中國環境報·專訪中科宇圖劉銳：發展人工智慧專家系統 助力城市精準治霾
4月19日上午，中科宇圖副總裁兼資源環境科學研究院院長劉銳應邀接受了中國環境報的專訪。劉銳院長以「發展人工智慧專家系統 助力城市精準治霾」為主題，系統全面地向記者闡述了中科宇圖發展人工智慧與專家系統助力城市大氣污染防治的核心要義。
專訪實錄
中科宇圖堅持「精準治霾」戰略的背景是什麼？
劉院長：整體來說目前國家對精準治污是非常重視的，各級政府和公眾對於環境質量改善，特別是大氣環境質量改善，寄予了很高的期望。在過去的兩年中，中科宇圖提出了一個戰略：就是在我們建立的智慧環保系統基礎上，將智慧環保技術的應用落地到地方的大氣、水和土壤治理，提出了「精準治霾、系統治水、科學治土」的理念。目前在大氣和水方面我們已全面展開，土壤是我們下一步的重點。這三大戰略也是與生態環境部的戰略需求結合起來的。部里對水、氣、土三大戰役做了很多周密的部署和落地的工作，在大氣污染治理方面，全面對華北「2+26」個城市和全國74個城市進行督查，今年更加大了對環境督查的力度。而怎樣將科技手段應用到藍天保衛戰，信息技術能否幫助我們的環境督查，實現更高效更精準，這就是我們工作的重點。
藍天保衛戰一方面靠督查監管，另一方面要靠科學技術手段。作為一個環保高科技企業，我們能為政府與公眾做的，就是將我們的科技手段應用到藍天保衛戰中。目前，許多城市的大氣污染防治已經進入深水區階段，應用科技智能化的手段來幫助地方進行污染源的監控，實施智能化的調控以及科學的評估，將會在這場戰役中發揮十分重要的作用。
我們也了解到，中科宇圖在精準治霾方面有著很明確的思路，可以簡單介紹下嗎？
劉院長：中科宇圖的「精準治霾」戰略總體來說分為四大部分：第一是建立天空地立體監測體系精準找源；二是建立大數據分析平台；三是建立專家系統；四是建立智能調控平台。
首先，找清楚區域污染源的排放狀況。中科宇圖最突出的優勢就是利用衛星與地面物聯網監測點相結合，輔助以無人機監測系統，形成立體化監測體系，實現全方位、無死角，對產生霧霾的污染源進行全天候的監控；
其次，建立大數據分析系統。前期我們協助生態環境部進行督查，督查有個很重要的作用就是採集數據。獲得的衛星數據、地面物聯網監測點數據、企業電力消耗、水消耗以及社會經濟數據，將這些數據整合併輸入我們的大數據平台進行分析，找出監管網格具體存在哪些問題，進行重點的靶向追蹤；
第三，在大數據分析的基礎上建立專家系統。系統融合了專家的評判、分析、預報和預測，針對企業的轉型、升級和工藝改造提出專家的建議以及治理方案，這也是非常重要的；
最後，實現智能化調控。我們最近開發的一款軟體叫做「城市大氣污染防治智能調控系統」。系統包括了一整套大數據分析、地理信息展示、衛星遙感接入、模型模擬和最後提出的調控參數。未來系統還將為地方政府提出綜合的社會經濟和環境承載能力，以及可持續發展平衡的分析。在這個基礎上我們探索提出了人工智慧專家系統，將系統引入到智慧環保體系和精準治霾的過程中，讓我們的治污系統更加精準化、智能化。
可否理解這四大模塊是中科宇圖在不斷摸索中調整定位與目標，得出的四個基於智慧環保的大氣污染防治方向？
劉院長：我們提出的四大模塊，是經過三四年不斷的探索與實踐形成的。重點是在2016、2017這兩年中，經過我們在幾個城市的實踐，特別是河南平頂山、滑縣、北京昌平與亞運村等多個地市，都給予了認可。
您能否介紹下人工智慧、專家系統具體是如何介入大氣治污的？
劉院長：人工智慧在過去幾十年發展中證明，它必須與生產應用緊密結合才會有生命力。簡單而言，人工智慧就是用計算機模擬人類對於處理事情的思維方式，用計算機模擬人類智能的能力，包括：1.感知能力，通過視覺、聽覺、觸覺等感官活動，接收並理解文字、圖像、聲音、語言等各種外界信息，認識和理解外界環境的能力；2.推理與決策能力；3.學習能力，機器學習是人工智慧的根本，是在新時代對數據和人類語言和判斷方面進行識別；4.適應能力，對不斷變化的外界環境條件能靈活的做出正確的反映，即自適應能力。目前，人工智慧研究主要包括三大塊：1.機器學習；2.圖像識別；3.語音識別。
