环境执法是环境监管最核心的内容[1]，是确保生态文明法治建设的有力行政保障。从微观治理层面来看，严格执法能提高企业违法成本，倒逼企业主动摒弃高排放、高污染的生产模式，实现从资源密集型到创新驱动、环境友好型的发展策略转变。从宏观发展维度而言，企业的转型也促成了产业结构的优化升级，为生态文明建设提供更加坚实的支撑。环境执法的严格实施，既是对环境违法行为的有效震慑，更是推动绿色发展的制度性动力，在生态环境保护中的地位不可或缺。

随着环境监测数智化转型推进，环境执法正从传统的响应式、经验式、分散式执法，向数据驱动的系统性执法模式转变。技术革新深刻重塑着环境执法的模式与效能：一方面，卫星遥感、无人机巡查、大数据分析等技术为执法提供强力数据支撑，显著提升执法效率与精准度；另一方面，数据应用也带来数据质量难保证、数据安全难防控、证据效力难识别等新挑战，这些挑战倒逼执法模式革新，同样在立法与行政执法层面提出了新的期待与要求。本文聚焦数智化环境执法课题，既探讨数智化对环境执法效能与组织机制的影响，也重点关注当前实践中面临的技术融合、数据证明力、地区协同等现实挑战，进而提出具备可操作性的改进建议与发展路径，为推进环境执法体系数智化转型提供参考。

一、数智化环境执法的技术基础

（一）天空地海一体化监测网络

生态环境部2024年3月《关于加快建立现代化生态环境监测体系的实施意见》[2]中明确提到健全天空地海一体化监测网络。这一监测网络的核心是综合利用卫星遥感（天）、无人机等空基遥感（空）、地面监测站（地）以及海上浮标、船只等（海）不同平台和手段，对生态环境各要素进行全方位、多层次、实时有效监测和分析的一种方法[3]，能够为生态环境治理提供系统的数据支撑。

事实上，在生态环境执法领域，天空地海监测均已被广泛适用，各类技术手段凭借差异化优势，为执法工作提供从线索发现到证据固定的全流程支撑。在“天”维度，生态环境卫星通常不仅可以用于违法线索的发现，其收集到的满足相关标准的影像数据可作为证据使用，同时遥感数据的动态变化也能客观衡量执法整改成效。例如，在中央第五生态环境保护督察组公布的典型案例中，卫星影像可以明显地定位到澧水河口湿地保护区存在2085亩的踩空区[4]。通过卫星遥感影像紧急调度服务，广西推进红树林保护区内违规养殖问题整改，精准指导钦州市清理茅尾海红树林自治区级自然保护区违规养殖问题[5]。在“空”维度，无人机能抵达复杂或恶劣的环境区域，并且可搭载多种遥感或污染监测设备，对低空环境进行远程动态监测，既能排查水污染、大气污染、森林砍伐等违法线索，又能固定现场证据，显著提升执法效率与精准度。在2020年《生态环境保护综合行政执法装备标准化建设指导标准》中，无人机就被纳入标准化装备（至少1架以上每机构）。例如，在矿区执法中，可以用搭载高清相机与红外热成像等设备的轻型无人机低空飞行准确捕捉难以发现的地面隐蔽开采点、非法矿坑等违法行为。[6]在“地”与“海”维度，地面与海洋监测设备最为常见，是执法最直接可靠的技术支撑：走航车、激光雷达车、海上浮标等设备可实现走线监测与自动监测，为污染溯源提供实时数据。以柳州为例，当地通过走航车锁定大气污染区域，利用激光雷达车扫描颗粒物污染分布，快速溯源[7]。

在天空地海一体化建设中，物联网（IoT）起到不可或缺的作用。它通过实时数据采集与联网，将分散的监测数据进行整合。目前由生态环境部直接组织监测的站点有3.3万个，覆盖了全国所有地级及以上城市、重点流域和管辖海域，涵盖了水、气、土、噪声等各类要素[8]。建立天空地海监测网络，完善了数智化环境执法的数据地基，改变了传统执法的单点化、分散化特点，构建起“预警识别－核查确认－执法处罚”的执法体系。

