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. 提高工作效率快速生成环评报告：借助人工智能技术，企业现在仅需5分钟输入基础数据，即可一键生成环评报告表，将编制时间从数周甚至数月大幅缩短至约30分钟。AI智能审批大幅提升审核效率：AI辅助审批系统实现环评报告表一键上传和智能审查，15分钟内即可完成审核，并自动输出审查结论及环评质量审核问题清单，极大提高了审批效率。2. 提升环评质量提升决策精准度：AI技术通过深入分析海量法规、标准和数据，显著降低了人工审查中可能出现的疏忽与错误。尤其在评估环保法规和标准的合规性，以及污染防治措施的适宜性方面，AI展现出更高的准确性。此外，AI的审查遵循统一规则和算法，确保了所有环评报告的审查标准一致性，不受审批人员主观因素的影响，从而维护了审批过程的公正性和科学性。AI还通过红、黄、绿三色分级标识系统化地突出问题，使审核结果一目了然。3. 助力企业降本增效优化资源配置，释放企业潜力：通过减少对专业人力的依赖，企业能够显著降低环评报告编制的成本投入，避免了高昂的专业人员聘请或第三方服务费用。这不仅减轻了企业的财务负担，也为项目推进提供了更灵活的资金调度。加速项目进程，抢占市场先机：环评报告的编制和审批流程得到极大简化，使得企业能够迅速完成项目前期准备，加快从规划到实施的步伐。这不仅缩短了项目的等待时间，也为企业赢得了宝贵的市场机遇，从而带来更丰厚的经济回报。""4. 促进环境治理现代化释放审批人员的潜力：通过优化资源配置，审批人员得以从日常繁琐的重复性工作中解放出来，转而专注于解决复杂问题、深入研究，并监督AI审查的结果。这种转变不仅提升了环境管理的效率，还增强了整体效能。 数据共享与协同治理：AI环评系统的引入促进了生态环境部门与其他相关部门及企业之间的数据共享和协作。这一进步打破了信息孤岛，汇聚各方力量，共同推动环境治理的进程。同时，在AI审批环评的过程中积累的数据资产，通过深入分析和挖掘，为制定环境政策和规划提供了坚实的科学依据，从而提高环境治理的精准度和实效性。5. 增强公众参与和监督"增强透明度，提升公众参与：AI技术的应用使得环境评估报告和审查结果更加标准化、精确，并通过网络平台的便捷性，让公众能够轻松获取项目的环境影响信息，从而加深对环评工作的理解和信任。这种透明度的提升不仅便于公众监督，还能让公众更直观地洞察项目的环境影响及审批流程。一旦发现问题，公众可以迅速提出反馈，确保他们的环境知情权和参与权得到充分保障。这不仅促进了环评工作的公正性和公平性，也为环境保护工作注入了新的活力。"
二、面临的挑战
1. 技术层面在AI审核领域，数据的精确性和完整性至关重要。AI系统依赖于海量且精确的数据进行训练和分析，以确保审核结果的准确性。然而，如果数据存在偏差、缺失或不完整，AI生成的审核结果可能会出现偏差。例如，在污染源识别过程中，如果企业3年内的监测数据不完整，或者卫星遥感影像数据不准确，AI可能无法准确识别污染源。 此外，环境法规和标准不断更新，这对AI模型提出了更高的要求。AI模型需要及时跟进和学习新的法规内容。但现实中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的情况，导致对新法规的解读和应用出现偏差。这可能会影响环评报告是否符合最新法规要求的准确判断。 对于复杂的环评项目，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技术在不断发展进步，但目前仍难以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. 人员与行业层面在人工智能审核技术的浪潮下，传统环境评估行业的从业人员正面临前所未有的转型挑战。随着基础数据整理、文本撰写和简单审核工作的自动化，一些岗位可能被精简，迫使员工迅速掌握新技能，如AI技术和数据分析，以适应不断变化的工作要求。对于那些年龄较大、知识结构相对固化的从业者来说，这一转型尤为艰难。 同时，行业竞争格局也在经历深刻变化。小型环评公司可能难以与AI技术带来的高效、低成本优势相抗衡，导致经营更加困难甚至倒闭。