第一章 全球ai環(huán)保行業(yè)發(fā)展綜述

1.1 國際ai環(huán)保技術(shù)發(fā)展歷程

1.1.1 萌芽階段(2010-2015)

1.1.2 探索階段(2016-2020)

1.1.3 爆發(fā)階段(2021-2025)

1.2 主要國家政策比較

1.2.1 美國ai環(huán)保戰(zhàn)略布局

1.2.2 歐盟綠色數(shù)字雙轉(zhuǎn)型路徑

1.2.3 日本"society 5.0"環(huán)保實踐

1.3 跨國企業(yè)競爭格局

1.3.1 ibm環(huán)境智能系統(tǒng)

1.3.2 google碳足跡ai平臺

1.3.3 siemens城市生態(tài)大腦

第二章 中國ai環(huán)保行業(yè)政策環(huán)境

2.1 國家層面政策解讀

2.1.1 "十五五"規(guī)劃環(huán)保科技專項

2.1.2 2025年新版《環(huán)境保護法》修訂要點

2.1.3 碳達峰碳中和ai賦能路徑

2.2 地方政策創(chuàng)新實踐

2.2.1 長三角生態(tài)綠色一體化示范區(qū)

2.2.2 粵港澳大灣區(qū)智慧環(huán)保試驗區(qū)

2.2.3 京津冀大氣污染聯(lián)防聯(lián)控ai平臺

2.3 行業(yè)標準體系建設

2.3.1 ai環(huán)保設備認證標準

2.3.2 環(huán)境數(shù)據(jù)治理規(guī)范

2.3.3 算法倫理審查機制

第三章 ai環(huán)保核心技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

3.1 感知層技術(shù)

3.1.1 智能傳感網(wǎng)絡

3.1.2 衛(wèi)星遙感ai解譯

3.1.3 無人機巡檢系統(tǒng)

3.2 分析層技術(shù)

3.2.1 環(huán)境大數(shù)據(jù)挖掘

3.2.2 多模態(tài)融合分析

3.2.3 數(shù)字孿生建模

3.3 決策層技術(shù)

3.3.1 預測預警算法

3.3.2 優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)

3.3.3 自主決策引擎

第四章 市場現(xiàn)狀與規(guī)模預測

4.1 2025年市場規(guī)模分析

4.1.1 硬件設備市場

4.1.2 軟件服務市場

4.1.3 平臺運營市場

4.2 細分領(lǐng)域增長預測

4.2.1 智慧水務(2025-2030 cagr)

4.2.2 大氣治理(2025-2030 cagr)

4.2.3 固廢管理(2025-2030 cagr)

4.3 區(qū)域市場差異化發(fā)展

4.3.1 東部沿海成熟市場

4.3.2 中部地區(qū)成長市場

4.3.3 西部生態(tài)敏感區(qū)

第五章 產(chǎn)業(yè)鏈深度解析

5.1 上游基礎支撐

5.1.1 芯片與算力供應商

5.1.2 環(huán)境監(jiān)測設備商

5.1.3 數(shù)據(jù)服務提供商

5.2 中游解決方案

5.2.1 系統(tǒng)集成商

5.2.2 云平臺運營商

5.2.3 算法開發(fā)商

5.3 下游應用場景

5.3.1 政府環(huán)境監(jiān)管

5.3.2 工業(yè)企業(yè)減排

5.3.3 城市公共服務

第六章 競爭格局與企業(yè)分析

6.1 市場參與者類型

6.1.1 科技巨頭生態(tài)布局

6.1.2 環(huán)保企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

6.1.3 初創(chuàng)公司創(chuàng)新突圍

6.2 重點企業(yè)案例研究

6.2.1 百度智能云環(huán)境大腦

6.2.2 阿里云et環(huán)境治理平臺

6.2.3 華為數(shù)字能源解決方案

6.3 競爭策略分析

6.3.1 技術(shù)壁壘構(gòu)建

6.3.2 政企合作模式

6.3.3 生態(tài)圈層競爭

第七章 智慧水務應用專題

7.1 管網(wǎng)漏損智能檢測

7.1.1 聲波識別算法

7.1.2 壓力傳感網(wǎng)絡

7.1.3 案例：深圳智慧水網(wǎng)

7.2 水質(zhì)預測預警系統(tǒng)

7.2.1 多參數(shù)融合模型

7.2.2 突發(fā)污染事件響應

7.2.3 案例：太湖藍藻治理

7.3 供水調(diào)度優(yōu)化

7.3.1 需水量預測算法

7.3.2 泵站智能控制

7.3.3 案例：北京水資源管理

第八章 大氣污染治理應用

8.1 排放源智能識別

8.1.1 衛(wèi)星+地面協(xié)同監(jiān)測

8.1.2 污染溯源算法

8.1.3 案例：汾渭平原治理

8.2 空氣質(zhì)量預測

8.2.1 氣象-污染耦合模型

8.2.2 短期-中長期預測

8.2.3 案例：成都大運會保障

8.3 應急管控決策

8.3.1 情景模擬推演

8.3.2 減排措施優(yōu)化

8.3.3 案例：京津冀秋冬季攻堅

第九章 固廢資源化管理

9.1 智能分類與回收

9.1.1 圖像識別技術(shù)

