核心观点
依托全国生态环境系统积累的海量数据统一部署大模型，是更加经济理性的选择。省市县生态环境部门作为垂直用户，既是大模型训练的参与者，又是大模型运用的受益者，整体成本就会大为降低，效果却更加突出。
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■魏新军
2025年以来，以DeepSeek为代表的大模型，迅速在全国掀起一浪高过一浪的人工智能“风暴”。热潮之下，众多企事业单位抢先成为“吃螃蟹的人”。一些地方的生态环境部门，在环评审批、法律文书制作等方面小试牛刀，效率超乎预期，初次尝到了甜头。此事见诸报端之后，在社会上引起不小反响。
应用大模型推进生态环境保护工作是好事。大模型具有类人化思考能力，表现出处理数据快、识别能力强和智能输出高效的优势，在信息梳理和重复性工作方面，大大超过人类能力。运用大模型，对于生态环境监测数据整理挖掘，辅助生态环境执法、生态环境督察、环境影响评价等行政许可而言是一大福音，可将人从繁重且容易出错的工作中有效解放出来，而且输出成果精准度高、逻辑性强。当然，在日常工作中也有用武之地，比如公文批办、材料校对等。
大模型火爆之下，一些行政事业单位脱离自身实际，跃跃欲试推进大模型的本地化部署，则是一个需要引起警觉的事情。本地化部署大模型，需要以工作需求和应用环境为基础，并有可持续的财力支持。某个生态环境部门是否适合部署大模型、如果部署应采取哪种技术路线、如何实现系统匹配等，需要深入思考、周密研究。毕竟，本地化部署少则上百万元，多则几千万元的直接投入，在“过紧日子”的当下，不是一笔小数目，而且部署完成之后，还需持续维护投入，否则可能形成“半拉子工程”。
完成本地化部署后，如果不能达到预期效果，大模型岂不成了“花架子”？因此，生态环境部门搞本地化部署需要慎重决策。
大模型的神奇之处在于智能化生成功能。实现这一目标，除先进算法和强大算力支持外，最重要的是要拥有海量数据，以及对这些数据的统一格式处理，以供机器深度学习。目前，省级生态环境部门积累的数据，尤其是监测和执法数据若保存得当总体情况相对乐观，但市县一级数据就比较有限。在数据量不足的情况下，贸然部署大模型，无异于“大马拉小车”，投入产出比很不划算，势必造成资金和资源浪费。
大模型是拿来用的，而不是装点门面的工具。那些达不到条件的生态环境部门，不应当赶时髦去搞脱离实际的本地化部署。当下，人工智能方兴未艾，发展迭代很快，不求所有但求所用，是不错的思路与策略。生态环境部门运用DeepSeek等通用大模型的途径比较多，比如通过登录相关公司网站，或者通过通信运营商的网站和APP，都能便捷使用全功能版R1。
具备条件的生态环境系统用户建议尽早部署。毕竟本地化部署的大模型，由于进行了专门定制，参数设计和模型算法更贴合环保需求，再加上海量的生态环境数据予以支持，使用起来必然更智慧更高效。由此，也可以对数据进行深度挖掘，发现更多隐藏规律，提供高精度预测预报，推动更加精准地开展工作。还可以全面快速地完成执法、监测、行政许可等文书制作、资料审核和报告输出。也能够较好替代大多数重复性劳动，如文稿校对、文档排版、文档批办和分发、值班值守等。其最厉害之处在于，能够提供更多高价值的决策建议，真正发挥高级辅助决策作用。
实际上，依托全国生态环境系统积累的海量数据统一部署大模型，是更加经济理性的选择。省市县生态环境部门作为垂直用户，既是大模型训练的参与者，又是大模型运用的受益者，整体成本就会大为降低，效果却更加突出。当然，有些省份生态环境数据积累量很大，应用场景十分丰富，自身财力也比较雄厚，则完全可以实现自主部署。
（作者单位：陕西省生态环境厅）
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