導讀：5G、物聯網、云計算、人工智能技術的不斷融合應用，催生了“智能垃圾分類”、“智能海綿城市”、“智能環衛”、“無人駕駛清潔車”、“智能水務”等一系列與環保智能化相關的概念。“智能+環保”備受業界關注。

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從過去使用傳統信息化技術實現的環保信息化，到現在應用數據智能技術更好地分析海量跨地域、跨行業的環境信息，實現海量環境數據存儲、實時處理、深度挖掘和模擬分析，我們可以預見未來環境保護的“智能”不止于此。

但現階段用于采集環境數據的傳感器性能穩定性差，無線可感知能力與無線傳輸水平較低，端上芯片關鍵技術掌握缺乏，造成各類環保產品檔次較低，從而導致環保數字化基礎建設成本較高，進而影響智慧環保產業的升級發展。

但可感知的全方位環保服務平臺、監測站點、設備、第三方運維服務仍將會是未來智慧環保產業大力發展的方向。邊緣計算、異構數據挖掘也將是以后環境保護中數據智能技術研發的重點。

一、 環境保護產業背景

近年來，環境保護領域在數字地球、地理信息系統、全球定位系統、環境管理與決策支持系統等技術體系的基礎上，形成了大型數字系統工程——“數字環保”。“數字環保”以環保為主要目的，可按全球、國家、省級、地市級等各層次環保監控管理需求，將信息、網絡、自動控制、通訊等各類技術應用整合到同一系統平臺中，進行數據匯集、信息處理、決策支持、信息共享等服務，實現環保的數字化。

隨著“智慧地球”概念提出，人類希望更充分地應用各類數據智能技術以對各類環保信息進行感知、整合、分析，以作出對環境治理與自然保護需求更及時、智能、科學的響應，以更加精細和動態的方式實現環境管理和決策的“智慧”。“智慧環保”是“數字環保”的延伸與拓展。

二、環境保護產業與市場

2.1 智慧環保產業規模及發展潛力

現有數據顯示，2018年，我國智能環保產業市場規模521億元，同比增長10.85%;2010-2018的8年間年復合增速達19.31%。2018年，我國環保前三季度的產業營收分別為2794億元、3896億元和3910億元。

與億萬級環保產業對比，并在政策支持下，智慧環保產業還有很大的發展空間。

2.2 環境保護產業鏈

2.3環保產業細分市場

三、環境保護中數據智能技術應用概況

3.1 智慧環保智能技術應用框架

3.2智慧環保核心智能技術

傳感器技術：環境傳感器主要包括土壤溫度傳感器、空氣溫度和濕度傳感器、蒸發傳感器、降雨傳感器、照明傳感器、風速和方向傳感器等。采集數據類型包括空氣溫濕度、土壤溫濕度、CO2 濃度、光照強度、水中溫度、水中的氨氮、溶解氧濃度和 pH 值等。

物聯網技術：各個環境數據采集器之間以及采集器和路由之間采用無線ZigBee 技術，可以自由組網，路由和數據中心服務器之間采用GPRS、3G等更先進的通信技術進行通信。

遙感遙測：借助對電磁波敏感的儀器，在不與探測目標接觸的情況下，記錄目標物對電磁波的輻射、反射、散射等信息，揭示目標物的特征、性質及其變化的綜合探測技術，是未來獲取地球表面和深部時空信息的重要手段，也是智慧環保獲取基礎數據的重要來源。

云計算技術：是指網格計算、分布式計算、并行計算、效用計算、網絡存儲、虛擬化、負載均衡等傳統計算機技術和網絡技術發展融合的產物。以環保各類參數的環保云計算，可提供高性能持續性計算和存儲服務，并支撐各類環保信息化應用。

智能地理信息系統(GIS)：采用多維GIS融合技術，將“時間維、空間維和仿真(VR)技術”相結合的三維GIS平臺，真正實現“物聯網前端感知、應用時態分析、管理虛擬仿真、多維GIS空間分析”一體化的GIS，將環境信息與地理信息的全面結合，打造面向環保行業的地理信息平臺，形象展示環境保護相關空間數據。

數據挖掘：發現數據中有用模式的過程，通過大量觀測數據的處理來確定數據的趨勢和模式，具有未知、有效和實用三個特征，繼而以資源目錄為基礎，形成主題清晰的環境集市。

四、環境保護中數據智能技術應用場景及代表公司、解決方案與應用案例

AI+水資源：丹麥DHIGRAS——土地蒸騰率測量：使用特定算法、光學和熱衛星數據，測定土壤和植物表面水汽蒸發量，從而確定有效灌溉量，達到最佳效果。

AI+水資源：高頻美特利環境科技——芯片水質量監測：物聯網感知水質自動監測系統遠程、實時獲取水質監測數據、在線儀表運行狀態、監測預警與報警及自動監測站概況等信息滿足芯片水的質量要求。

AI+垃圾處：BHS——垃圾智能分揀：采用計算機視覺系統識別材料，并使用人工智能進行分類，分辨出同材質垃圾之間的差別進行針對性識別，最終用機械臂拾取特定材料，從而實現垃圾分類的目的。

AI+動物保護：阿里巴巴——海洋漁區漁情監測：綜合海洋環境數據、漁船行駛軌跡數據、漁業捕撈生產數據、降水量、風力風向等數據進行多元數據融合分析、漁情預測、海洋氣象災害預警最后給出捕撈風險系數，漁區捕獲概率，給出漁民決策建議等。

五、環境保護中數據智能技術應用局限性

5.1傳感器性能穩定性差，且無線可感知能力與無線傳輸水平較低，并且大多應用在于研究院所參與推動的項目中，大規模使用需要降低成本，且暴露在自然環境下壽命短，維護成本高。

5.2 類似于RFID芯片的關鍵技術掌握缺乏，造成產品檔次較低，限制物聯網的發展，從而造成物聯網建設成本的在增加，進而影響智慧環保產業的升級發展。

六、環保產業智能化發展趨勢

6.1 作為物聯網熱門技術之一，邊緣計算部署將會規模化發展;對于數據挖掘將會融合各種異構數據進行挖掘且加強對各類非結構化數據進行開采，交互式發現及知識維護更新。

6.2 細分環保產業鏈環節將迎來新的發展機遇：可感知的信息系統及全方位的服務平臺;監測站點建設與設備制造;第三方運維服務;污染源在線監測系統;環保移動執法系統和移動辦公。