摘要：随着人工智能技术不断取得突破性进展，机器学习、生物特征识别、计算机视觉、知识图谱等人工智能关键技术在生态保护、生态修复、生态预警和生态管理等生态建设方面的应用愈发普遍，从而有效提高了我国生态建设的质量和效率。人工智能对我国生态建设质量和效率的提高主要体现在节约生态建设人力投入、提高生态建设质量、优化生态管理模式以及降低生态再破坏可能性四个方面。为进一步提高我国生态建设效能，应该在政府引导、基础设施建设、技术研发、国际合作四个方面实现人工智能技术同生态文明建设的深度融合，促进我国生态建设高质量发展。
关键词：人工智能；生态建设；生态效能；生态文明建设
２０１５年５月，习近平总书记在全国生态环境保护大会上指出：“生态兴则文明兴，生态衰则文明衰。生态环境是人类生存和发展的根基，生态环境变化直接影响文明兴衰演替。”２０１８年１０月，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。人工智能的发展成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要战略，新一代人工智能的发展关乎我国能否在全球科技竞争中获得主动权。要深刻认识新一代人工智能对经济、社会产生的重大影响，夯实理论基础，把握核心技术，强化应用开发，推动我国新一代人工智能健康发展、经济社会协同进步。党的十九届六中全会强调，党的十八大以来，我国生态文明建设呈现加速发展的新局面，生态环境保护发生了全方位、多领域、开创性、根本性变化，为建设美丽中国、实现人与自然和谐共生的现代化目标提供了现实基础。党的二十大报告明确指出，要加快实施重要生态系统保护和修复重大工程，站在人与自然和谐共生的高度谋划发展。随着近几年人工智能的迅速发展，人工智能正从学术研究领域走向实际应用，人工智能技术在我国生态建设领域的应用也有了长足发展。
一、人工智能在我国生态建设领域中的应用概况
生态建设与经济、政治、文化、社会建设一样，是中国式现代化建设的重要组成部分。生态建设涵盖生态环境保护、生态修复和重建等多方面内容，与现代科学技术的结合成为生态建设的重要着力点。目前，我国生态文明建设处于初级阶段，增强核心科技创新能力成为解决环境问题的关键。人工智能作为新技术手段，将其应用于生态建设领域是实现生态现代化的必然要求，机器学习、生物特征识别、计算机视觉、知识图谱等具体技术在我国生态建设领域已有了一定程度的应用。
（一）生态保护
相关学者认为，环境是一个有机联系的整体，主张通过采取严格的监管和积极的保护措施，来防止和减少新的生态破坏。保护生态也就是保护生态资源，这里的生态资源既指具体的某种资源，也指具有整体性的资源共同体，通常包括有形的自然资源、生物性资源、自然景观资源以及无形的环境资源、生态文化资源等。保护生态资源是维持生态系统平衡稳定、改善生态环境质量的核心与关键。目前，在生态资源研究方面主要运用了简单统计学习、传统机器学习以及不同层次的神经网络模型，但这些简单的机器学习算法不能完全适应生态环境持续变化、生态资源数据爆发式增长的现实情况。为此，就需要采用基于深度学习的新技术。
一方面，在大数据时代，利用深度学习技术构建大数据平台对于更新数据资源、了解生物多样性、保护生态环境、生态资源的可持续发展等具有重要意义。利用人工智能和机器人技术，可将传感器和机器人运用于恶劣条件，对海洋中的海藻、城镇中的空气污染、碳循环等进行更精密的测控。通过分类识别、检测定位、语义分割、实例分割和回归预测等深度学习的应用来获取和分析生态资源数据，如一维的声音和文本、二维的图像和视频以及三维的空间和离散点，这些数据构成了生态资源领域数据的主要形式。另一方面，基于深度学习算法的图像识别为垃圾图片处理以及输出识别提供了可能，利用人工智能技术进行垃圾分类，能够有效解决目前垃圾分类准确度低、损害有关人员生命健康等问题。如利用人工智能技术先进行前置端口的实时识别与检测，然后利用卷积神经网络保持图片原有信息，之后映射到分类器进行判断和输出。５Ｇ、物联网、云计算、人工智能技术的不断融合应用产生了“智能垃圾分类”“智能环卫”“无人驾驶清洁车”等一系列智能环保产品，这类产品的市场投放会引起生态保护领域的巨大变革。