專家系統則是能夠用計算機語言來表達領域專家的思想。專家系統主要包括：1.如何獲取專家的知識；2.如何表達專家的思想；3.如何將表達變成計算機語言，讓計算機識別。專家系統在專家知識的基礎上用計算機來推理、解釋與預測。
而實際上專家系統是人工智慧里非常重要的一部分，如何將領域專家的知識、思想系統化、規則化，讓機器學習，並進行模擬智能化集成應用，將會比一個專家或一組專家提出的思想更有效。
如何將人工智慧與專家系統二者相結合，應用到中科宇圖的精準治霾和系統治水的過程中，則是我們研究的重點。
以區域大氣污染為例，電力、焦化、水泥、鋼鐵等都是對空氣污染產生很大影響的企業，由多位專家來對各個企業進行「一企一測」的評判，提出解決方案。例如，考察焦化廠，專家們提出：1.這個廠是否必須建在這裡，它對當地環境造成多大的污染；2.工藝上是否可以改變和優化；3.焦化燒煤在運送過程中能否採取防護措施，等等。專家們提出了轉型、升級和改造的措施建議，就是知識。如何表達與劃分這些知識，形成一定規則（用計算機語言表示：If…Then…），如：工藝改造，假設改造了這個工藝會怎樣，採取這個措施會怎樣等等……，按照幾個假設的措施依次列出來得出結果，就是計算機要做的。專家系統就是在回答多個規則問題的過程中，來確定和提出最佳的解決方案。
現在的專家系統是一個城市應用一個系統，還是運用一套模型推廣到所有的地區？
劉院長：這個問題非常好。為什麼要做專家系統？我們不可能在每個地區都帶十個或幾十個專家去調研，所以需要把多個專家對於解決這些問題的思想和知識變（表達）成規則，讓計算機能夠識別，只要提出參數：比如有這個問題，我們怎麼解決，它會成為一個普適的系統。我們也輔助以大數據分析，用計算機去分析和識別。專家系統與大數據相結合，形成一個更加精準化的解決方案。
現在的示範點可能並不多，基於幾個示範點專家提出了建議，輸入的參數對於將來變成模型化應用的精準性如何？
劉院長：專家系統實際上要與統計分析相區別。統計分析是在大量的數據基礎上經過統計分析提出的方案，需要大量的示範點的樣本數據；而專家系統是利用專家的知識，這些知識是由大量數據和信息所形成的自然界某種固定的規律，現在的專家系統是建立在知識的基礎上（knowledge-based），每一個專家的知識都是經過長期在他這個領域裡形成的規則和體系，還有經驗，而不是經過幾個示範區域形成的。我們現在正在建立專家知識庫，將眾多專家思想和知識變成規則，讓計算機學習和識別。
在目前幾個城市的應用來說，取得了怎樣的效果？在應用過程中將有哪些改進，可以介紹下嗎？
劉院長：我們的智能化調控平台已經在一些城市應用。它是一個綜合的分析和會商平台，每天、每周、每月都要彙報環境監測的主要問題，讓決策者通過平台能夠快速進行反應。比如，平台上包括了實時調度衛星數據來對周邊進行監測，同時彙集了我們100多個微型監測站數據，24小時每分鐘實時監測。平台上與地理信息相結合，可看到區域熱點變化圖。根據不同階段所產生的數據和採取的措施，可以進行調控、預測。我們還可以進行情景模擬，改變某些參數。
2018年，大氣污染防治進入深水區，儘管我們在前期做了大量工作，但這還遠遠不夠，還應當做到：1.儘快整合我們前期所獲取的數據，建立完善大數據平台；2.將人工智慧專家系統應用於調控體系，實質性地將專家知識變成規則，進行研判，提出解決方案；3.要與環境經濟學家結合，進行情景模擬。在大數據與專家分析的基礎上，提出不同的情景，提出多個可選擇的方案，每一個方案在生態環境和經濟的平衡過程中，所得到的結果由當地主管部門和領導來決策。
科技手段要與經濟手段相結合，與城市的經濟分析、評估、模擬相結合。智能城市管理的最終目的是讓城市的運行更加節能高效，讓城市發展更為可持續。隨著信息技術的發展，人工智慧、專家系統的引入，相信在未來5-10年中，我們會更好地應用信息化手段來提高對城市生態環境管理的有效性。
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