（二）人工智能与大数据技术

随着人工智能与大数据技术的高速发展，特别是大语言模型的广泛应用，生态环境监测与执法体系加速转型升级。生态环境部2025年印发的《国家生态环境监测网络数智化转型方案》（环办监测〔2025〕8号）[9]，标志着监测数智化转型迈出实质性步伐。该方案提出2027年实现国家生态环境监测网络标准化、规范化水平大幅提升；2030年天空地海一体化监测全面实现，监测“智慧大脑”基本建成的实施路径。

人工智能与大数据技术首先可以应用于异常事件的精准识别。2024年6月，苏州市太仓生态环境局对全市涉水重点排污单位自动监测大数据进行AI模型分析，发现某服装公司具有较大嫌疑，疑似存在人为干扰自动监测设备、避开自动监测采样周期排水的行为[10]。其次，在污染溯源环节，技术融合打破了传统排查局限，人工智能与大数据技术的结合通过整合气象数据、企业排放记录、交通流量等多维信息，利用机器学习算法建立污染扩散模型，能够快速锁定污染源头。最后，该技术可以提升一系列的执法效率，为基层的高效执法提供精准的线索和流程支持。

天空地海一体化监测网络构筑了“数据底座”，而人工智能与大数据技术则成为激活数据价值的“智慧大脑”。二者的深度融合，推动环境执法从经验驱动走向数据驱动、从事后处置向事前预防转型，持续重塑生态环境执法的数智化格局。

二、数智化环境执法带来的挑战

（一）新型的作弊与反监管手段层出不穷

数智化执法的有效性高度依赖于环境监测数据的准确性和可靠性。在2025年3月26日生态环境部举行的例行新闻发布会上，监测司司长蒋火华明确指出“数据质量是监测工作的生命线”，并强调“一条虚假的数据比没有数据更可怕” [11]，这揭示了真实监测数据对环境工作的基础性作用，也侧面反映出数据造假问题的严峻性。

随着卫星遥感、自动监测等技术在执法中广泛应用，违法企业的作弊手段也趋于技术化、隐蔽化，给执法线索探寻和取证带来新难度。生态环境部公布第二十二批生态环境执法典型案例中，河南民权县闫口新型墙体材料厂通过垫高激光发射器、破坏采样管路的方式，造成自动监测数据严重失真，掩盖大气污染物超标排放的事实[12]。2023年上半年，全国生态环境部门一共查办自动监测数据弄虚作假环境违法案件593起，向公安机关移送涉嫌犯罪案件206起[13]。这标志着执法部门的监管与排污单位的造假作弊之间，已进入更具技术性、挑战性与复杂性的技术博弈阶段。

（二）电子证据效力质疑

数字化手段获取的证据在司法实践中的有效性仍面临考验。虽然新《行政处罚法》和《生态环境行政处罚办法》已明确电子数据（如自动监测数据）可作为证据，并规定了“电子技术监控设备”的记录要求（真实、清晰、完整、准确），但具体认定标准仍较原则化，电子数据一般较难单独作为证据使用。

1. 自动监测数据

自动监测数据不能单独作为证据使用，并且对设备和记录提出了较高的要求。环境保护部办公厅《关于自动在线监控数据应用于环境行政执法有关问题的复函》（环办环监函〔2016〕1506号）中明确污染源自动在线监控数据与其他有关证据共同构成证据链，可以应用于环境行政执法[14]。另外，对应真实、清晰、完整、准确的记录要求，自动监测设备作为证据使用需要提供监测设备符合国家设备标准的审核文件，数据收集和形成必须满足相关标准要求。对于数据冲突的问题，《生态环境行政处罚办法》第30条规定同一时段的现场监测（检测）数据与自动监测数据不一致，现场监测（检测）符合法定的监测标准和监测方法的，以该现场监测（检测）数据作为认定案件事实的证据。受限于现实问题的复杂，当前对自动监测数据的证据应用整体呈现审慎态度，同时也暴露出设备的可操纵性强的缺点。

