收益之外，還可以打綠色牌，引入綠色金融和轉型金融，比如獲得低息貸款，相關產品優先納入政府采購，實現健康發展；第三，更為重要，要讓企業形成的碳足跡數據發揮價值，企業減能、減排形成的碳減量可以通過碳交易機制變現。兩個關鍵，一個是能碳成果，另一個是能碳資產。
由于時間關系講的不對的地方歡迎大家指正，是個人的觀點，謝謝。
主持人:
謝謝劉院長的精彩分享。推進數字生態文明建設，關鍵是激活數據要素潛能。劉院長分析了激活數據要素潛能的路徑等，值得我們深入思考和持續探索。接下來掌聲有請安徽省生態環境廳曹哨兵廳長。
曹哨兵:
尊敬的各位領導，各位來賓，女士們，先生們，朋友們，大家下午好！
非常高興、非常榮幸參加數字中國建設峰會，特別是今天下午通過數字生態文明分論壇，剛剛聽了大家介紹的一些數字生態文明建設的經驗做法，我們在試點當中也做了一些努力，下面跟大家一起分享一下安徽在推進一體化、數智化皖美生態建設的一些做法，希望大家多多指正。
當前美麗中國建設正在全面推進，在這過程中我們離不開數字技術與生態文明建設的深度融合。近年來安徽省委省政府出臺了數字安徽建設總體方案，美麗安徽建設規劃綱要等，持續推動全省生態環境質量改善，去年全省PM2.5平均濃度、空氣質量達標天數比例實現雙改善，地表水優良水質比例也上升3.6個百分點，比國家考核目標高8.7個百分點。
曹哨兵:
下面重點向各位匯報數字安徽建設情況、皖美生態建設情況，以及下一步打算。
第一，數字安徽建設情況。 實行“六統一”，推進“三大轉變”，以實施“四大牽引”工程為重點，努力探索一條理念創新、技術先進、集約節約、生態開放、安全可控數字安徽發展新路徑。一是實行“六個統一”，建立政務信息化項目全方位統籌機制，實行統一平臺支撐、統一規劃計劃、統一資金管理、統一專家把關、統一立項審批、統一項目驗收，建立健全政務信息化項目部門聯審、專家聯評等工作機制，完善專家管理、風險防控等制度，切實提高項目建設質效。
二是推進“三個轉變”。構建政務信息化建設新范式，打造“平臺+端+場景”的政務信息系統新形態，推動信息系統形態從“煙囪式”向“平臺式”轉變。突出設計的重要作用，通過部門數字化整體設計+具體業務場景設計，推動建設模式從承建廠商全程建設實施向設計、開發、運維分階段實施的轉變，以社會公眾為中心，以用戶體驗為導向，謀劃設計場景，推動支撐方式，從省項目“分基金”向“比項目”轉變，提升項目建設質效，提高資金使用效益。
曹哨兵:
三是實施“四大工程”。實施一體化數據基礎平臺迭代工程，實現平臺一月一小迭代，一年一大升級，小迭代由需求牽引，大升級由技術驅動，打造數字安徽建設的資源中樞和能力底座。實施三方能力工程，推行“網企通”前端受理、“網政通”前端辦理的前店后廠模式。實施數據工程，制定全程統一的數據標準規范，打造數據要素高地。實施產品創新工程，圍繞生態環境保護、經濟調節、市場監管等八大賽道，高質量建設場景需求庫、案例庫，打造場景創新空間，推出一批可復制可推廣的創新場景應用。
曹哨兵:
第二個，皖美生態建設情況。我們認真貫徹落實省委省政府關于數字安徽建設的決策部署，開展了“數字安徽-智慧環保”綜合管理服務平臺建設，優化體制機制，深化數據治理，建設完美生態創新場景，深化人工智能等數字技術應用，賦能生態強省美麗安徽建設。
曹哨兵:
一是優化體制機制，提升項目實施的質效。健全管理機制，完善廳網絡安全和信息化領導小組運行機制，配套建立網絡安全和信息化聯絡員制度，各處室、各單位都明確專人全程執行，業務部門提出需求，歸口單位統一受理，共同推進項目申報。實行統籌集約建設，建立省級創建、全省共享機制，明確只建一個平臺，這個平臺就是“數字安徽-智慧環保”綜合管理服務平臺，實現皖美生態場景的共建共用。二是深化數據治理，發揮數據要素的價值。“聚數”打破數據孤島。建立橫向縱向數據匯集體系，盤活數據資產，以一體化數據技術平臺為樞紐，縱向獲取生態環境部的排污許可、環評審批等數據回流，同時匯聚省內各市縣區的水、氣監測數據；橫向構建與自然資源、交通運輸、市場監管等部門的生態環境相關數據的共享機制，實現與長三角兄弟省市的水、氣自動監測數據、企業環境依法披露信息等數據的共享，目前已歸集水、大氣、土壤、自然生態、污染源等各類生產環境數據，數據資源總量達到124億多條，為場景創新工程奠定堅實的數據基礎。“提質”形成數據資產“一本賬”。制定全省生態數據標準，發布安徽省生態環境數據共享技術規范等五個地方標準，完成生態環境業務主題與業務對象、邏輯數據實體屬性五級數據架構的設計，制定全量數據規范、治理規則，實現一數一源、一源多用，形成省生態數據資產的“一本賬”。“智用”激活數據要素價值。建立全省生態環境數據體系，加強生態環境公共數據融合創新，發揮數據要素價值，依托一體化數據技術基礎平臺，形成空氣質量監測、水質監測等公共產品，加快數據流通，提高數據共享水平，增強數據時效性，為政府、企業和公眾提供更高效的公共服務。