而大型企业则可能凭借其综合竞争力继续发展，加速行业的洗牌和竞争格局的重塑。此外，在AI审核过程中出现错误或遗漏时，责任界定变得模糊不清。究竟是技术本身的局限、数据问题还是操作不当所致？对于AI审核结果的最终决策权归属问题也需要进一步明确，以免在出现问题时引发责任推诿。3. 管理与监管层面在AI审核的复杂性和不透明性面前，监管机构面临着前所未有的挑战。这些技术如何做出决策，以及它们生成的数据和结果如何被有效监管，都是亟待解决的关键问题。同时，企业人员必须掌握数据填报规范，审批人员则需精通智能审查系统的操作和结果解读。然而，目前可能缺乏完善的培训体系和指导文件，这可能导致操作不规范和对结果理解的不准确，进而影响环评工作的质量和效率。 此外，尽管人机协作的理念被广泛提倡，但成熟的协作模式和流程尚未形成。在实际操作中，人工与AI之间的工作衔接可能不够顺畅，信息沟通也可能不及时，这不仅无法充分发挥人机协作的优势，甚至可能引发相互干扰的问题。
三、总结与展望
AI技术在环境评估领域的应用，不仅极大地提高了工作效率和质量，还为环境治理的现代化进程和公众参与开辟了新天地。尽管如此，我们仍需正视技术、人才、行业规范、管理以及监管等方面的挑战。展望未来，我们必须通过技术创新、人才培养、行业标准制定和监管模式革新等多维度的努力，持续优化AI在环评中的应用，最大限度地发挥其优势，同时克服潜在的局限。这将推动环评工作向更高效、科学、公正的方向发展。对于环评从业者而言，不断学习新技能、拓宽国际视野、提升专业素养是必由之路。正在运用AI编写报告的同行们不妨多多交流，在探讨中共同进步。"
1. 技术层面在AI审核领域，数据的精确性和完整性至关重要。AI系统依赖于海量且精确的数据进行训练和分析，以确保审核结果的准确性。然而，如果数据存在偏差、缺失或不完整，AI生成的审核结果可能会出现偏差。例如，在污染源识别过程中，如果企业3年内的监测数据不完整，或者卫星遥感影像数据不准确，AI可能无法准确识别污染源。 此外，环境法规和标准不断更新，这对AI模型提出了更高的要求。AI模型需要及时跟进和学习新的法规内容。但现实中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的情况，导致对新法规的解读和应用出现偏差。这可能会影响环评报告是否符合最新法规要求的准确判断。 对于复杂的环评项目，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技术在不断发展进步，但目前仍难以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. 人员与行业层面在人工智能审核技术的浪潮下，传统环境评估行业的从业人员正面临前所未有的转型挑战。随着基础数据整理、文本撰写和简单审核工作的自动化，一些岗位可能被精简，迫使员工迅速掌握新技能，如AI技术和数据分析，以适应不断变化的工作要求。对于那些年龄较大、知识结构相对固化的从业者来说，这一转型尤为艰难。 同时，行业竞争格局也在经历深刻变化。小型环评公司可能难以与AI技术带来的高效、低成本优势相抗衡，导致经营更加困难甚至倒闭。而大型企业则可能凭借其综合竞争力继续发展，加速行业的洗牌和竞争格局的重塑。此外，在AI审核过程中出现错误或遗漏时，责任界定变得模糊不清。究竟是技术本身的局限、数据问题还是操作不当所致？对于AI审核结果的最终决策权归属问题也需要进一步明确，以免在出现问题时引发责任推诿。3. 管理与监管层面在AI审核的复杂性和不透明性面前，监管机构面临着前所未有的挑战。这些技术如何做出决策，以及它们生成的数据和结果如何被有效监管，都是亟待解决的关键问题。同时，企业人员必须掌握数据填报规范，审批人员则需精通智能审查系统的操作和结果解读。然而，目前可能缺乏完善的培训体系和指导文件，这可能导致操作不规范和对结果理解的不准确，进而影响环评工作的质量和效率。 此外，尽管人机协作的理念被广泛提倡，但成熟的协作模式和流程尚未形成。在实际操作中，人工与AI之间的工作衔接可能不够顺畅，信息沟通也可能不及时，这不仅无法充分发挥人机协作的优势，甚至可能引发相互干扰的问题。2