（二）生态修复
生态修复指以生物修复为基础，利用生态系统的自我修复能力，并辅之以技术手段，使已经遭受破坏的生态体系逐渐好转的综合修复方法。生态修复的关键在于因地制宜、因时制宜，在每一个修复区域都要充分研究该区域的自然环境特征和社会经济特点。人们可以利用人工智能技术分析气候、水文、地形及区域人口状况，同时将这些自然环境与相应的社会经济条件加以整体分析拟决定采用的修复方式、达到修复目的，使其接近于自然状态的生态系统。人工智能技术中的深度学习、人机交互等具体技术在实际应用中能够极大地提高生态修复的质量和效能，以解决生态环境的相关问题。
我们可以基于人工神经网络的深度学习技术生产的智能机器人，可以利用多传感器融合等功能制造出多种类型的智能机器人，如除草机器人、植物转移机器人、智能植树机器人等。使用这些机器人进行种苗培育、草原修复等生态修复工作，可以避免人为地再次破坏生态环境。智能植树机器人基于智能控制系统能够实现挖坑、送苗、培土、浇水等作业过程的一体化。专家决策系统是最早的人工智能研究技术，基于人机交互技术的专家决策系统具有专业化的知识和丰富的经验，通过研究人类专家在解决问题时的求解能力，利用人工智能技术进行知识推理和标示，从而达到根据现实环境构建专业模型解决生态修复领域中复杂问题的效果。作为人工智能的七项关键技术之一，知识图谱的构建需要通过各种大数据平台获取知识，将来自不同数据源的知识进行融合，以构建数据之间的关联，由此来推断生态修复过程中的潜在风险，同时给专家决策系统提供数据，辅助专家进行决策。
（三）生态预警
生态预警指对即将来临的与生态环境相关的危机、灾害发出警报或警告，以便提前采取预防措施来避免或减少损失的技术、制度或政策体系，是环境应急管理的重要组成单元。先有监测才有预警，生态监测是生态预警的技术保证和数据来源。生态预警将生态监测技术运用到环境预警中，对资源开发利用中生态环境质量变化、生态后果以及生态环境与社会经济协调发展进行评价、预测和报警，针对性更强，对生态建设的作用更大。目前，人工智能技术已被应用于水、大气、土壤等生态环境要素监测，以及对森林、草地、湖泊、海湾、湿地等生态预警中。
２０２０年正式发布的植被病虫害遥感监测与预测系统，是中国科学院空天信息创新研究院已有的作物病虫害遥感监测与预测系统的升级版，打通了从数据、算法到产品、应用的全链路。利用人工智能技术可以实现对林草火灾的智能监控和预测预报，利用遥感技术监测森林草原大火的火场燃烧动态，利用热红外线影像技术提取森林火线、预测蔓延方向。在森林火灾的预警、动态监测和灾后评估中，无人机遥感技术因提供的信息更新速度快、覆盖面积大等优势，成为森林火灾预防和监测的重要手段。在野生动植物疫源疫病防治中，人工智能技术能够使人们对新兴传染病从被动应对转为主动防治，实现对疾病的早期预警监测。自２００３年ＳＡＲＳ发生以后，我国就开始逐步建设野生动物疫源疫病监测体系。现在正将遥感、“互联网＋”等技术应用于监测领域，利用机器学习技术来绘制疫情早期预警分布监测图。通过卫星数据的机器学习能够有效地加强地震预测，中国地震局地震预测研究所熊攀副研究员和他的研究团队基于经典的Ａｄａｂｏｏｓｔ机器学习算法和红外、高光谱气体等卫星遥感数据特性的研究、开发出一种新的机器学习方法，即逆向修剪树（ＩＢＰＴ）的地震预测框架，将该框架与几个最先进的机器学习方法进行了分析和比较。结果发现，这个方法优于所有六条选定的基线，并显示出提高地震预报概率的强大能力。
（四）生态管理