曹哨兵:
三是深化產品創新，構建一體化智慧應用。皖美生態場景建設包括大氣、水等14個業務子場景，這里簡要匯報4個子場景。
第一個場景是大氣環境智慧監管。構建全省大氣環境問題閉環監管體系，通過引入衛星遙感、視頻監控等手段，加強空氣質量、涉氣污染源、用電、氣象等多維數據耦合分析和溯源分析，及時精準發現大氣環境污染問題。在此基礎上，及時通過問題推送、問題排查、處置反饋、效果評估，確保件件有落實、事事有回音、辦完有成效、全程可追溯，解決了發現問題、找準原因、閉環管理的難題。
第二個場景是水生態環境智慧監管。按照河湖統領，山水統籌的水環境工作思路，構建流域、重要水體、控制單元、匯水范圍、行政區域五級水生態環境分級管理“一張圖”，對水環境、水資源、水生態及污染源各類數據進行空間關聯分析，強化水環境預測預警和污染溯源，形成分析預警、結果反饋、整改落實、問題檔案的閉環管理體系，提升水生態管理數字化水平。
第三個場景是固體廢物智慧監管。運用人工智能技術，實現固廢監管從人工查向智能管轉變，確保監管跑在風險前面；建設固體廢物智慧監管流向網，實現固體廢物產生運輸、利用處置的全生命周期管理，實現源頭可信、過程可溯、末端可控；接入三個全覆蓋視頻監控，運用人工智能視頻識別技術，強化對企業危廢管理關鍵環節的非現場監管；搭建危廢供需數據平臺，實現數據共享，著力為企業減負。
第四個場景是環境執法智慧監管。以安徽省國家智能社會治理實驗基地為契機，拓展非現場監管執法決策分析等功能，場景運行以來，執法檢查的記錄數增長121.34%，發現問題數量增長1137.6%，月上報占比達到100%、居全國第一位。
曹哨兵:
第三部分，未來展望。
根據數字安徽建設整體方案、美麗安徽建設規劃綱要工作部署，我們將以技術平臺為底座，不斷推進安徽數字文明建設取得新進展、新成效、新突破。一是堅持全省“一盤棋”建設，建成全業務場景覆蓋的智慧環保體系。全面加強安徽省生態環境政務信息化項目統籌集約建設，努力打造“三融五跨”皖美生態創新場景，“三融”就是數據融合、業務融合、技術融合，“五跨”就是跨部門、跨層級、跨系統、跨區域、跨業務，逐步建成覆蓋省市縣區三級應用的“數字安徽-智慧環保”綜合服務平臺，扎實推進管理集中、業務協同，著力提升生態環境公共服務水平。
二是深化人工智能等數字技術的應用，構建美麗安徽數字化治理體系。我省已出臺了安徽省通用人工智能創新發展三年行動計劃，提出重點打造行業領域應用示范，催生海量生態場景應用創新。我們將搶抓通用大模型行業的應用機遇，開展生態環境大模型應用探索，促進生態環境業務與人工智能技術深度融合；我們準備推出企業環保助手、執法助手、生態環境指標查詢助手三大應用，持續拓展皖美生態創新場景，不斷提升企業和社會公眾的生態環境獲得感、幸福感、安全感。
三是推動共建共享，為長三角美麗中國先行區建設貢獻安徽力量。我們將堅持生態環境區域協同治理，持續開展長三角地區生態環境數據共享共用，不斷提升跨區域、跨層級生態環境聯防聯控能力，攜手共建長三角美麗中國先行區。
各位領導，各位來賓，各位朋友，開展一體化數字化完美生態建設，探索數字中國美麗中國的安徽實踐永遠在路上，我們誠摯歡迎大家到安徽傳經送寶，共享生態文明建設的真知灼見，共同為建設人與自然和諧共生的美麗中國建設作出更大的貢獻。謝謝。
主持人:
謝謝曹廳長的分享。接下來有請華為技術有限公司ICT Marketing部副部長劉明菊。
劉明菊:
尊敬的各位領導，各位來賓，大家下午好！非常有幸能夠來到美麗的福州，一起來參加數字生態文明分論壇，探討大家共同關注的話題。
接下來我將代表華為公司，向各位作一個我們在科技守護自然領域的思考與實踐的報告，歡迎各位專家、領導批評指正。