2. 卫星或无人机照片

卫星遥感或无人机照片，也均属于《行政处罚法》中的电子数据证据。电子证据必须经查证属实，方可作为认定案件事实的根据。以非法手段取得的证据，不得作为认定案件事实的根据。

卫星照片在环境执法中卫星遥感照片通常作为线索[15]，或用于作历史对比[16]。如果进入司法程序，需满足更严格的举证要求，例如拍摄、处理专门机构的主体资质证明，拍摄的原始数据、原始载体等说明。虽然《最高人民法院关于行政诉讼证据若干问题的规定》中规定了相关数据资料制作情况和真实性经对方当事人确认，或者以公证等其他有效方式予以证明的，与原件具有同等的证明效力。但实践中，卫星遥感照片作为一项证据，其使用专业性强、原始数据追溯复杂，导致其面临较大效力争议。

无人机照片在环境执法中主要用于实地勘查并固定证据[17]，或进行巡查作为线索[18]。在实际证据效力认定过程中，除需满足主体合法性外，还需达到航空器飞行管理的多重要求：法律规定、空域许可、设备标准、拍摄参数等。这些约束条件导致无人机照片因 “程序瑕疵”被质疑合法性效力，增加了证据认定的不确定性。

3. 算法识别结果

从技术层面看，算法识别结果存在技术局限性，既无法保证完全准确，也缺乏充分的可解释性，因此不能直接作为认定案件事实的证据。例如畜禽养殖废水因清理粪污、季节出栏等因素，有机污染物浓度存在合理波动，但AI模型可能将其判定为异常数据。此外，算法性能还受限于训练数据覆盖度、模型响应时效，难以完全适配复杂多变的真实环境。因此，算法识别结果尚无法完全应对复杂的真实环境，也无法直接作为认定事实的证据。

（三）人才、流程与组织变革的挑战

卫星遥感、无人机巡查、AI分析等技术的广泛应用会带来一系列的组织挑战。首先，卫星、无人机巡查以及AI模型的使用可能会将一线执法人员能力模型老化、区域发展不平衡的问题进一步暴露[19]。以无人机为例，其用于现场证据固定时，一般需严格遵循飞行技术规范并且现场进行操作，同时需满足远程技术支持，专业人员需要有效进行分工和调配才能保证执法的及时和高效。另外，数字化执法模式要求建立与之匹配的新型工作流程，但传统执法的流程设计与组织架构难以适配这一需求。例如，AI 模型生成的污染预警需快速衔接线下执法核查，但若缺乏明确的预警分级标准、跨部门协同机制，易导致预警响应滞后，企业逃避检查等情况。此外，数智化技术还要求打破科室间的职能壁垒，但现有组织架构的分割特征，可能制约了技术效能的释放。

（四）数据共享与合规风险

环境问题整体呈现跨区域性特征。当前，环境部门内部职能分散、数据标准不统一、共享机制不健全；跨地区、跨层级也缺乏常态化沟通共享机制，导致数据壁垒显著，制约了溯源和全局研判能力。另外是海量监测数据的存在，可能致使企业生产数据、地理测绘数据的集中汇聚面临网络安全攻击、数据泄露的风险，进而威胁国家安全，造成公司商业秘密、个人隐私泄漏的隐忧。

三、新型挑战的应对

在当前“提升生态环境执法效能”的改革大背景下，环境执法正从传统人工监管向数智化协同治理加速转型。针对数智化转型中暴露的关键问题，需针对性提出解决思路，适配技术变革趋势，为实际环境治理工作提供可落地的化解路径。

