北京雪迪龍科技股份有限公司以“AI+環保”為重要業務升級方向，充分挖掘數據價值，使業務工作平臺更加高效智能，基于私有化服務器集群，快速完成DeepSeek大模型本地化部署，確保數據不出域、模型可定制，同時深度融合環境監測專業知識庫，推出環境智能體（EnvAgent）。EnvAgent以環境專業大模型+垂直場景化應用為核心，重新定義環境監測的智能化邊界，為政府、工業園區、工業企業提供從數據采集、智能體分析到決策支持的全鏈路解決方案。EnvAgent采用“三層智能引擎”設計，基于DeepSeek-r1模型，融合雪迪龍大氣、污染源、水質、雙碳等行業知識庫，增強專業詞庫，構建多模態分析引擎，避免通用模型“答非所問”，構建“數據-知識-決策”推理鏈，可自動生成報告、預警工單和治理建議，并推送至業務系統（如大氣污染防治決策支持系統、污染源監測異常識別系統等），形成管理閉環，實現環境管理從感知到認知的跨越。

場景一 | 污染源異常數據識別

輸入數據：某鋼鐵廠燒結機煙氣在線監測相關數據

知識關聯：檢索知識庫中相關“燒結機脫硫脫硝工藝參數”，結合該排污口歷史污染排放畫像

輸出結果：識別異常：SO2濃度數據基本符合監測設備正常工況，但流速數據異常偏低

根因推斷：采樣探頭堵塞概率達87%，建議排查采樣探頭、管線是否存在堵塞、泄露

場景二 | 碳排放數據質量評價

輸入數據：某電廠生產工藝相關數據

知識關聯：調用《企業溫室氣體排放核算指南》計算公式，對比同區域同機組碳排放強度基準值

輸出結果：數據質量評分：82分

整改清單：生成碳排放數據質量評價報告，建議檢查缺失數據、佐證材料一致性、消耗量計量單位

場景三 | 大氣污染溯源與減排推演

輸入數據：標準站數據、超級站數據、氣象數據、污染源清單等數據

知識關聯：氣象-污染耦合分析模型、PMF模型

輸出結論：建筑揚塵（貢獻度35%）+ 柴油貨車尾氣（28%）+ 餐飲油煙（22%）

治理建議：工地六個百分百到位，柴油貨車加強交通管制，餐飲油煙機做好每月清洗，預計PM2.5濃度下降12%

未來，雪迪龍將不斷推動大模型在生態環境監測領域的應用，進一步豐富應用生態。