我們的地球上生活著80億人口，根據全球足跡網絡的測算，目前人類所需要的自然資源的速度是地球可再生速度的1.75倍，也就是說，需要1.75個地球才能滿足人類的需求，但是我們都知道，我們只有一個地球；因此，每個人、每個家庭、每個組織都應負有相應的責任和義務，以可持續發展的方式去保護我們共同的地球家園。
作為一家高科技企業，華為一直秉承“科技致善”的理念，致力于用數字技術推動和促進社會的可持續發展，基于幾十年的業務實踐，華為制定了4大可持續發展戰略，分別是數字包容、安全可信、綠色環保與和諧生態。
在數字包容領域，2019年華為正式對外發布的Tech4數字包容與長期行動計劃，其中保護我們的生態環境與生物多樣性是最重要的關注領域之一。在剛剛過去的國際生物多樣性日，這天的主題是生物多樣性你我共參與，我們深信數字技術正是能夠應對環境挑戰的關鍵支撐，是解決方案的一部分。一方面，以技術減緩氣候變化，推動節能減排和氣候變化的適應，促進綠色低碳發展；另一方面，以技術保護生物多樣性，更好理解和守護大自然。
為更好落地科技守護自然的理念，我們基于項目實踐，與自然保護行業的專家學者共同交流探討，提出了一個科技助力自然保護的藍圖框架，包括1個目標、7個場景、4個能力和3類手段，目標是通過數字技術來提升生態保護的效率和有效性，提升生態系統的多樣性、穩定性、持續性，助力數字生態文明和美麗中國建設。為此，我們針對生態保護與修復、資源管理、科研監測等保護地運營和管理的7個場景，深入了解自然保護的需求，包括需要全方位、立體式生態感知，多網絡的融合通信能力，還有基于大數據AI的智慧使能以及多場景的輔助運營。基于這些需求，智慧的自然保護可以采取三大類的技術手段，即天空地一體化的生態監測系統，穩定可靠連續的網絡覆蓋能力，和基于云、大數據和人工智能的多數據的智能分析。
劉明菊:
基于上述藍圖，華為公司也在聯合我們的合作伙伴，匹配相應的產品與解決方案，以提供端、管、云協同和系統性的技術架構。整體而言，技術架構分為智能交互、智能連接、智能中樞和智能應用四個模塊，從下到上分為七層，感知層由遙感、衛星系統、無人機等智能設備提供實時采集的數據；網絡層通過微波、無線、通信衛星等實時手段把數據回傳到智能中樞；邊緣計算層主要是針對一些保護區的基礎單元，位置離省市中心較遠，網絡帶寬有限的特點，來部署邊緣計算設備，實現如檢查站的人車識別、動物識別、煙火識別等邊緣智能。智能中樞則含基礎設施數據層和平臺服務層，主要解決數據存儲、治理、共享、云端數據的智能分析等，應用層的各類場景應用則由相應合作伙伴提供和開發。
自2019年起，華為聯合政府、保護機構、科研機構、環保組織以及運營商等伙伴，在全球開展了科技守護自然的項目實踐，從中國到拉美，從非洲到歐洲，從長臂猿到珊瑚礁，我們用物聯網、紅外相機、聲學監測等創新技術，保護著森林、濕地、海洋等典型生態系統，到目前為止項目已經覆蓋了全球海內外53個保護地。
接下來請允許我和大家分享幾個具體的項目實踐。
在北歐的挪威，三文魚是它的經濟支柱。但它的本土三文魚正面臨入侵三文魚的威脅，由于入侵三文魚的繁殖周期短，會和本土的三文魚競爭食物和棲息地，并污染本土三文魚的基因，1980年以來挪威的野生三文魚種群數量已經少一半。挪威河流保護協會依賴志愿者人工潛入河中，肉眼識別和抓住入侵三文魚，耗時數千個小時收效甚微，因此為保護野生三文魚，我們聯合伙伴開發了基于人工智能的三文魚自動分流系統，初步實現從人工到自動化，如何實現的請大家觀看大屏幕。
（播放視頻）
自2021年以來，我們和本地NGO合作，基于水下攝像機捕捉的影像，開發了自動識別魚類算法，并把這個算法應用到分流設施上，從視頻可以看到，當識別到是本土三文魚時，閘門打開讓三文魚通過，如果是入侵三文魚，則被分流到旁邊的水箱里進行下一步處理。
去年夏季這個方案在挪威得以實施使用，成功捕獲超過六千條的入侵三文魚，識別準確率達到99%，因為這個突出的成果，三文魚項目贏得了全球通信協會頒發的全球移動大獎，聯合國可持續發展杰出目標獎。
在我國的海南省，還生活著世界上最瀕危的靈長類動物海南長臂猿，目前野外僅存37只。這種猿類有非常復雜的聲學系統，但是它們終生都生活在樹上，很少下到地面，導致保護和監測十分困難，我們與合作伙伴一起，通過聯網和離線的聲學設備，收集長臂猿的聲音，并通過云和AI對其進行分析，目前已經收集了10萬條以上的海南長臂猿的鳴叫聲，覆蓋了所有五個海南長臂猿的家庭群組，并且初步實現猿鳴聲自動識別和實時傳輸，大幅提高科研和保護的效率。