（一）强化数据质量监管

监测数据是环境问题的基础，因此对于数据质量的监管是解决环境问题的必要条件。《生态环境监测条例（草案征求意见稿）》中已明确提出县级以上地方人民政府应当建立健全防范和惩治生态环境监测数据弄虚作假的责任体系和工作机制。从公布的处罚案例来看，虚假数据不仅面临着罚款、吊销许可、停产整治乃至责令关闭等行政处罚，更有可能以提供虚假证明文件罪、破坏计算机系统罪、环境污染罪等罪名进行刑事追责。

除行政、刑事的强制手段外，还可引入多种技术手段进行对抗。例如，部分排污企业会以 “自动监测设备维护” 为由逃避监管，此时可通过比对其维护时长与同行业平均水平，识别异常维护行为以验证数据真实性。同时，在成本可控的前提下，推广数据加密、区块链存证等防篡改、可追溯技术，实现数据采集、传输、存储全流程的安全管控，从技术上保障数据质量。

（二）细化电子证据取证流程

电子数据证据是数智化执法的核心载体，需通过明确标准、完善机制，提升其在司法实践中的认可度。针对常用技术手段如无人机、卫星遥感等需要规范技术参数、工作流程，确保证据来源合法有效。另一方面，完善预警－核查－取证的工作流程优化，减少不必要的执法资源浪费。另外，针对算法的应用，可建立相应的备案与评估机制。明确算法原理、训练数据来源与误差范围；引入第三方机构对算法可靠性进行定期评估，对误判率较高的模型强制优化，逐步提升算法结果准确性与认可度。

（三）推动治理模式转变

卫星遥感、无人机等数智化技术的体系化应用，不仅需要专业人才支撑，更需打破传统治理模式的局限性，构建协同、高效、柔性的新型治理体系。环境问题的复杂性决定了其治理过程需突破行政区域与部门职能的界限，这就需要建立跨区域、跨部门的协调机制。

数智化技术的广泛应用虽提升了发现环境问题的效率，却也可能让基层执法部门疲于应对海量的预警。对此，可构建科学的问题分级分层处置机制，避免资源的浪费。另外，治理应跳出“单一刚性执法”的局限，探索刚柔并济的全方位解决方案，例如通过排污权交易、行政合同、环境信用等多种手段，引导企业主动履行环保责任。

（四）做好数据合规监管

数据共享是数智化环境治理的关键需求，而数据安全是共享的前提。随着《公共数据资源授权运营实施规范（试行）》《政务数据共享条例》等政策文件的发布，我国政务数据与公共数据共享正式迈入标准化的新阶段。这为破解生态环境治理领域的“数据孤岛”难题提供了制度保障，更催生了例如陕西生态云感知系统、南昌生态环境大数据平台、合肥巢湖蓝藻治理等典型示范案例。

在数据流通加速的同时，合规治理的重要性愈发凸显。环境数据涵盖测绘地理信息、企业生产工艺参数、重要领域生产强度等多元内容，其中部分数据涉及国家秘密、个人信息或企业商业秘密，若管控不当易引发安全风险。防范数据风险方面，需建立“分级分类+场景授权”的管控机制：首先对环境数据（含测绘地理信息、企业生产工艺参数等）进行敏感等级评估，明确国家秘密、商业秘密、个人隐私数据的划分标准；其次推行场景化授权，数据共享仅面向特定治理需求，避免无差别开放；同时通过技术加密、访问日志追溯等手段，确保数据流通全流程可管可控，在合规框架内释放数据价值。

四、总结与展望

“天空地海”一体化监测网络与人工智能、大数据技术的融合，为执法提供了“数据底座”与“智慧大脑”，推动执法从传统模式向数智化进行转型。然而，数据造假问题的频发、电子证据效力的争议、人才组织适配性的不足、数据共享与安全风险的易发性等现状，仍制约着数智化效能的释放。

未来，数智化环境执法应推动治理逻辑从被动向主动升级，治理风格从管控向刚柔并济升级。同时，数智化转型的成效，始终依赖“数据质量”与“数据安全”两大底线。唯有守住这两大底线，数智化环境执法才能真正为生态环境治理现代化筑牢支撑。

[1] 陈海嵩. 让环境执法高效实施[N]. 法治日报,2024-08-21.