生态管理起源于２０世纪７０年代的美国，９０年代成为理论研究和实践探索的重要课题。生态管理既可作为一种较新的理念和管理策略，又可作为一种新的规则体系，目前处于不断探索中。生态管理重视运用生态、经济、社会、管理等多学科理论知识与现代科学技术结合来干预人类行为，以防止生态恶化，力求生态长期稳定，实现生态可持续发展。人工智能技术在生态管理方面的应用主要集中于生态管理工作领域、生态公共服务领域、生态决策服务领域，目的是为业务管理、舆情分析和领导决策提供智能化服务。第一，在生态管理工作领域，运用智能化办公系统来代替传统ＯＡ进行办公业务处理。基于机器学习、生物特征识别等人工智能系统在一些工作场所可以调节工作人员对生态信息安全区域的访问；基于数据驱动的人工智能预测维护系统可以预测后勤服务的最佳时间；智能机器人同业务系统和人力资源软件等系统的连接可以完成表单填写、计划调整、人事安排等任务。第二，在生态公共服务领域，搭建基于新型互联网架构的政务服务平台，可以实现“互联网＋政务服务”改革。２０００年建成的国家林业和草原局政府网在很大程度上实现了“互联网＋政务服务”全覆盖，充分利用互联网技术和信息化手段开展工作，具备政务信息公开、在线办事、公众互动交流和综合信息服务等功能。第三，国家林业和草原局还构建了以“中国林业网”为主站，“美丽中国网”“中国植树网”“中国信息林网”等为子站的中国林业网站群，利用机器学习、自然语言处理等人工智能技术进行网上办公、政务管理、信息服务等工作。在生态决策服务领域，将大数据融入人工智能各项技术，可以充分发挥数据优势，为国家宏观决策提供数据支撑。利用神经网络算法对生态环境遥感本底值进行预测，能够对区域生态环境质量进行评价、发现存在的问题并提出综合治理的对策措施。大数据在生态环境领域的应用前景非常广阔，借助云计算、人工智能及模型模拟等大数据分析技术，构建生态环境大数据存储与处理分析平台，实现人工智能技术在生态管理领域的应用和服务。
人工智能的各种技术可被应用到生态保护、生态修复、生态预警、生态管理等生态建设的各个方面，机器学习、生物特征识别、计算机视觉、知识图谱、人机交互等关键技术一般并不独立构成某一产品，而是被交叉运用于人工智能的各种产品，智能机器人在生态建设中的应用能很好地印证这一点。智能机器人需要运用生物特征识别技术和计算机视觉技术对工作对象进行识别和判定，运用机器学习技术建立知识图谱，通过人机交互技术构建专业决策系统、构建专业模型。人工智能的各项技术在生态建设领域的应用具有广阔前景，将给我国生态文明建设带来巨大变革，以实现生态建设的跨越式发展。
二、人工智能对我国生态建设效能的提升
将大数据、知识图谱、人机交互等人工智能技术应用于生态领域，实现人工智能与生态建设的结合运作，极大地提升了生态建设效能。“效能”一词从字面上理解包括两层含义，需要将“效”和“能”分开解释：一是“效”，即效率、效果；二是“能”，即“能力”。因此，生态建设效能是指为实现生态建设目标而投入的程度及其产生的效率、效果，体现在生态建设效率和质量上。生态建设效率指在生态建设过程中高水平、低耗能、全方位地保护好、建设好生态环境，最大限度地实现生态可持续发展。人工智能技术在生态建设领域中的应用，给我国生态建设带来了一系列效率提高和质量提升。
（一）生态建设人力的节约
劳动作为人的本质，塑造着人类社会的生产生活方式，推动着人类社会的演进。机器是人类脑力劳动与体力劳动相结合的结果。在机器产生以前，人们主要依靠体力劳动进行生产生活。种苗育苗、除草灌溉等生态建设工作在机器出现以前主要依赖于人力。在过去的四五十年间，我国劳动人口数量快速增加形成了人口红利，使得我国人力资本得到改善，使经济快速发展。近年来人口老龄化趋势明显，劳动力成本比较优势在逐渐消失，用机器替代部分劳动力、进行制造业转型升级是推动我国经济高质量发展、促进社会进步的重要方式。在生态建设领域，人工智能技术的运用能够代替部分简单劳动，避免重复劳动，从而达到节约劳动力的目的。
人工智能技术能够高效完成传统工作方式所不能完成的复杂任务。在将传统机器学习用于生态资源获取时，数据的收集、整理都依赖于人工处理，这种做法已无法满足日益增长的数据处理需求。深度学习使机器具备自主学习能力，为生物多样性、生态资源大数据多源异构等问题提供了全新的解决方案，可以大大减少人工劳动。同时，人工智能技术能够在生态建设过程中降低人员伤亡。２０２１年第一季度我国发生森林火灾３９８起，因灾死亡人数９人。将热成像、遥感卫星等技术与人工智能技术相结合，从遥感、气象、地形等方面数据分析入手构建生态环境的预测模型，可以提高灾难预测的准确率；可以运用实时监测系统监测人类活动或生态活动的异常现象；在出现险情时利用专家决策系统给出最佳的处理方案能极大节约生态建设中的人力投入，从而可以将人力转移到更前沿的科技研究领域。伴随人工智能技术的成熟而产生的智能机器人作为新的劳动工具可以降低人的劳动量，因其具备工作时间长、范围限制小、工作准确率高等优点，可以弥补生态建设过程中劳动力的不足，降低人力成本。如果运用无人机搭载自动驾驶系统，工作人员只需在监控信息化平台中下达指令，无人机就可进行灌溉、监测、运输等工作，无需劳动者进行这些基础性工作。