在我國三沙，我們和三沙市的海洋保護區管理局一起，利用夜視紅外攝像頭和AI保護上岸產卵的綠海龜，在此之前，保護區的巡護人員要每天晚上巡查海灘以保護綠海龜產卵現場，且存在夜晚視力視野差，辨認精準度不高的問題。應用這套技術方案之后，即使在夜間近乎無光的環境，夜視設備依然能夠有效的感知到海龜上岸，并捕捉海龜產卵的軌跡，同時基于華為生成AI框架開發的軟件系統和高算力芯片的硬件系統，可以做到實時識別，實現在夜晚既能看得清，又能認得出。一旦發現海龜上岸，巡護員就會第一時間收到系統通知。在去年的海龜產卵季，這套方案一共識別了140多窩的產卵海龜，準確率達到90%以上，最大程度做到有針對性的保護，改善綠海龜的生存和棲息環境。
山東東營黃河三角洲是世界上最年輕的濕地，全球九大候鳥遷飛路線中，黃河口橫跨其中2條大的路線，是東方白鸛、黑嘴鷗等候鳥重要的棲息地和加油站，近幾年黃三角保護區運用互聯網、大數據、物聯網、遙感、雷達和無人機等信息技術，建設了天空地一體的監測網絡，在此基礎上，華為Tech4數字包容團隊為保護區打造了生物多樣性的智慧監測試點，基于保護區終端采集、感知設備以及當地運營商建設的覆蓋良好的5G網絡，開展數據采集，并通過5G回傳到云端，人工智能將實時標注結果呈現在IOC大平臺上，同時開展各類數據分析，助力保護區進行監控，有效提升保護區保護管理以及智能決策的效率，為科研、監測、保護等方面提供創新的思路和方法。
黃河三角洲自然保護區面積廣闊，鳥類數量龐大，而且移動迅捷，在引入科技手段進行生物多樣性監測之前，工作人員需要深入保護區進行蹲守、觀測和記錄，如今工作人員只需要觀看大屏就可以實時監測保護區生物并進行統計，既減輕了時間成本，提升了工作效率，也避免了歷史影像資源的浪費，隨著平臺受訓物種越來越多，捕捉和累計的素材越來越豐富，AI識別的準確率也在不斷提升，目前已可以識別運動飛翔中的物種，也可以對鳥類進行群體識別，截止到2024年3月底，已經識別視頻54000余段，訓練圖片89000余張，AI受訓物種達到47種，對于受訓過的物種，大型鳥類的識別準確率已經達到90%以上，我們也有段保護區的視頻，請觀看大屏幕。
（播放視頻）
保護生態環境人人有責。有句老話說的好，獨行快，眾行遠。華為愿與政府、保護區、環保機構、科研機構、運營商等各類組織和專家通力合作，發揮各自所長，共同打造生態圈，助力數字生態文明建設，謝謝大家。
主持人:
感謝劉女士的精彩發言。接下來有請福建省生態環境廳徐威副廳長為我們帶來“釋放生態環境數據價值，推動數智治理創新發展”的報告，有請。
徐威:
各位領導，各位嘉賓，大家好，受許碧瑞廳長委托，我給大家匯報一下釋放生態數據的價值，推動數字治理創新發展的有關情況，主要包括三個方面的內容。
2019年5月，生態環境部和福建省政府簽署共建“數字生態”示范省戰略合作協議。幾年來，在生態環境部的指導下，我省持續深入實施數字福建戰略，推動數字生態向更高水平、更寬的領域、更深的層次發展，實現福建生態云從0到1的探索，從1到N的迭代，目前我們的生態云已經實現從1.0向2.0的跨越，正在加快向3.0進發，為全方位推動高質量發展提供強勁生態數據支持。
福建是數字中國建設的思想源頭和實踐起點，也是習近平生態文明思想的重要孕育地和實踐地，幾年來，我們傳承弘揚習近平總書記的重要理念和重大實踐，充分發揮數字福建生態省建設的先發優勢，扎實的推進各項工作，2023年，福建數字經濟的增加值達到2.9萬億，相當于經濟總量的53.3%，綠色經濟持續培育壯大，福建以1.3%的土地和3%的能耗，創造了約占全國4.3%的經濟總量。同時，福建生態環境質量持續保持優良并繼續居全國前列。2023年，設區城市空氣優良天數比例98.5%，PM2.5平均濃度20微克每立方米，主要流域國控斷面優良水質占比99％，森林覆蓋率65.12%、連續45年保持全國首位。這些成績取得都離不開全省上下的持續努力，也離不開數據價值的有效釋放，得益于數智融合創新的有力加持。
第二部分，匯報一下我省實施的三個重大工程。我們依托生態云平臺，深入推進生態環境工程的“隱蔽”工程、“數智”工程、“民生”工程，從數據治理來提升自身的質量，到數據賦能開展場景運用，再到為民服務、為企服務實現共治共建。