[2] 生态环境部. 关于印发《关于加快建立现代化生态环境监测体系的实施意见》的通知 [EB/OL]. (2024-03-04)[2025-09-28].https://www.mee.gov.cn/xxgk2018/xxgk/xxgk03/202403/t20240315_1068473.html

[3] 朱南华诺娃,游代安,徐宁宁,等. “天空地海”一体化生态环境遥感监测体系研究[J]. 中国环境监测,2025,41(3): 7-13.

[4] 湖南省洞庭湖湿地生态破坏问题突出[J]. 中国环境监察,2024,(5): 20-21.

[5] 赵训彪,王立满. 广西：科技赋能生态环境执法监管[J]. 环境经济,2025,(12): 56-59.

[6] 刘晓丽. 探究轻型无人机在矿产卫片执法中的数据采集及应用研究[J]. 智能建筑与智慧城市,2025,(1): 46-48.

[7] 赵训彪,王立满. 广西：科技赋能生态环境执法监管[J]. 环境经济,2025,(12): 56-59.

[8] 孙溪. 我国已建成全球规模最大的生态环境监测网络 [EB/OL]. (2025-09-19)[2025-09-28]. https://www.peopleapp.com/column/30050312448-500007098718.

[9] 高敬. 我国生态环境监测网络加快数智化转型 [EB/OL]. (2025-04-06)[2025-09-28]. https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202504/content_7017338.htm.

[10] 生态环境部污染源监控中心. 自动采样前开启深井泵，篡改自动监测数据，没想到被 AI 抓个正着 [EB/OL]. (2024-09-25)[2025-09-28]. https://www.envsc.cn/details/index/8933.

[11] 生态环境部举行三月例行新闻发布会[N]. 中国环境报,2025-03-27.

[12] 生态环境部. 生态环境部公布第二十二批生态环境执法典型案例（大气监督帮扶领域）[EB/OL]. (2024-11-24)[2025-09-28]. https://www.mee.gov.cn/ywgz/sthjzf/zfzdyxzcf/202411/t20241124_1096492.shtml.

[13] 中国新闻网. 生态环境部：上半年查办自动监测数据弄虚作假环境违法案件593起 [EB/OL]. (2023-08-28)[2025-09-28]. http://www.chinanews.com.cn/m/sh/shipin/cns-d/2023/08-28/news968639.shtml.

[14] 湖北省生态环境厅.关于自动在线监控数据应用于环境行政执法有关问题的复函（环办环监函[2016]1506号）[EB/OL]. (2016-11-08)[2025-09-28]. https://sthjt.hubei.gov.cn/fbjd/xxgkml/gysyjs/sthj/sthjzf/201611/t20161108_568866.shtml.

[15] 沈阳市生态环境局. 沈环不罚〔2024〕237号 不予行政处罚决定书 [Z].沈阳：沈阳市生态环境局，2024.沈阳市生态环境局. 沈环不罚〔2025〕114号 不予行政处罚决定书 [Z]. 沈阳：沈阳市生态环境局，2025.

[16] 南安市林业局. 南林罚决字〔2024〕第104号 行政处罚决定书 [Z]. 南安：南安市林业局，2024.

[17] 保山市生态环境局. 保环罚（隆）〔2024〕8号 行政处罚决定书 [Z]. 保山：保山市生态环境局，2024.

[18] 上海市浦东新区城市管理行政执法局. 普2308160033号 行政处罚决定书 [Z]. 上海：上海市浦东新区城市管理行政执法局，2023.扬州市生态环境局. 扬环 04 罚字﹝2023﹞73 号 行政处罚决定书 [Z]. 扬州：扬州市生态环境局, 2023.

[19] 郑卫星. 提升生态环境综合执法效能的几点思考[J]. 环境经济,2025,(5): 44-47.