让环评“拥抱”智能化手段
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
浙江杭州
30分钟自动生成环评报告表
15分钟完成智能审查
以往建设单位需要
委托环评中介机构查阅大量资料
进行复杂的数据整理与分析
耗费数周甚至数月的时间
才能编制一份相对完整的环评文件
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
实现试点行业环评报告表
"智能生成+智慧审批"双突破
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
此外，为让审查过程更加准确、高效
杭州市生态环境局构建 AI辅助审批智能体
汇集80余项智能化辅助审批要点和算法规则
实现环评报告表一键上传后
15分钟完成智能审查
自动输出环评质量审核问题清单
福建厦门
破除协同壁垒
5分钟自动图层检索准入研判
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
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
四川成都
篇幅压减70%
企业一键生成“一张表”填报
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
通过整合 各类
空间图层基础数据库和电子化清单
实现“一张图”智能选址
经过专家团队反复打磨凝练
形成极简的“一张表”填报信息
系统内置上百个计算模型
采用数据映射与逻辑关联相结合的方式
精准关联各类环境要素数据
搭建起覆盖选址、环评编制、环评审批、
排污许可、执法监管等功能的
环境管理信息基础数据库
企业30分钟内 完成
“一张表”填报后， 即可一键生成
满足导则和指南要求的环评报告
通过靶向精简将篇幅压减70%
大幅提升报告的可读性与实用性
系统依据环保业务流程的关联性
利用数据联动与自动化生成技术
打通环境管理各环节的数据壁垒
同步生成 排污许可申请表（登记表）
和执法清单
在提高环评报告编制效率的同时
为企业提供一站式服务
Science Technology
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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