高質量推進“隱蔽”工程方面，數據治理促進感知體系更加身強體健、耳聰目明。一是加強數據全域采集。持大生態、大環保的理念，持續拓展大氣、水、海洋、土壤環境等傳統的監測數據的獲取范圍、種類、頻次；根據技術的發展，全方位接入衛星、遙感、視頻，不斷匯聚各個部門包括氣象、水文、地質等數據，初步形成“空天地”人一體化的生態環境“一張網”，目前生態云平臺日新增數據約1TB，開放數據資源19.37億條。二是深化數據全面治理。在省政府“1131+N”一體化數字政府體系框架下，先行先試推進省一體化公共數據平臺建設生態環境專區建設，通過可彈性擴容的智能湖倉公共數據平臺，以及可動態更新的數據存儲計算體系，深化跨層級、跨部門、跨系統多源異構數據整合、匯聚、治理。注重數據開放共享，搭建“數據服務門戶”、“數據服務超市”，提供“即取即用”的標準化數據產品，為充分釋放數據價值、發展新質生產力打好基礎。截至目前，數據服務超市累計提供2900余項資源服務、937個接口服務、160多個數據產品。三是保障數據全時安全。嚴格按照數據安全法、個人信息保護法的要求，加強全方位、多層級、一體化的保護。把數據安全推進數據生產的一線，目前我們按照核心數據、重要數據和一般數據的要求，初步完成了水、氣、土相關數據的分級分類工作。
高水平推進“數智”工程方面，數字賦能促進場景應用更加好用管用、提智增效。一是一體化推進智慧監管能力。以生態環境全要素、全過程的數字化影射和智能化模擬作為基礎，打造好用、易用的應用場景，全面提高“天上看—地面查—網上管”的監管能力。特別是應用多元數據，從多維視角為環境保護各類主體精準畫像、數字管控，推動決策過程由“經驗判斷型”向“數據分析型”轉變。應用生成式人工智能技術，進一步優化數據模型，建立數據關聯，開展深度分析，快速高效解決各類環境問題和風險。二是智能化推動新質生產力發展。我們將生態環境分區基礎數據與最新的國土空間規劃共享，打通多部門數據資源，運用先進的空間分析、精細算法和數據模型，將生態環境分區管控要素圖層化、準入條件數字化、區域管控差異化，不僅為分區差異化保護生態環境提供依據，也為地方引入產業項目提供指引，變過去的招商引資為如今的招商選資，推動發展新質生產力。今年4月，央視焦點訪談節目專門報道了廈門相關經驗做法。三是發揮數字賦能污染攻堅的放大、疊加與倍增作用。我們通過數據資源的開發利用，持續迭代優化數據模型和功能模塊，對數字賦能深入打好污染防治攻堅戰起到放大、疊加與倍增的作用，福建省污染防治攻堅戰連續四年考核優秀。比如，守藍天方面，以大氣臭氧污染治理為重點，強化數字化模擬和靶向治污；護碧水方面，深化水環境智能化管控、常態化干預；促碧海方面，以全域建設美麗海灣為重點，用數字化賦能來推動排污口精準排查以及海漂垃圾治理，重點案段海漂垃圾的密度比整治之前下降了60%。廈門的東部海域等都獲評全國美麗海灣。
高標準推進“民生”工程方面，共治共建促進為民服務更加聚力聚焦、常態長效。一是聚焦服務企業做優做強。深入推進政務服務從“碎片化”向“一體化”轉變，深入推進政務服務從“碎片化”向“一體化”轉變，以生態云“一張圖”為基礎，深度融合大數據、云計算、區塊鏈等新技術，為企業建立“一企一檔”，推進“一網協同”，打造“一網通辦”的樞紐平臺和泛在可及的服務體系，讓“數據多跑路、群眾少跑腿”，著力破解企業和群眾反映強烈的辦事難、辦事慢、辦事繁問題。親清服務平臺上線以來，累計進駐企業近12萬家，企業訪問次數超2880萬次。
二是聚焦群眾急難愁盼問題。深入推進“點題整治”，集中力量開展老百姓“家門口”的噪聲、揚塵、油煙、惡臭等問題攻堅，構建城市聲功能自動監測、工地“6個百分百”等監測體系，并依托省市縣三級穿透、成熟可靠、移動互聯的信息系統做到“你來拍、我來管”，數字技術實時嵌入執法監測監管“三聯動”機制，實現“信息全方位共享、監管全要素對接、內部全天候聯動、整改全過程聚焦”的閉環管理，讓群眾“眼見為實”“心中有數”。近年來公布了多批典型案例，切實把問題解決到根子上、實事辦到群眾心坎里。三是聚焦治理項目融合對接。深入推進“政金企”聯動，加快生態環境項目資金管理系統與省“金服云”平臺、親清服務平臺深度融合，推動一批環境治理項目和EOD治理項目的治理和融合。
