排污許可證制度是我國環境管理的重要制度創新，標志著環境管理從粗放式向精細化轉變。
數據分析方面，DeepSeek具有獨特優勢。
針對排污許可證的核發與管理，應輝環境對原有自研的排污許可信息化系統，應用DeepSeek進行了AI拓展，實現了在企業排污許可證的全方位服務中可以應用DeepSeek，包括排污許可證的申請、審核、發放，排污許可證執行報告的預審、遞交后審核，系統能夠自動比對申報數據，識別異常信息，提高審核效率。
在證后監管環節，DeepSeek的智能評估模型可以動態評估企業排污狀況，為許可證續期、變更等決策提供支持。
一、DeepSeek的核心技術架構
涉及DeepSeek的主要技術路線
1大規模語言模型推理和服務引擎：vLLM
在大規模語言模型推理和服務引擎，我們使用vLLM，而非日常推薦使用的Ollama，因為通過多種引擎對比，我們發現vLLM更適合排污信息化這類復雜場景，但需要我們在開發中進行手動轉換HuggingFace格式模型。
vLLM支持多模態擴展（例如結合Stable Diffusion等），這方便創建多行業模態，這也的確更適合排污許可制度多行業特征。
2認知決策層：行業知識增強大模型
百萬級實體知識圖譜：構建包含122萬+產污節點、工藝路徑的環境治理知識網絡，實現申報數據與行業特征的智能匹配，覆蓋了72個行業的環保大模型。
動態法規庫建設：NLP引擎實時解析3萬余份環保法規，建立"條款-標準-判例"三維關聯體系，審核異常識別準確率達96.8%
多任務學習框架：同步支持許可證核發、執行報告審核、環境統計校驗等8類業務場景，模型復用率達83%
二、全鏈條應用場景突破
場景1：智能核發系統（AI-Permit）
1申報智能體
基于自然語言的交互式填報引導，支持"模糊查詢-智能推薦-自動填充"工作流。
行業知識庫實時校驗，攔截治污能力與排放量不匹配等23類邏輯錯誤。
某化工企業申報材料修改次數從平均7次降至1.2次。
2審查增強系統
非結構化文檔解析引擎自動提取環評報告關鍵數據，字段識別準確率92.4%
區塊鏈存證系統實現申報數據、審核結論、執法記錄的全流程溯源。（該項為應輝與北京某環保研究院合作成果）
長江流域試點城市審批時效從28天縮短至7個工作日。
場景2：動態監管中樞（Eco-Brain）
1多源數據融合
整合在線監測、環評數據、執行報告數據等12類數據源，構建企業排污數字孿生體。
場景3：證后評估引擎（Post-Audit）
1績效可視化平臺
自動生成包含排放強度、治理效率、合規指數等15項指標的多維數據看板。
支持自然語言交互的深度分析和查詢輸出，如“對比本市近三年VOCs排放趨勢與產能關系”，“全市涉氮企業名單，包括涉及的排口、企業名稱、許可證編號等主要信息，以Excel表格形式提供”等。
2智能續期決策
基于歷史守法記錄、環境風險等級自動生成許可證延續建議。對歷史數據的查詢，支持自然語言處理和上下文邏輯推導能力。
三、實踐案例
2024年長江流域某市采用應輝排污許可信息化系統后，通過許可證核發智能預審系統：
●自然語言處理引擎自動解析環評報告、監測報告等非結構化數據，識別23類典型申報問題。企業根據審核結果，自行進行修改完善；
●試點期間，企業申報材料一次通過率從32%提升至78%，審批周期壓縮60%；
●執行報告智能審核覆蓋92%的格式化內容，人工復核工作量減少67%
四、未來展望：構建環境治理數字生態
隨著大模型技術的突破，DeepSeek正在向三個方向進化
●知識增強型環保助手：構建環保法規垂直領域大模型，提供智能咨詢服務。
●碳污協同管控：打通碳排放與排污許可數據壁壘，助力減污降碳協同增效。
●集成排污許可、環境統計、環保稅申報等六大系統，實現數據最大復用率；智能填報助手支持“一次錄入、多系統同步”，企業數據報送時間極大減少。
●元宇宙治理空間：構建虛擬園區環境容量推演系統，支持AR/VR沉浸式驗證技改方案；開發智能巡檢眼鏡，執法人員現場問題識別效率提升300%
五、結語
DeepSeek驅動的排污許可信息化系統升級，標志著環境管理從“制度約束”向“數據驅動”的范式躍遷。
當vLLM引擎將大模型推理成本降低一個數量級，當區塊鏈技術構建起不可篡改的環境信用鏈，我們見證的不僅是工具革新，更是治理邏輯的重構——監管者從“人工核驗”轉向“智能研判”，企業從“被動合規”轉向“主動優化”，公眾從“信息盲區”轉向“透明監督”。
這種變革正在催生環境治理共同體，其價值已超越技術本身，成為生態文明與數字文明融合的典范。
未來展望
隨著千億級環保大模型的訓練完成，系統將實現跨介質（水/氣/固廢）、跨區域（流域/城市群）的智能協同治理。當每個排污許可證都成為環境數據的智能節點，環境治理方案將為中國可持續發展提供新范式。