（二）生态建设质量的提高
生态建设质量是实现生态可持续发展的关键所在，包括资源利用、环境治理、生态保护、公众满意度等方面。生态建设包括对水、大气、土壤、生物、海洋、矿藏等多种因素的保护，具有覆盖范围广、建设难度大等特点。单纯依靠人力劳动或传统机器进行生态建设，不仅存在很大局限性，而且会大大降低效率。因此，机械化生产是生态建设过程中不可或缺的组成部分，运用人工智能技术对传统机器进行改造升级会带来资源利用率的提高、生态建设品质的提升。
遥感卫星、智能机器人等设备所具有的运用范围广、覆盖率高、运行速度快等优势是人工劳动所不能企及的，它们的运用能极大地提高生态建设效率。在种苗育苗中，传统苗圃业沿用的人工作业方式不仅耗费大量的劳动力且效率低下；在苗圃生产和园林施工规模化、标准化、一体化中，智能机器人显现出很大优势，其作业过程科学、精准和自动，不仅能够节省人工劳动，而且能保证种苗质量，提高种苗育苗的效率。在生态资源研究领域，深度学习作为一种大数据分析工具发挥着越来越大的作用。随着深度学习中分类识别、语义分割技术与遥感技术相结合及对实力分割、回归预测等的进一步研究，在生态资源数据的多样性和特殊性研究方面都取得了不同程度的突破，解决了传统生态资源数据获取整理难度大、效率低等问题。在生态教育中，利用人工智能技术对公众进行生态环境保护方面的科普可帮助公众提升环保的意识和能力；利用ＶＲ（虚拟现实）、ＡＲ（增强现实）、ＭＲ（混合现实）技术可以实现足不出户感受生态环境、进行林中漫步、学习生态知识，能有效提高公众对生态环境的认识。网络植树系统利用３Ｒ（ＶＲ／ＡＲ／ＭＲ）技术消除空间、时间上的限制，从而实现绿化资源优化配置，具有传统植树行业所不具备的技术优势；用户可以通过网络植树系统直观感受林木种植、关注林木成长、履行植树义务。
（三）生态管理模式的优化
在生态建设管理领域，人工智能技术能够提高生态管理部门的总体工作效率，在传统生态管理的基础上优化管理模式、提高管理能力，实现生态管理模式的智能化和普及化。在人工智能技术被应用于生态建设领域之前，生态管理中的日常工作多由部门工作人员完成，而在应用之后，生态管理部门中的内部业务运营、客户互动和业务规划都可以使用人工智能技术取代低端工作，以完成部分复杂工作。生态管理部门作为衔接生态建设和社会发展的政府部门，不仅需要处理基础政务工作，也需要承担分析、决策、管理生态建设中的各种问题，还需要向社会公开、宣传、普及生态建设领域的相关知识。
第一，财务管理是其重要内容，使用人工智能工具帮助财务人员实现准确的项目预算和自动化、集中化财务结算，不仅能够改善人的体验、减少财务人员的工作量，还能够有效避免财务工作人员的疏漏和失误，从而达到提高管理效能的目的。第二，在决策工作中，空天地一体化大数据应用以大数据为支撑，以机器学习等人工智能技术为核心构建专家决策系统，可以提高政府治理能力，提高生态事前事中事后监管能力。第三，在生态管理日常工作中，可以利用自然语言处理和机器学习技术研发的行政审批机器人、在线智能服务机器人等产品，实时在线完成智能审批、回答疑难问题。随着人工智能技术的发展和机器人智能化水平的提高，生态管理部门内部协调和服务效率将获得极大的提高，生态管理部门的服务将愈来愈精准。
（四）生态再破坏可能性的降低
