自然游憩

当前，人工智能（AI）正加速融入生态治理，“空天地”一体化监测、GEP核算、生态价值转化等场景对专业大模型的需求日益迫切。全国政协委员、中国科学院院士、清华大学教授李景虹接受《中国绿色时报》记者采访时表示，高质量的行业数据是推动“AI ”在生态保护等领域深度落地的关键，但目前数据供给不足、共享不畅等问题，制约了新质生产力效能的释放。

李景虹调研发现，行业大模型发展面临三重困境：高质量专业数据缺口明显，数据治理规则尚不健全，部门间数据壁垒普遍存在。在生态保护等领域，同样缺乏适配垂直场景的专业数据支撑，智能监测预警、生态效益评估等技术应用难以精准落地，数据“孤岛”与“飞轮”失灵现象并存。

为此，李景虹提出4项建议。一是试点先行，在林草等重点行业搭建高质量数据体系，明确数据标准与技术规范，逐步形成可复制的专业数据资源池。二是夯实基础，布局行业级“数据工场”，构建共享联盟，借助隐私计算等技术打破数据壁垒，推动公共数据有序开放。三是提升水平，对标国际FAIR原则（可发现、可访问、可互操作、可重用）推行统一数据标准，健全相关数据开放制度，实现科学数据跨领域、跨区域高效利用。四是筑牢底线，出台分行业数据合规指引，降低相关企业使用门槛，引导形成“应用—反馈—优化”的数据迭代机制。

李景虹表示，高质量数据是AI赋能生态治理的“燃料”与“基石”，只有系统破解数据供给与治理难题，才能推动“AI ”在生态保护等重点领域走深走实，为绿色发展注入硬核动能。