第三部分，匯報一下我省進一步釋放生態環境數據價值，推動數智治理創新發展的工作設想。繼續依托生態云平臺，堅持不懈地推動“數據要素×”行動，加快釋放數據要素價值，盡快實現從連接到協同、使用到復用、疊加到融合的轉變。一是以建體系來推動數據一體化，在釋放數據要素中打基礎，強支撐。貫徹落實生態環境部近期出臺的《關于加快建立現代化生態環境監測體系的實施意見》，加快應用人工智能等技術，特別是依托下一代的互聯網、衛星互聯網等技術，疊加物聯網、區塊鏈等技術手段，全面支撐深入打好污染防治攻堅戰，同時對多元多維的信息進行高效記錄，可信等級，準確確權，有效提供數據的廣泛性、便捷性、準確性，更好賦能美麗中國先行示范省建設。二是以深應用推動治理數智化，在釋放數據要素中增活力，提效能。深入開展“數據要素×”活動，大幅拓展數據要素應用的廣度和深度，特別要提高數據資源的配置效率，推動數據多部門、跨場景的綜合應用，打造一批好用易用的智慧業務場景，讓大家形成推廣和應用的路徑依賴。同時，進一步強化執法監測監管“三聯動”，全面提升各環境要素協作響應的整體性、協同性。將中央生態環境保護督察問題整改可視化呈現、全流程跟蹤、數字化存檔，實現問題整改、銷號的規范化、智慧化管理。三是以優服務推動流通規范化，在釋放數據要素價值中促共治、惠民生。緊扣企業反映較多的數據重復填報、多頭填報問題，持續完善提升“一企一檔”“一園一檔”，打通部門壁壘和要素鴻溝，實現“數據最多采一次”，最大限度簡化企業、群眾的數據填報負擔。針對數據共享開放中存在的“不愿開放”、“不敢開放”、“不會開放”等問題，我們將在堅決守住安全底線的前提下，加快建設集約高效的數據流通基礎設施，打造低成本、高效率、可信賴的流通環境，讓群眾安心放心共享數字紅利、生態福利。
我就簡要匯報這些。謝謝大家。
主持人:
謝謝，良好的生態是福建最靚麗的底色，相信未來福建還將交出更加亮眼的成績單。最后，有請百度智能云工業產品部總經理黃鋒帶來“大模型助力生態環境創新實踐”的報告。
黃鋒:
各位領導，各位嘉賓，大家下午好！
非常高興有這樣一個機會能夠分享一下我對大模型技術的理解以及大模型技術在生態環境行業的一些創新的實踐。
其實隨著2022年底OpenAI發布了ChatGPT大模型之后，整個大模型技術掀起了一股浪潮，在全球都是一股浪潮，首先這個技術本身在快速的迭代，從3.0、3.5到4.0，從原來只能處理文本到開始向Soar可以處理視頻，到后來開始處理語音，做語音方面的一些多模態的處理，這是在國際上非常快速的發展。
在國內也一樣，現在大家講有百模大戰，我們國內不管是一些互聯網的大廠還是創業公司，都發布了上百個大模型。對于百度而言，去年3月16號發布了文心一言大模型，去年10月份升級到文心一言的4.0，直到上個月，短短一年時間，我們的文心一言在全國的用戶數突破了2億，每天的調用量也突破了2億，同時我們大模型應用開發平臺有近10家企業客戶基于大模型平臺開發了自己的一萬多個專有大模型。可以看到，大模型技術不管在國外還是在國內，都有一個非常快速的發展。
大模型除了面向消費者，面向網民提供寫詩、做畫等偏娛樂的服務之外，實際上我們認為大模型在行業里面的價值釋放和應用最終產生的社會效應是更大的。
如何理解大模型？或者說它為什么在過去一年多時間里有這么飛速發展，在算力層面，芯片算力推理速度、訓練速度遠超以往，有非常大的發展；第二，前面也有專家提到，數據的積累，其實還有就參數量規模的快速增長、算法的提升，這些因素造成大模型涌現等級以及理解記憶推理能力越來越強。
大模型作為一種新型的生產力，同時也是一種新型的生產工具，這個工具作用于各行各業，一定會帶來對于生產資料，特別是新的生產資料的數據價值更大的挖掘和釋放，同時未來一定會改變生產關系。所以，大模型這個技術跟各個行業做融合、做應用，未來一定會給各行各業帶來一個非常大的改變。
如果有專家提出說，以大模型為代表的人工智能的技術，其實是第四次工業革命里最核心的驅動因素，我們該如何理解這件事情呢？其實我們回顧前面三次工業革命，第一次工業革命最核心的技術是蒸汽機的發明，它替代了人的少量體力勞動，第二次電的發明，更大程度上替代了人的體力勞動，第三次計算機的發明，信息技術的出現替代了人的少量的腦力勞動，第四次以人工智能為代表的這一代新的信息技術的發展，未來有可能會替代更多的人的腦力勞動，也可以有很多的我們人所掌握的知識固化到模型里面，能夠流傳下去，釋放更多的社會價值。
