環境監測儀器制造高質量發展的數智化機遇

數智化已是驅動我國環境監測儀器制造業實現由“跟跑”向“并跑”“領跑”質變躍遷的關鍵歷史性機遇。能否有效整合物聯網、大數據等新一代信息技術，系統性構建覆蓋“全域感知—智能分析—精準決策—增值服務”的全鏈條數智化能力體系，對該產業在全球價值鏈中的位勢與核心競爭力而言意義重大

當前，我國深入推進生態文明建設，全球制造業競爭格局加速向數字化、智能化、綠色化方向轉型，環境監測儀器制造業也緊隨發展的潮流趨勢。環境監測作為生態保護的基礎性支撐體系，正面臨監測精度、覆蓋廣度、響應時效性與智能化水平的系統性升級需求。能否緊抓數智化機遇、實現高質量發展，關乎我國在全球環境監測領域的話語權與競爭力，更關乎美麗中國建設的推進效率。

制約高質量發展的關鍵瓶頸

當前，我國環境監測儀器制造業在邁向高質量發展的征途中，面臨著多重技術與管理的瓶頸制約。

首要瓶頸在于核心技術領域受制。高端傳感器作為環境監測設備的“感知神經”，其性能直接決定了監測數據的質量。然而，其國產化進程由于材料科學（如特種敏感材料、光學材料）、精密加工（如微納加工、光刻工藝）等基礎學科與關鍵工藝的相對薄弱而受制，導致國產高精度光學傳感器、電化學傳感器等設備在長期穩定性、極端環境適應性、檢測限等核心指標上，與國際先進水平尚存差距。同時，在復雜多變的實際環境（如高濕、高寒、強電磁干擾）下進行數據采集，受多源干擾抑制、在線動態校準等關鍵技術挑戰，監測結果的準確性與可靠性也受到影響。此外，設備普遍缺乏有效的自診斷、自適應、自校準等智能化功能，導致無人值守設備在長期運行中難以維持最優性能狀態，增加了運維成本和潛在數據誤差風險。

其次，數據壁壘與價值挖掘不足構成關鍵障礙。由于不同的廠商設備、監測平臺之間普遍缺乏統一的數據接口規范與通信協議標準，形成“數據孤島”，使海量、異構的環境監測數據難以實現跨系統、跨區域的實時共享與深度融合。進而導致數據的價值挖掘大多停留在基礎統計、報表生成等淺層應用，難以有效支撐污染精準溯源解析、環境風險預測預警、治理措施效果評估等對數據深度分析要求極高的高階應用需求，數據的戰略資產價值遠未充分釋放。

第三，制造模式與服務模式的滯后性不容忽視。在制造端，傳統的大批量、標準化生產方式難以有效響應日益增長的多品種、小批量、定制化環境監測設備制造需求；生產過程中數字化、智能化水平偏低，導致產品質量追溯困難、全生命周期管理不完善、柔性生產能力不足。在服務端，商業模式仍以一次性設備銷售為主，基于物聯網和數據分析的遠程智能運維、預測性維護、數據深度挖掘與決策支持等新型增值服務發展相對緩慢，尚未形成“硬件+軟件+數據+服務”的閉環價值鏈條和可持續的盈利模式。

最后，滯后和碎片化的標準規范體系制約了產業生態的健康發展。特別是人工智能算法模型在環境監測中的有效性驗證與倫理規范，邊緣計算設備在復雜環境下的性能評估，數據安全與隱私保護，以及數智化新技術應用效果的評價體系等，均缺乏統一、前瞻的國家或行業標準。

邁向高質量發展的數智化藍圖

為有效應對挑戰、把握機遇，在數智化浪潮驅動下實現我國環境監測儀器制造業的高質量發展，亟需構建一個以技術創新為引領、智能制造為基石、服務模式創新為突破、標準生態建設為保障的全方位、多層次數智化發展體系。

突破技術瓶頸，強化核心數智化能力。加大研發投入，聚焦高精度、高穩定性、微型化、低功耗智能傳感器的攻關，特別是基于激光光譜、量子傳感等前沿技術的下一代傳感器。著力突破核心敏感材料、精密制造工藝等“卡脖子”環節，顯著提升復雜極端環境下的可靠監測能力。同時，深化人工智能、機器學習在環境監測數據分析中的深度應用。重點發展污染模式智能識別、超標風險精準預警預報等核心算法模型，實現對多源異構環境數據的深度挖掘、知識發現與決策支持，推動數據價值向治理效能的轉化。此外，發展邊緣智能技術，將部分數據處理、模型運算與初步決策能力下沉至監測終端設備，減少數據傳輸延遲與帶寬壓力，顯著提升系統響應速度和本地化決策能力。構建關鍵設備及系統的數字孿生體，通過虛擬仿真測試、運行狀態實時映射等手段，優化產品設計、提升運維效率、降低全生命周期成本，形成從感知到決策的閉環技術體系。

提升智造效能，打造數智化生產體系。針對多品種、小批量的市場需求，大力推動柔性化生產模式。應用工業機器人、自動化生產線、AGV等先進裝備，實現產線的快速切換與高效協同。部署制造執行系統，實現生產計劃、過程執行、質量控制、設備狀態的透明化、數字化管理。集成機器視覺、智能在線檢測裝備等，實現對關鍵零部件和整機性能的高效、自動化、高精度檢測，大幅提升質檢效率與準確性，確保產品質量的高度一致性與長期穩定性。構建互聯互通的數字化供應鏈協同平臺，整合供應商、制造商、分銷商資源，實現需求預測、庫存管理、物流配送等環節的信息實時共享與全局協同優化，提升供應鏈的敏捷性、韌性與響應速度。同時，利用數字化手段，對生產過程中的能源與物料消耗進行精細化監測、分析與優化，推動清潔生產和資源高效利用，實現經濟效益與環境效益的協同發展。

重塑服務價值，構建數智化產品服務體系與商業模式。將傳統監測設備升級為智能互聯終端，具備數據采集、邊緣計算、遠程升級能力，實現設備的智能化轉型。建設環境監測云平臺，提供數據存儲、分析、可視化、預警、報告生成等一站式服務，滿足用戶多樣化的需求。在此基礎上，提供基于數據的深度分析報告、污染治理咨詢、設備健康管理等增值服務，形成“產品+服務”的閉環價值鏈條。同時，探索開放平臺接口，與上下游伙伴、科研機構共建應用生態，促進技術、數據、服務的共享與融合，推動產業生態的協同發展。

引領規范發展，推動數智化標準與生態建設。發揮龍頭企業作用，積極參與數智化技術應用、數據接口與通信協議、信息安全與隱私保護等領域的國家、行業、團體標準的制定修訂，為產業健康有序發展提供技術支撐與規范引導。在產品研發和服務創新中率先應用并驗證新標準，在實踐中發現問題、反饋優化，推動標準的落地實施、持續迭代與完善。同時，主動參與和推動開放、協作的產業生態構建，促進產業鏈上下游的緊密合作與協同創新。

（作者單位：浙江浙大鳴泉科技有限公司）