由广东省环境保护产业协会（下称粤环协）主办的“2024年度会员代表大会暨第七届理事会第六次会议及广东环保产业高质量发展大会日前”在佛山市召开。会议以“‘AI+环保’赋能广东环保产业高质量发展”为主线，围绕环保产业智能化转型、绿色金融创新、技术应用实践等议题展开深度探讨，为广东环保产业高质量发展擘画新蓝图。

　　对此，中国环境保护产业协会会长郭承站表示，广东环保行业需紧抓国家政策红利，立足广东实际突破困境，未来要聚焦新污染物治理、农村环境整治及资源循环体系建设，找准服务乡村振兴的发力点；推动全链条数智化发展，以科技创新培育新质生产力，通过模式创新激活市场，积极参与“一带一路”绿色合作；构建产学研用协同机制，呼吁政策支持，引导产业向体系化、服务化转型。

　　“广东环保产业前景广阔。”广东省生态环境厅二级巡视员林文表示，粤环协作为全国环保产业的领头羊，需在政策引导、技术创新、市场规米乐智能科技范等方面持续发力，尤其需关注中小企业生存环境与行业整体升级，助力实现“双碳”目标，为绿美广东生态建设提供坚实支撑。未来环保产业发展需三管齐下，要注重培育人才，聚焦创新思考型，搭建产学研平台促成果转化；要强化交流融合，既推动跨界重污染行业协作，又引进国际先进技术经验、拓展国际市场；要拓展新领域，借“数字赋能”提升智能化，建信用机制保资金流，设基金助中小企业提升技术。

　　广东省环境保护产业协会会长麦建波介绍，2023年广东环保产业营收约1965亿元，首度下滑，近年来环保产业规模收缩、利润率持续下跌，但环保营收增速持续高于GDP增速，“这种利润率状态是正常的，环保行业在全世界都不是高利润的行业，当前只是回归正常的利润水平，未来环保产业高质量发展，需要进一步优化产业结构布局，走产品化、智能化发展之路。”

　　大会还举行了《广东省环保企业调查统计分析报告（2024）》发布仪式。据介绍，为抢抓新一轮发展机遇，促进广东环保产业高质量发展，加快绿色广东建设进程，粤环协基于广东省2144家环保企业调研数据，联合新大禹环境科技（广东）集团股份有限公司、广东新环环保产业集团有限公司、广东鑫风风机有限公司等会员单位共同编制了《广东省环保企业调查统计分析报告（2024）》，系统反映了2023-2024年广东环保产业整体及各领域发展的状况、特征、存在的问题及趋势，并提出相关的对策建议，打造环保产业高质量发展新引擎，为加快推动美丽广东建设赋能。

　　在专题演讲环节，E20环境平台董事长傅涛表示，传统环保产业依赖末端治理的“躺赢”时代已终结，智能化与产品化将成为新质生产力的核心动能，产品化是高质量发展必由之路。“环保企业需以AI技术重构服务模式，从‘卖设备’转向‘卖价值’，推动全产业链提质增效。”

　　在低碳技术与AI应用实践环节，鹏凯环境董事长王国彬分享了《低碳型装配式污水厂探索及赛道转型实践》。鹏凯环境通过“产品标准化、设计智能化、生产自动化、管理数字化米乐智能科技”，将污水处理厂建设周期缩短四分之一，能耗降低五分之一，为行业提供了“快速交付+高效减排”的标杆案例。

　　环保企业为何必须拥抱AI数字孪生？越华环保董事长王长历聚焦AI数字孪生技术，作《AI大模型+deepseek数字孪生赋能环保行业高质量发展》专题分享，展示了其在环境监测、污染溯源等场景中的深度应用。环保行业数字孪生是指基于物联网与AI技术，构建环保装备的虚拟镜像系统，实现设计仿真、运行监测、安全预警、故障预判及全生命周期优化，为客户提供节能降耗、安全预警、可视化监测、故障预测、动态规划和智能决策等服务。

　　在“广东省环保产业高质量发展对话沙龙”环节，来自固废、大气、咨询、数智、监测等领域的先锋企业代表，围绕AI赋能环保高质量发展主题，分享环保企业AI落地经验。

　　维港环保总裁李开颜提出，危废处置领域运营的智能化，有助于提升运营效率，保障从业人员健康。危废种类繁多，在该领域危废处置只有越来越智能，越来越标准可控，才能为客户创造更大价值。

　　南方环保董事长郑理慎强调，AI在环保领域已有的应用场景，如智能监管，防止非法倾倒，排放等，替代重复劳动，人工巡检。当前技术发展处于起步阶段，还存在算法适应性不足；存在数据壁垒，落地成本高等问题。未来发展着力点，要通过AI真正实现降本增效；围绕AI进行的设备升级改造，以及相关的材料、基础技术研发等。

　　智环创新总经理阮文刚从咨询领域的方向强调，环境咨询产业必须是全生命周期入手，以Ai、大数据、云计算和人工智能等技术为核心，覆盖全链条业务，帮助客户实现精准、高效、高质量发展的目标，只有这样环境咨询业务也才能实现智能化转型，服务广东高质量发展。

　　“抛弃过去传统的观念，才能有成功的未来。”粤环协会长/新大禹环境董事长麦建波介绍了新大禹环境在水环境治理及智能化运营方面的实践经验及挑战，智能化运营需具备便宜、简单、可靠3个特点，提出了在环保领域应用智能化技术时，应注重数据的采集与处理，避免陷入技术陷阱，强调寻找合适的数据采集方法的重要性。