具體到生態環境這個領域來講，它能起到什么樣的作用呢？過去一年多的時間里，我們跟業內的領導、專家，包括一些客戶、伙伴做了一些實踐和探索。首先，我們認為AI技術帶來的數字化轉型還是叫數智化，其實是包括精準治污、科學治污、依法治污，包括推進人與自然更和諧共生的現代化，特別像基于視覺的一些分析、識別的技術，包括像遙感的一些識別，包括研判、知識的沉淀問答、數據處理調度等等，在這些方面大模型展現出跟以往的信息技術不一樣的新的能力，所以它會為我們的行業，特別在應用層面帶來變化。總結下來有四個方面，第一個，在交互上面，有一個新的變化，原來大家去操作這些信息系統，可能都通過鼠標點選我們的各種菜單輸入一些文字，然后去獲取一些信息的查詢和反饋，未來，有了大模型，我們就可以用更自然的語言方法，你去對根系統進行對話，進而操作應用系統。
第二，前面各位專家也提到了數據要素價值的挖掘，實際上大模型也可以在這里面發揮很重要的作用，因為歷史上產生了大量數據，有很多數據并沒有被挖掘出來，里面蘊含知識，利用大模型技術，其實可以大量、快速地處理文本、結構化數據、視頻等等數據的素材，我們就可以去理解數據背后互相觀點的因素，從而對于這些數據的利用就會變得更高效。
第三，特別是對于一些知識類問答和決策也會帶來很大的幫助。
第四，特別在一些綜合調度的場景，它也可以通過大模型作為一個調度的中樞，去調度不同的系統、不同的數據，來為人的決策提供一些依據。
基于我們理解大模型給生態環境帶來的變化，我們也總結了一個大模型落地的總體架構，這個架構分為三層，最下面一層是基礎設施層，我們的智算中心、數據中心的建設，特別是一些AI時代的算力，像GPU這樣的一些高性能算力的構建，這是一切的基礎。中間這一層很重要，它是平臺層，平臺層包含幾個方面，第一個方向，通用的大模型，包括開源、閉源國內通用大模型本身一些能力的發揮，更重要的是，通用大模型對各行各業專業知識有一定的理解，但是還是需要灌入行業里面專業語料，才能具備深度理解行業里面知識的能力，所以，我們需要去構建生態環境數字孿生的能力，包括生態環境的語言大模型能力，包括生態環境視覺大模型能力，基于這些能力再往上，圍繞生態環境的不同應用場景去真正的實現一些行業的應用。
具體來看這三層里面，最重要的還是最上面兩層，中間這一層大模型其實前面也有講到，因為現在通用的大模型獲得的知識，還是通過互聯網上能夠公開的語料去訓練的；但是我們知道，有大量的行業，一些專業知識其實是在咱們主管部門內部，包括企業內部，包括科研單位內部，這些知識其實并沒有對外公開，大模型也很難去理解。所以，我們看到落地的很多實踐當中，是需要到某一個行業里面灌入這個行業里面特殊的語料，基于通用大模型讓他訓練出來一個所謂的行業大模型，才能去理解這個行業里面的一些專有詞匯，我們的一些概念之間的關系，才能會去灌入專業文檔，提取里面核心觀點，做一些匯總等這樣的工作，所以，百度也提供大模型訓練平臺，可以支持我們各行各業基于平臺訓練行業專屬大模型。
最上面這一層應用也很關鍵，因為大模型其實是一種能力，真正被使用者感知還要通過這樣的應用。比方，我們認為它會帶來四個方面的變化。第一個，視覺的寫識別能力變化。包括遙感識別能力，我們可以監控排污口的水質變化，對河道里面漂浮物進行識別，以及通過遙感方式察看河道變化、植被變化，來實現對物理世界的全面感知。第二個，精準認知的變化。特別是在態勢研判方面，基于前面全面感知，我們通過風險的識別能夠及時預警，為綜合的態勢研判提供決策支撐。第三個，輔助決策的變化。我們通過基于專家經驗的沉淀，特別是像我們之前做的工廠里面脫硫脫銷工藝知識，包括一些設備運維知識，其實可以讓我們的污染防治應急預案去決策，包括讓生態資源規劃變得更合理。第四個，人機交互的變化。通過更自然的人機交互，自然語言就像人和人之間的對話，讓我們操作這些系統變得更簡單。