在生态建设过程中，污染物的“二次污染”和农药污染对生态环境造成的破坏不容小觑。一次污染物被排放到生态环境中，在物理、化学或生物作用下，其物理和化学性质发生变化会产生“二次污染”物。通常来说，“二次污染”的危害远大于一次污染，因其形成机理复杂且多变，防治难度也大为增加。生产农药过程中排出的废气，喷洒农药过程中农药的扩散，农药进入水源和土壤之后的转移，以及残留农药对农产品的污染，都给生态环境造成了严重破坏。同时，长期使用农药易使害虫产生抗药性、导致防治效果降低，只有不断增加用药次数、加大浓度和用量或使用新的活性更强的杀虫剂来消灭害虫，但这样会形成滥用农药的恶性循环，加剧农药对生态环境的污染及对生态系统的破坏。污染物改变原有性质、出现新的污染以及为了防治病虫害而喷洒农药对土壤、水资源、空气等造成的污染是生态建设中不可忽视的重要问题。这种对生态环境的再破坏会大幅增加生态建设的压力，需要投入更大的成本进行生态修复，而这不仅会降低生态建设的效率，而且会增加生态建设的难度。
我国已进入垃圾分类时代，对生活垃圾的处理成为社会关注的焦点，处理方式主要有焚烧、填埋、回收利用等。焚烧发电在一定程度上虽能提高资源的利用率，但不能完全解决焚烧垃圾带来的“二次污染”问题，而填埋率的高低更是直接反映了生活垃圾分类治理中的环境影响程度，填埋率高意味着对环境影响大，填埋率低意味着对环境影响小。同时，废旧洗衣机、空调、热水器等家用电器也易产生“二次污染”。基于此，发改委、工信部、财政部等七部门联合发布的《关于完善废旧家电回收处理体系，推动家电更新消费的实施方案》中多处提及要加强运用人工智能等信息技术，加快提升废旧家电处理机械化、自动化和智能化水平。将深度学习、计算机视觉、生物特征识别等人工智能技术运用于垃圾分类，如智能分拣系统、智能机器人的应用不仅能够提高垃圾分类的准确度，还能够提升资源的循环利用率，得到高品质、高纯度的循环利用物料。随着国民经济的不断发展，无论是果树种植还是其他农作物的培育活动都呈增长趋势，但随之而来的是病虫害问题的加剧。目前，在病虫害防治领域多采用化学药剂防治，虽在短期可取得理想的灭虫效果，但从长期看会使病虫产生耐药性且会给生态环境造成污染。针对此，电生功能水植保无人机将电生功能水植保技术与植保无人机相结合，具有高效、广泛的杀菌效果且无残留，能够有效杀灭部分虫卵。植保无人机在作业过程中强大的下压风场使雾滴具有更好的穿透性，使农药利用率更高。将电生功能水技术与植保无人机相结合，无疑是人工智能技术在生态领域的一次成功尝试，能大大减少农药给环境带来的不良影响。
综上，人工智能技术能够在不同方面、不同程度上改善传统生态建设方式，利用人工智能技术手段可提高生态建设的效率和能力，大力推进生态建设领域数字化、智能化、高效化，这是实现生态文明现代化的有效途径，是实现中国式现代化的关键环节。
三、加强人工智能在我国生态建设领域应用的建议
目前，我国人工智能的应用大多集中于工业、医疗、交通、教育、文化等领域，在生态建设领域的发展空间很大。可通过强化政府引导、加强新型基础设施建设（以下简称“新基建”）、推进人工智能技术研发和加强国际合作四个方面来促进人工智能在生态建设领域的应用和发展，实现人工智能技术与生态文明建设的深度融合。
（一）强化政府引导
人工智能技术在生态建设领域的应用作为我国的新兴事业，离不开政府的政策引导和财政资金支持。２０１５年７月国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》首次将人工智能列为重点任务之一，２０１７年“人工智能”首次被写进两会政府工作报告，国务院７月印发《新一代人工智能发展规划》，将其上升至国家战略。在国家政策的扶持下，人工智能发展政策环境不断完善，发展环境日益良好。２０１９年１１月，国家林业和草原局发布《国家林业和草原局关于促进林业和草原人工智能发展的指导意见》，提出将人工智能技术与林草业相结合、在林草业核心业务中应用人工智能技术的若干意见。２０２０年７月中央网信办等五部门发布的《国家新一代人工智能标准体系建设指南》明确提出，到２０２３年初步建立人工智能标准体系，重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需的标准，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推广。政府引导是推动人工智能技术在生态建设领域应用和发展的主导力量，政策机制保障是政府引导的关键环节，应当做好顶层设计工作，自上而下地进行统筹规划指导，制定相关战略规划和方针政策，鼓励、支持、引导人工智能技术在生态建设领域的应用。
