“能即时回复，而且内容详细，有些我们没想到的事项也会包括在答复里。”作为参加2024年第七轮次重点区域空气质量改善夏季监督帮扶的执法同志，来自河南省濮阳市生态环境局的彭建志向“监督帮扶智能答疑模型”咨询相关环境管理政策后直呼太方便。
美丽中国建设目标的实现，需要充分释放数字技术在生态环境治理中的叠加、聚合、倍增效应，激发生态环境“智理”的潜力和活力。这款结合深度学习、自然语言处理等先进技术的智能问答大模型，正为监督帮扶工作提供着高效有力的分析决策支持。
从“爬”群消息到智能问答，监督帮扶工作效率大幅提升
“每天爬储罐容易，爬完群里的消息是真难”
2019年6月，生态环境部环境工程评估中心（以下简称评估中心）抽调28名技术骨干组建大气专班，为大气监督帮扶提供技术支撑，此后微信答疑群便成为每轮次工作的必备。
“总体来看，咨询的问题内容包括标准适用、政策合规、检查要点，对于监督帮扶APP的规范填报也是群里的热点问题。”大气专班工程师郝少阳告诉中国环境报记者。
5年来，大气专班一直负责微信群释疑工作， 但随着监督帮扶工作规模的扩大，微信群释疑也面临着新的挑战：
- 群内消息量庞大，现场工作组难以快速找到关键信息。
- 重复咨询问题过多，消耗专班成员精力。
- 人工处理方式难以满足环保工作的高效率要求。
针对这些问题，引入智能化技术提升监督帮扶工作效率成为必然选择。
“监督帮扶智能答疑模型”：用海量生态环境数据“喂饱”大模型
利用大模型泛化能力整合生态环境垂直领域知识、数据及逻辑，能够专注于生态环境保护工作。于是，按照重点区域空气质量改善夏季监督帮扶工作要求，评估中心开始牵头组织“监督帮扶智能答疑模型”的开发实施。
打造监督帮扶领域的大模型，关键在于如何“喂饱”大模型。大模型学习内容非常丰富，包括答疑手册数据、生态环保类法律法规、部长信箱回复、排放标准等信息，海量的生态环境知识能够帮助大模型锻炼逻辑思维，从而生成准确的问题回复。
不断学习迭代，提升答疑精准度
经过长时间的训练和测试，“监督帮扶智能答疑模型”于今年正式投入使用。数据显示，在第六轮监督帮扶工作中有32个专业组使用答疑模型进行答疑，使用率为62%，共使用636次，平均每日查询53次，有半数以上工作组使用。
“大数据模型的介入，使规范、政策类问题回复更加迅速，便于现场工作组的咨询。依靠大模型强劲的信息汇总能力，现场同志可以拓展问题解决思路，大气专班的同志们也可以更加专注于复杂问题的分析支持。”徐海红说。
值得注意的是，“监督帮扶智能答疑模型”仍处在迭代升级的过程，目前正谋划提升的是大模型对公式、表格、图片等类型信息的学习分析能力，以进一步提高答疑精准度。
未来将向全国生态环境执法人员公开
据评估中心消息，“监督帮扶智能答疑模型”未来将向全国生态环境执法人员公开， 这将有效提升执法人员现场检查效率和精准度，解决部分现场执法过程中标准规范及法律适用错误的情形，同时也能持续提升大模型对环保专业问题的理解能力和专业性。
评估中心将继续深化科技在生态环境领域的应用，探索更多智能化解决方案，为保护生态环境、推动绿色发展贡献力量。
