当环评拥抱DeepSeek：30分钟出报告、5分钟生成准入意见 | 智能环评篇

为生态环境治理体系和

治理能力现代化建设

注入全新活力

已成为各地开展

环评改革工作的重要关注点

对此，浙江省杭州市

以“人工智能+”为引擎

深度融合大数据等前沿技术

率先完成

生态环境部环评改革试点AI环评应用落地

在私域部署

DeepSeek-R1、阿里Qwen2.5等

大模型的基础上，杭州市生态环境局结合

专业知识库、知识图谱及强化学习等技术

提升大模型在环评领域的

推理与文本生成能力

开发完成“大语言模型+报告表生成”

智能体应用

智能体应用通过发挥DeepSeek-R1大模型

在数学推导、逻辑分析等方面的优势

探索与领域知识库、领域小模型等深度结合

实现自动生成环评文件

“主要环境影响和保护措施”等章节

进一步探索完善环境要素模型预测预估

并支撑环评文件各章节自动生成的

多模型融合与多智能体（Agent）协同框架

以橡胶和塑料制品业试点行业为例

企业只需要花费5分钟左右填报基础数据

就可一键实现报告表自动生成

环评报告表编制时间

从1个月左右缩短至30分钟左右

同时降低报告表编制费用

有助于企业降本增效

传统的建设项目选址

需要企业搜集

国空、环保、水利、市政等大量资料

逐项分析项目落地是否可行

复杂地块甚至需要部门多次会商

耗费的时间精力成本较高

为解决这一难题， 福建省厦门市

推动“AI+环评”改革

在生态环境分区管控应用系统 中

整体融入国土空间、产业布局、

生态环境、市政设施等239个要素图层

和107713条生态环境准入条件

改革后， 系统可以基于项目基础信息

在5分钟内完成

图层叠加、生态环境分区管控要求比对

自动生成生态环境准入意见

告知项目环评与排污许可类别

系统运行以来

已指导11051个

项目优化布局或调整工艺

避免无效投资8.4亿元

四川省成都市结合

环评-排污许可-执法监管协同管理需求

采取“数据整合+算法集成”路径

探索搭建环评智慧化辅助填报系统

如今

DeepSeek等AI技术

正“大展身手”

全方位赋能生态保护

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