为探索AI大模型赋能生态环境监测数智化转型的有效路径，中国环境监测总站(以下简称总站)积极开展DeepSeek、QWEN等通用大模型在监测领域的应用建设。不断夯实知识库、数据资源中心、AI中台等基础能力，研发了首个多引擎协同监测大模型——“EnvSentry环境哨兵”，并搭建了一批业务用得到、技术可复制的应用场景。
本期重点介绍“EnvSentry环境哨兵”的总体建设情况。后续，我们将陆续分享办公智能体、数据智能问答、专业知识库构建、智能体开发流程、多源数据关联分析等具体场景的应用进展，以及基于MCP协议的AI中台建设成果。
一、环境哨兵能够用在哪些场景里？
目前，环境哨兵围绕日常办公支持、监测业务应用、知识管理三大主线开展了多个重点场景建设：
日常办公：开发智能写作、会议助手智能体。智能写作提供文档智能校验、排版、润色及合规性审查能力；会议助手则支持议程生成、实时记录与要点提炼。
监测业务应用：通过整合大气、地表水、污染源等17类环境监测数据源以及监测领域专家知识，实现监测数据查询、质量评价、流域水污染溯源推理等复杂需求的自然语言即时响应。
知识管理：构建覆盖全站-处室-个人三级知识中枢系统，实现知识的智能切片、语义检索及高效分级管理，为大模型提供可靠的知识支撑。
二、环境哨兵现在有哪些能力？
01 快查速答能力
一是数据查询，集成全国监测数据，支持环境质量参数秒级查询。二是知识检索，实现环境监测领域知识的体系化沉淀、智能化管理和场景化应用。具体功能包括：业务数据智能查询、知识检索、科研辅助、联网搜索。
02 智能分析能力
一是多源数据分析，通过自然语言交互，理解用户意图，结合历史数据进行统计分析并输出结果。二是可视化展示，通过直观的图表和地图，清晰呈现环境质量分布及变化趋势。主要应用于：大气环境质量形势分析、地表水环境质量形势分析、业务报告辅助编制、多模态交互式图表展示。
03 深度洞察能力
利用大模型的深度思考能力，结合监测数据、污染源数据、气象水文数据等多源数据，进行深度推理与分析。核心场景：大气污染成因解析、地表水异常识别与溯源、水质达标风险研判。
三、环境哨兵的底层支撑技术是什么？
应用智能体离不开系统完整的技术架构支撑，“EnvSentry环境哨兵”的核心技术架构基于“数据-模型-应用”三层闭环体系，实现统一接入、统一调度与统一服务。
数据资源层： 构建分布式数据湖架构，建成具备统一治理能力、标准化服务接口及全生命周期管理功能的数据资源中心，确保数据查询响应时间控制在毫秒级。
AI中台层： 构建多模型调度引擎，集成多类基础大模型并支持协同计算；同时构建自主规划智能体与工作流智能体，沉淀覆盖多个专业场景的提示词指令模板。
应用服务层： 建设一体化工作台，支持Web、移动端等多渠道接入，并基于数据和模型能力构建业务智能体系与办公智能体系。
供稿 | 中国环境监测总站综合室
原标题：生态环境监测大模型“EnvSentry环境哨兵”建设进展