生態環境數智化應用場景比賽優秀案例｜汽修行業危險廢物全鏈條監管執法模型

為深入貫徹“人工智能+”發展戰略，以數智賦能破解生態環境治理痛點難點，市生態環境局于2025年11月舉辦了首屆“生態環境數智化應用場景比賽”，產生一等獎1個、二等獎3個、三等獎5個、優秀獎7個。今日刊載的是優秀獎獲獎案例。

汽修行業危險廢物全鏈條監管執法模型

上海市生態環境局執法總隊

一、場景簡介

隨著危險廢物管理工作的不斷深化，生態環境執法部門面臨著日益復雜的監管挑戰。傳統監管執法方式在應對海量數據和隱蔽性強的違法行為時存在局限性，具體痛點包括：一是數據孤島問題，危險廢物管理信息系統、排污許可證管理系統、信訪舉報系統等多源數據未能有效融合，導致監管盲區；二是執法效率不高，依靠人工排查難以從海量數據中精準識別違法線索；三是隱蔽違法行為發現難，如汽修機構危廢缺報、漏報等問題，傳統手段覆蓋不足。這些問題嚴重制約了監管效能，亟需通過數智化手段實現突破。

針對上述痛點，本場景提出以數據驅動為核心，構建危險廢物監管執法數智化分析及核查平臺。解決思路包括：通過多源大數據比對和智能算法模型，自動識別危險廢物違法線索；建立非現場一體化監管體系，實現“數據匯聚、智能分析、精準溯源、閉環管理”。

二、技術方案

（一）總體思路

本場景基于危險廢物監管執法需求，設計了一套完整的數智化分析及核查系統。系統架構采用分層設計，包括數據層、技術層和應用層，確保數據流暢處理和分析效率。技術路徑以大數據和ai為核心，結合衛星遙感，實現精準監管。

（二）核心架構

針對汽修機構危廢管理責任意識不強的痛點，采用“多源數據融合+人工識別+空間匹配”路徑，通過整合地圖招牌識別、團購服務項提取與工商信息比對，確認機構實際開展機油保養或噴漆相關業務但未納入危廢系統，實現隱匿產廢源自動篩查。針對已納管企業多年不申報、逃避危廢依法轉移的監管盲區的痛點，采用“歷史數據回溯+規則引擎+執法證據關聯”路徑，通過比對歷年申報記錄、排污許可登記種類與近三年執法筆錄中“噴漆烤房”“廢礦物油貯存”等關鍵詞，構建申報異常識別模型，鎖定連續兩年無申報但持續經營的高風險主體。

三、應用成效

本場景已完成技術開發、模型訓練與試點驗證。實施范圍覆蓋全市16個行政區，重點聚焦機動車保有量高、汽修企業密集的區域，篩查各類汽修機構，基本實現重點區域全覆蓋。通過構建兩大智能研判模型，系統已實現多源數據自動歸集、風險線索智能生成與結構化推送，初步建成“數據發現—人工復核—執法落地”的閉環機制。核心指標完成情況良好：累計輸出數十條高風險違法線索，經執法人員現場核查，立案處罰數起，顯著增強執法時效性與精準度。

（一）管理效益

通過數智化手段替代傳統“人海戰術”式巡查，大幅降低執法成本。同時，精準執法減少了對合規企業的干擾，避免“一刀切”檢查帶來的經營負擔，優化營商環境。通過建立“數據篩查—智能預警—人工研判—現場核查—結果反哺”的閉環機制，實現監管關口前移，提升問題主動發現能力。執法部門決策更加科學、證據更加充分，大幅提升執法公信力與威懾力。

（二）環境效益

聚焦廢礦物油、廢活性炭等重點危廢品類，強化全鏈條閉環管理，顯著降低土壤和地下水污染風險。本場景的實施顯著提升了城市精細化治理能力，有效遏制汽修行業危險廢物非法傾倒、隨意堆放等亂象，降低居民區周邊環境污染風險，增強公眾對生活環境安全的信心與滿意度。

四、收獲啟示

本場景適合機動車保有量高、汽修行業分散、監管力量有限的區域。場景類型上，不僅適用于汽修行業危廢監管，還可拓展至其他產廢分散、隱蔽性強的小散行業，如小型實驗室廢液管理、汽車拆解點廢油回收等，具備向“小散危廢源智能識別”通用場景遷移的能力。

供稿：市綠色低碳數據創新實驗室

編輯：張玉潔

上觀號作者：上海環境