人工智能技术在生态建设领域中的应用与其他风险投资行业不同，生态建设领域市场化程度相对较低，需要通过财政资金引导来支持科技研发、推动技术进步。在财政政策方面，要保证财政投入的持续稳定增长，合理配置公共财政资金，提高财政投入在财政总支出中所占比例。在国家宏观调控基础上，各地区应根据自身生态发展状况，因地制宜、因时制宜、因势制宜地建立自己的财政投入激励政策，通过相关财税政策引导来提高生态建设领域人工智能技术研发的积极性和主动性。要实现人工智能技术在生态建设领域的高质量发展，人工智能人才是决定性因素。因此，重视产业人才培养，构建“引才、留才、用才”新格局，完善人才培养体系，是当前时代背景下我国政府推动人工智能发展的着力点之一。２０１８年４月，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》将高校人工智能发展分为“三步走”；２０１９年，全国共有３５所高校获得首批人工智能专业建设资格；２０２０年３月，教育部再次审批通过１８０所高校开设人工智能专业。目前，共有２１５所高校开设人工智能专业，培养人工智能产业需要的复合型人才，以确保人工智能产业健康可持续发展。
（二）加强新型基础设施建设
近年来，以习近平同志为核心的党中央高度重视新型基础设施建设工作，不断加快推进新型基础设施建设布局，健全５Ｇ、人工智能、大数据、工业互联网、物联网等基础设施体系，主要包括以通信网络、新技术、算法算力为代表的信息基础设施；以智能交通、智慧能源为代表的融合基础设施；以科技、科教、产业技术为基础的创新基础设施。在新发展理念的引领下建立基础信息网络、提供数字转型、技术创新等服务体系，以满足我国高质量发展需要。人工智能作为新基建的重点建设内容应与其他新型基础设施相互促进、协同发展，更好地推动人工智能技术落地。
算法、算力、数据是人工智能的三大要素。算法可理解为解决实际问题的方式、方法、模型；算力是处理海量数据信息的计算能力；数据是训练算法模型的原料，机器不断练习可以优化算法。人工智能技术以大数据为基础，以云计算提供算力，结合算法的不断进化、学习优化算法模型。大数据则需要依赖云计算进行储存、计算分析，而物联网又是未来大数据的主要来源之一。物联网还会借助人工智能算法来提升物联设备的智能化程度。总体而言，可通过物联网产生、收集海量的数据并存储于云平台，再通过大数据分析，以更高形式的人工智能提取云计算平台存储的数据来辅助物联网，形成一个螺旋上升的循环。而５Ｇ作为通讯网络提供基础性通信服务支撑，在这些关系链中具有纽带作用，是数据的搬运工，使信息的传送更为高效。新基建所涉及的各个方面相互依赖、相互关联，共同构成一个完整的科技生态圈。随着大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的不断发展和取得突破，新的人工智能应用场景会被不断开发出来。新基建的完善是人工智能技术在生态建设领域成功应用的基础和保障，只有抓住历史机遇，高质量建设５Ｇ、数据中心、光纤、工业互联网等新型基础设施，才能推动人工智能技术在生态建设领域高质量发展。
（三）推进人工智能技术应用
人工智能技术在生态建设领域发展的核心是科技创新，但技术成果需要在实际应用中才能发挥其最大效能。要推进人工智能技术应用，则需将基础理论研究与技术开发以及社会实际应用连接、整合起来，建立起一套适合人工智能基础研究与技术开发，并与生态建设实际应用顺畅连接的研发体制，使基础研究和技术开发成果系统化、产业化，将其应用于生态建设的各个方面。人工智能作为计算机科学的一个分支，涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多个学科。例如，在生态监测中，人工智能同社会科学的融合可以通过加快人工处理和分析大数据来改变监测效果。学科交叉是人工智能的重要特征之一，人工智能技术与生态建设的结合更是属于多学科、跨领域的范畴。因此，创新性建立“人工智能＋生态”科研和科技成果转化体制尤为重要。
