【摘 要】
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在技术、产业和政策等前端基础支撑下,人工智能主要从感知层、网络层和数据层三个层面融入生态环境治理;同时,生态环境治理对人工智能也具有需求引导和反馈作用,两者在相互促进、相互提升作用中形成了“聚—环—推”的作用机制.当前,人工智能融入生态环境治理还存在成本较高、核心关键技术不足、协同性欠缺、后端推动后劲不足、人才缺乏等障碍.应遵循前端开发、过程协同、后端保障的政策思路,从加强基础研究和强化核心技术创新能力提升底层技术支撑;从积极发展通用人工智能和落地应用推动融合系统化、高效化;从建立统一数据库、打造政策支撑
【机 构】
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福建师范大学 经济学院,福建 福州350117
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在技术、产业和政策等前端基础支撑下,人工智能主要从感知层、网络层和数据层三个层面融入生态环境治理;同时,生态环境治理对人工智能也具有需求引导和反馈作用,两者在相互促进、相互提升作用中形成了“聚—环—推”的作用机制.当前,人工智能融入生态环境治理还存在成本较高、核心关键技术不足、协同性欠缺、后端推动后劲不足、人才缺乏等障碍.应遵循前端开发、过程协同、后端保障的政策思路,从加强基础研究和强化核心技术创新能力提升底层技术支撑;从积极发展通用人工智能和落地应用推动融合系统化、高效化;从建立统一数据库、打造政策支撑平台、培养复合型人才等构建融合的长效机制.
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