具體基于前面框架要落地，分為幾步呢？我們認為大概分這幾部分：第一，基于通用的大模型，我們首先訓練一個行業的大模型；其次，因為通用大模型落地過程中還有一些不一樣的地方，比方說，我們希望大模型能夠理解我們已有業務系統的數據，它可以調度我們某些系統，或者說它能夠理解我們的某一些專業的文檔里面的某一些法律法規、規范標準等，需要我們文檔也好、API也好、應用系統也好、小模型也好，要匯聚在一起，然后告訴大模型該如何調度，當我們問某一句話時候，它做哪些操作，這是基礎材料的匯聚。第二，是行業主題的應用開發，大模型本身有它的局限或者泛化幻覺能力，在實際應用中，我們要限制這種能力的發揮，需要讓他回答某一問題的時候，特定的從某100個1000個文檔里回答我的問題，而不是發揮更泛化的能力，有可能帶來一些不準確的答案。第三，大模型本身也是一個可以不斷的去學習提升的能力，所以，要建立一個反饋機制，然后來去不斷用它、不斷反饋，它就會像人一樣會越來越聰明。
所以，我們首先通過灌入生態環境相關的語料，做一個生態環境的大模型。其次，基于一些專有的API、數據模型、文檔匯聚，做一些模板、思維鏈的編排、工作流Agent開發。最后，形成我們在生態環境領域的一個一個的助手應用。
下面，我講幾個案例。第一個，在一些文檔問答方面的應用案例。這也是大模型當前在各行各業里面落地排在第一的最常見的需求，有點像歷史上的搜索系統，只是說用了大模型之后，對人意圖的理解，以及它查出來結果的一些呈現、總結能力、文檔生成能力會變得更強。我們可以把政府監管側和企業側相應的一些文檔灌進去，就可以對這些文檔進行一些問答的操作，這樣很多歷史上留存的文檔就會被更高效的使用起來。
第二個，問數的需求，也就是領導駕駛艙的需求案例。現在有很多應用系統在開發建設完那一刻呈現出來的報表、大屏就固定了，就是大屏里面呈現的一些指標基本不會有變化，但實際運行過程中，我們往往希望從系統里面調取不同維度、不同時間段各種數據。如果按原來的處理方式，我們需要把這個需求提供給系統開發商，由他寫一個語句，從數據庫里面把數據提取出來，再呈現出來。大模型來了之后，變得很方便了，就是隨便通過自然語言去問這個系統，說我要了解過去一段時間里某些指標的一些變化，幫我們繪制出折線圖。
這是一個具體的視頻。
（播放視頻）
這個其實就是更自然的表達，就是一個對話框，可以跟它交互去問它要各種的數據，它自動去數據庫里面找到某一張表，某一個字段，把數據匯總起來，以圖表的方式呈現出來，這其實也是一個非常常見并且已經在很多行業里面落地的一個技術。
最后一個案例，其實是一個綜合調度的場景，這是我們在水環境這個方向做的一個案例，我們直接看視頻。
（播放視頻）
其實這就是在傳統數字孿生大屏的基礎上疊加了大模型的應用，我們就可以通過跟大屏進行一些交互，查取一些信息，也可以做一些決策，或者我可以設置一些參數，是一個更自然的交互，它也可以使得應急調度指揮變得更加方便。
總結起來，雖然我們覺得大模型技術很強大，但是它要落地到行業里面，還面臨很多需要解決的問題，包括我們專業知識的問題、數據質量的問題、隱私和安全的問題。在過去一年多時間里，我們跟政府主管部門、專家、合作伙伴不斷溝通，找到一條落地的路徑。需要說的是，我們在技術層面保障大模型本身的安全、可靠，在落地過程中需要去融合行業里的專業知識，生產出來行業里面所需要的專業應用；通過跟生態環境領域各種伙伴一起合作，最終能夠讓大模型技術真正為行業產生價值。
未來，我們認為大模型真正落地應用才剛剛開始。不管在生產環境的監測保護，還是在氣候變化水資源配置上面，包括精準治污決策、人才培養、“雙碳”愿景下的節能減排等等方向，都有非常好的發展前景。我們百度主要做大模型技術建設以及大模型行業落地的平臺能力建設。我們希望未來在生態環境部的領導下，在跟行業伙伴的緊密合作下，能夠真正讓大模型技術落地，真正為數字中國、美麗中國的建設能夠貢獻一份AI的力量。
謝謝大家！
主持人:
感謝黃總的精彩報告，當前大模型以其極強的泛化能力和模型即服務的方式，大大地降低了人工智能應用的開發門檻，具備了跨行業、跨場景的通用性和可遷移性，必將為生態環境從治理向治理跨越提供無限可能。
親愛的各位領導及嘉賓，今天下午我們圍繞“構建數字化治理體系，賦能美麗中國建設主”題掀起了一場有理論高度、實踐深度和社會廣度的頭腦風暴，開啟了一場干貨滿滿又實實在在的知識盛宴，讓人受益匪淺又意猶未盡，也讓我們對數字文明生態建設充滿了期待和信心。我提議請大家再次以熱烈的掌聲感謝我們各位嘉賓的精彩分享。
陽春布德澤，萬物生光輝。第七屆數字中國建設峰會數字生態文明分論壇到這里就結束了，再次感謝各位領導及嘉賓的蒞臨，我們明年再見。