生態環境數智化應用場景比賽優秀案例｜機動車排放檢驗數據精細化監管

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，入圍獎10個。今日刊載的是入圍獎獲獎案例。

機動車排放檢驗數據精細化監管

上海市減污降碳管理運行技術中心

當前，部分檢驗機構受利益驅動，作弊手段日趨隱蔽，傳統“人工抽檢、線下核查”模式存在覆蓋有限、響應滯后、識別困難等瓶頸，難以滿足“全鏈條監管、零死角防控”的監管要求。上海市減污降碳管理運行技術中心聯合中國電信股份有限公司上海分公司整合多場景違規識別，構建問題線索閉環處置，高效聯動非現場與現場監管。

一、場景簡介

生態環境部于2021年12月28日發布了《機動車排放定期檢驗規范》（hj 1237—2021）和《汽車排放定期檢驗信息采集傳輸技術規范》（hj 1238—2021）兩項標準，明確提出“生態環境主管部門應依法對機動車排放檢驗機構進行監督管理，加強檢驗過程監管與數據核查，嚴厲打擊弄虛作假行為”，以及“檢驗機構需實時上傳檢驗過程數據、視頻影像等信息，確保數據完整、準確、可追溯，監管部門應建立數據校驗與異常預警機制”的管理要求。

當前，檢驗機構的作弊手段極為隱蔽，例如篡改參數、運用作弊軟硬件、屏蔽obd信息等行為，傳統監管手段難以識別。依賴人工核查與定期抽檢的模式存在監管盲區，檢驗數據、obd數據、遙感數據及跨部門數據較為分散，未能實現聯動分析與閉環監管。同時，本市年均檢驗車輛約220萬輛次，要對全市車輛檢驗情況進行人工全面核查，難度大且成本高。

為貫徹落實相關政策、解決現存難題，上海市減污降碳管理運行技術中心整合規則模型、大數據挖掘、多模態識別等技術，達成從單點違規到系統性問題的全場景識別；融合多類跨部門數據，構建“數據—分析—預警—執法”的閉環管理模式。推行“t+1篩查”與“重點機構深度挖掘”模式，結合移動端監管工具，實現非現場監管與現場執法的高效協同。最終達成本市機動車排放檢驗機構和檢測線監管覆蓋率達100%；檢驗數據實時接收與完整性校驗時效達到t+1，打造“政策落地有支撐、監管執行有方法、違規行為早發現”的智能化監管體系。

二、技術方案

系統旨在打造智能化、精細化的監管體系，構建了檢驗機構違規行為智能識別、大數據研判與決策支持、視頻智能分析在內的全鏈條智慧監管能力。

01

違規行為智能識別

構建集成了異常檢測模型、關聯規則挖掘模型、時序異常檢測模型、時序模式分析模型、聚類分析模型等多種機器學習與深度學習算法的智能識別模型群，智能識別出機動車排放檢驗中出現的各類隱蔽性、復雜性違規行為，推動監督管理從“大海撈針”向“精準識別”轉型，以技術賦能“觸發式”監管。

02

大數據研判與決策支持

建立一套涵蓋檢驗合格率、數據異常率、違規線索數量、投訴舉報情況等多維度的評估指標體系，并運用加權評分、模糊綜合評價等算法，為每家檢驗機構生成動態的“風險畫像”和信用評分。通過構建綜合研判引擎，實現對監管態勢的宏觀把握和趨勢預測。

03

視頻智能分析

依托ai視覺識別技術，對檢驗全過程視頻流進行結構化解析，自動識別檢測線人員操作規范性、設備連接狀態。對柴油車檢測過程中的尾煙視頻進行實時分析，自動識別林格曼黑度等級，并精準抓拍冒黑煙瞬間，形成“車輛—時間—地點—黑度等級”的完整證據鏈，徹底改變傳統人工肉眼判別的低效和主觀性問題。

三、應用成效

生產效益：2024年至今，累計分析超過200萬份檢驗報告，助力執法部門對數十家違規機構予以立案查處。通過智能平臺及時分析并現場核實，各檢測站的不規范現象顯著減少。

經濟效益：依托線上智能化監管，大幅削減現場巡查頻次，預期降低監管成本20%以上，極大節約財政資金。

生態效益：全年推動數千輛高排放車輛維修治理后，可實現nox減排數十噸，并且對pm2.5和臭氧前體物vocs產生顯著的協同減排效應，為本市空氣質量的改善提供直接且可量化的技術支持。

四、收獲啟示

未來，系統將繼續優化算法模型，重點拓展視頻智能分析應用，提升ai識別預警的準確性與效率。同時，將探索更多跨部門數據的融合與分析，進一步完善監管閉環。此外，系統將強化與國家平臺及長三角區域監管平臺的互聯互通，深化數據共享與應用，為構建全國機動車排放監管大格局貢獻技術力量與實踐范例。

供稿：市綠色低碳數據創新實驗室

編輯：喬佳妮

上觀號作者：上海環境