在人工智能基础理论和技术开发方面，需要重视聚集生态建设领域中人工智能技术研发资源。这些资源包括将人工智能技术应用到生态建设领域中的人力资源、信息资源、财力资源等，是人工智能技术在生态建设领域实现科技创新的重要支撑。建立资源共享平台，能够实现科技资源优化配置，实现资源共建、共创、共享，提高现有科技资源利用率。目前，我国人工智能技术在生态建设领域的科技资源较为分散，统筹协调较为困难、科技含量不高、成果转化不畅，需要通过共享平台有效整合科技资源，打破“信息孤岛”，实现资源合理配置。在科技成果转化方面，根据《中华人民共和国促进科技成果转化法》，高等院校、科研机构、企业和科技人员等是将人工智能技术转化为科技成果的主体。首先，创新科研成果转化体制，加快实施创新驱动发展战略，鼓励高等院校、科研机构、企业等创新主体及科技人员转移转化科技成果。其次，开展创新应用示范区，通过试点先行、示范引领，利用人工智能技术推动智慧生态建设，形成可推广复制的生态建设样板。再次，成立生态人工智能研究院，通过高等院校内部资源整合、政府推动、科研事业单位牵头、企业自主成立等多种方式，以生态建设为研究方向设立人工智能研究院。最后，建立研究院与企业共同研发机制，促使技术研发单位与生态建设领域内的企业开展合作，了解市场需求，补齐企业技术短板，保障人工智能技术在生态建设中的技术研发与实践应用有效衔接。
（四）加强人工智能国际合作
“碳中和”“碳达峰”作为２０２１年全国两会最大的热点之一，被写入“十四五”规划和２０３５年远景目标纲要，这是我国第一次将“碳达峰”和“碳中和”目标写入经济和社会发展五年规划。力争２０３０年前实现“碳达峰”、２０６０年前实现“碳中和”是我国应对气候变化的庄严承诺，是基于推动构建人类命运共同体的责任担当和实现可持续发展的内在要求做出的重大战略决策。《巴黎协定》是继《京都议定书》后第二个有法律约束力的气候协议，是由全世界１７８个缔约方共同签署的气候变化协定，是对２０２０年后全球应对气候变化的行动做出的统一安排。美国政府在治理全球性气候问题时的“搭便车”行为显得尤为突出。２００１年３月，布什政府拒绝签署《京都议定书》；２０２０年１１月４日，美国正式退出了《巴黎协定》。而在２０２１年２月１９日，美国方面宣布，正式重新加入《巴黎协定》；同年１１月１日，拜登就特朗普政府退出《巴黎协定》的决定向其他国家领导人道歉。拜登在联合国气候峰会期间表示，美国的退出使其自身未能实现其气候目标。美国重新加入《巴黎协定》的行为更能说明气候变暖问题是全球性问题，无论哪个国家都不能置身其外。
人工智能和生态文明关乎人类发展，需要在多领域协同合作中不断沟通和协调，共同推动人工智能技术的应用，实现人工智能健康发展、生态文明不断跃升。从全球范围来看，人工智能技术主要集中在数据、通信、医疗、金融、智能机器人等领域，在生态文明建设方面的使用还处于初级阶段。例如美国字母表（Ａｌｐｈａｂｅｔ）公司、美国麻省理工（ＭＩＴ）ＡＩ研究所、芬兰禅宗机器人（ＺｅｎＲｏｂｏｔｉｃｓ）公司、日本发那科（ＦＡＮＵＣ）公司、中国中城绿建科技有限公司等虽然都有研制基于人工智能机器视觉与机器学习的中大型机器人，但分拣的主要对象为经济效益较高的可回收垃圾，实用性与性价比不高。目前，世界范围内垃圾处理厂中大多还是以人工分拣为主，在垃圾分类中想要完全做到减量化、资源化、无害化，势必需要人工智能技术的支持。面对人工智能技术在生态建设领域应用的全球性问题，需要世界各国筑牢人类命运共同体，通过组建跨国公司、召开国际会议、进行学习交流等方式来强化人工智能和生态领域的国际合作，形成广泛国际共识，实现生态领域全球可持续发展。
总之，人工智能在生态保护、生态修复、生态预警和生态管理等生态建设领域的应用前景广阔，其深度融合定会给生态文明建设带来巨大变革，极大地提高生态建设的质量和效率。因此，我们需要探索更为可行的人工智能与生态建设协同发展的路径，以实现我国生态文明建设的现代化。
