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刘文清将人工智能发展划分为三个阶段：计算智能
、感知智能和认知智能 。他认为，当前环境监测领域仍处于“感知智能 ”的初级阶段。

“大气环境成分复杂 ，包括污染气体、温室气体 、气溶胶等
，仅依靠地面监测站点的数据远远不够
。
”刘文清举例说，“以北京市石景山区为例 ，即使布设多个监测点位，也只能获得'离散数据'
，难以准确反映整个区域的空气质量状况。”

刘文清指出，人工智能的价值在于能够“弥合数据空白 ” 。通过整合卫星遥感数据、地面监测数据以及地形地貌
、污染排放和气象特征等多源信息 ，人工智能可以实现“每小时一幅图
”
，动态展示区域空气质量变化
。这种能力标志着环境监测技术的重要突破。

刘文清用医学影像技术作了生动比喻，“几十年前 ，拍X光片就是很先进的技术了 。现在医院普遍使用CT甚至核磁共振
，能够分层、立体地观察病灶
。环境监测同样需要这样的技术升级——通过更多维度 、更高精度的数据，我们不仅能看到表象 ，更能解析污染成因。”

在谈到碳监测时
，刘文清指出了当前面临的技术难题 。

“碳计量是通过量化方法测算温室气体排放量的技术体系
。到2030年，我国二氧化碳排放预计在110亿吨左右 ，到2060年要降至10亿吨
，这意味着90%的排放需要依靠技术手段消解。 ”刘文清表示 。

目前主要依靠“账面计算
”方式——通过消耗的煤
、电量来推算碳排放量，这种方法难以满足精准计量需求
。“煤的品质不同 ，排放量差别很大。同时，新能源的快速增长使情况变得更加复杂 。”

刘文清强调
，必须发展“现场计量 ”技术，在工厂排放口直接监测 ，才能获得准确数据。但现实挑战是
，很多化工园区70%的排放是无组织排放，以缓慢泄漏形式发生 ，难以准确测算
。

监测精度是另一大挑战。刘文清指出：“大气二氧化碳浓度约为420ppm
，年变化仅1-2ppm 。如果仪器分辨率达不到0.1ppm，就无法捕捉到这些微小变化
。缺乏精准监测能力 ，就无法实现可追溯、可验证的碳管理。
”

为推动人工智能在环境监测中的深入应用
，刘文清提出两大关键举措：一是打破数据壁垒，实现跨部门数据共享；二是推动监测技术持续升级 。“如果气象 、海洋
、国土等卫星数据不能开放共享 ，人工智能就只能停留在‘小场景’
。”他同时表示
，监测技术也需不断迭代，例如在生态保护区采用更高性能的红外相机 ，甚至探索基于无线电波感知的新方法。