AI 赋能智慧监管 江苏省机动车排放检验非现场监管研究取得新成果

2025年5月，生态环境部等9部门共同印发《关于进一步优化机动车环境监管的意见》（环执法〔2025〕34号），提出要“充分运用大数据、人工智能、区块链等技术手段，完善机动车排放检验机构监管，建立AI分析模型，精准识别机构弄虚作假问题”。为持续加强机动车污染防治工作，提升机动车排放检验监管智能化、精准化水平，2025年6月，江苏省环境监测中心开展了《2025年环境热点问题前瞻性调查评估项目实施计划》中“AI技术在机动车排放检验非现场监管中的应用”（以下简称“项目”）研究工作。近日，该项目顺利通过专家验收。

项目验收会现场

江苏省目前机动车保有量达2800余万辆，移动源污染防治任务日益艰巨。机动车排放检验是管控移动源污染的关键环节，全省现有机动车排放检验机构约1120家，排放检验量约900万辆次/年。传统监管模式多依赖人工现场核查，存在监管覆盖面有限、排查效率偏低、隐蔽性问题难发现等痛点，亟待通过数字赋能筛查问题线索，全面提升数智化监管效能。

本项目聚焦AI技术与机动车排放检验监管场景的深度融合，开展前瞻性技术研究与应用探索，通过构建系统性精准预警规则库，并运用AI大模型对视频图像开展多模态识别，着力破解传统监管难题。一是成功搭建专业化、系统化的机动车排放检验知识库，完成涵盖政策法规、标准规范、典型案例和技术资料等四大类共99份文档的智能解析与知识入库，为智能化识别、精准化研判筑牢知识底座。二是建立分级分类的预警规则体系，围绕机动车排放检验各个关键环节，制定覆盖排放检验全流程的50项预警规则，并依据风险等级，将筛查线索划分为重要线索、一般线索和检测不规范三类，实现问题线索风险分级与分类处置。三是完成取样管脱落、双排气管单插、检验过程冒黑烟三类高频操作类违规的识别测试，通过视频图像、过程数据等多维度信息融合分析，大幅提升问题识别的准确性。

基于上述研究成果，累计深度分析检验报告近293.5万份，梳理出一大批问题线索，为全省机动车排放检验监管提供扎实的数据支撑。

下一阶段，项目研究成果将综合应用于江苏省移动源污染减排平台，通过构建“预警筛查+多模态识别”的线索筛查机制，并与省生态环境执法平台互联互通，全面赋能机动车排放检验常态化、智能化非现场监管，助力机动车排放污染精准管控，持续巩固大气污染防治成效。