9.1.2 回收路徑優(yōu)化

9.1.3 案例：上海垃圾分類2.0

9.2 處置設施智能運維

9.2.1 焚燒爐ai控制

9.2.2 填埋場監(jiān)測預警

9.2.3 案例：光大環(huán)境數(shù)字化升級

9.3 循環(huán)經(jīng)濟價值鏈

9.3.1 資源流向追蹤

9.3.2 交易平臺構(gòu)建

9.3.3 案例：動力電池回收網(wǎng)絡

第十章 雙碳目標下的ai賦能

10.1 碳排放智能監(jiān)測

10.1.1 企業(yè)碳核算系統(tǒng)

10.1.2 區(qū)域碳匯評估

10.1.3 案例：全國碳市場監(jiān)測

10.2 減排路徑優(yōu)化

10.2.1 行業(yè)解決方案庫

10.2.2 情景模擬工具

10.2.3 案例：鋼鐵行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型

10.3 碳資產(chǎn)智能管理

10.3.1 區(qū)塊鏈存證

10.3.2 交易策略算法

10.3.3 案例：新能源ccer開發(fā)

第十一章 智慧環(huán)保城市建設

11.1 環(huán)境感知網(wǎng)絡

11.1.1 物聯(lián)網(wǎng)設備部署

11.1.2 空天地一體化監(jiān)測

11.1.3 案例：雄安新區(qū)建設

11.2 城市環(huán)境大腦

11.2.1 多部門數(shù)據(jù)融合

11.2.2 協(xié)同治理平臺

11.2.3 案例：杭州城市大腦

11.3 公眾參與機制

11.3.1 環(huán)保app應用

11.3.2 碳普惠平臺

11.3.3 案例：深圳民間河長

第十二章 農(nóng)村環(huán)境治理應用

12.1 農(nóng)業(yè)面源污染防控

12.1.1 種植業(yè)污染模型

12.1.2 養(yǎng)殖業(yè)糞污管理

12.1.3 案例：洱海流域治理

12.2 農(nóng)村污水治理

12.2.1 分散式處理智能運維

12.2.2 低成本監(jiān)測技術(shù)

12.2.3 案例：浙江"千萬工程"

12.3 生態(tài)保護修復

12.3.1 生物多樣性監(jiān)測

12.3.2 生態(tài)紅線監(jiān)管

12.3.3 案例：三江源國家公園

第十三章 工業(yè)園區(qū)應用場景

13.1 環(huán)境風險預警

13.1.1 ?；沸孤╊A測

13.1.2 應急響應系統(tǒng)

13.1.3 案例：化工園區(qū)智慧監(jiān)管

13.2 污染治理設施優(yōu)化

13.2.1 污水處理廠ai控制

13.2.2 vocs治理效率提升

13.2.3 案例：蘇州工業(yè)園實踐

13.3 綠色供應鏈管理

13.3.1 全生命周期評估

13.3.2 供應商環(huán)境評級

13.3.3 案例：蘋果供應鏈減排

第十四章 技術(shù)創(chuàng)新趨勢

14.1 多模態(tài)大模型應用

14.1.1 環(huán)境知識圖譜

14.1.2 跨領(lǐng)域遷移學習

14.2 邊緣計算與aiot

14.2.1 終端智能設備

14.2.2 低功耗算法

14.2.3 案例：華為昇騰芯片

14.3 量子計算潛力

14.3.1 分子模擬突破

14.3.2 優(yōu)化算法加速

第十五章 商業(yè)模式創(chuàng)新

15.1 eaas(環(huán)境即服務)

15.1.1 訂閱制模式

15.1.2 效果付費機制

15.1.3 案例：suez智慧水務

15.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營

15.2.1 環(huán)境數(shù)據(jù)交易

15.2.2 碳數(shù)據(jù)金融化

15.2.3 案例：上海數(shù)交所

15.3 平臺經(jīng)濟生態(tài)

15.3.1 開發(fā)者社區(qū)

15.3.2 應用商店模式

15.3.3 案例：阿里云et市場

第十六章 投資熱點與風險

16.1 資本市場分析

16.1.1 2025年投融資概況

16.1.2 重點投資領(lǐng)域

16.1.3 并購重組案例

16.2 估值方法論

16.2.1 成長性指標

16.2.2 技術(shù)壁壘評估

16.2.3 政策紅利量化

16.3 風險預警

16.3.1 技術(shù)迭代風險

16.3.2 數(shù)據(jù)安全風險

16.3.3 政策波動風險

第十七章 人才需求與培養(yǎng)

17.1 復合型人才圖譜

17.1.1 環(huán)境+ai技能矩陣

17.1.2 崗位需求分析

17.1.3 薪酬水平調(diào)查

17.2 教育體系現(xiàn)狀

17.2.1 高校專業(yè)設置

17.2.2 職業(yè)教育培訓

17.2.3 案例：清華ai環(huán)境班

17.3 企業(yè)人才戰(zhàn)略

17.3.1 跨界人才引進

17.3.2 內(nèi)部培養(yǎng)體系

17.3.3 案例：百度黃埔學院

第十八章 倫理與治理挑戰(zhàn)

18.1 算法偏見問題

18.1.1 環(huán)境正義影響

18.1.2 弱勢群體保護

18.1.3 案例：污染預警偏差

18.2 數(shù)據(jù)主權(quán)爭議

18.2.1 跨境數(shù)據(jù)流動

18.2.2 商業(yè)與公共利益

18.2.3 案例：長江水質(zhì)數(shù)據(jù)

18.3 責任認定機制

18.3.1 算法失誤歸責

18.3.2 保險保障體系

18.3.3 案例：自動駕駛借鑒

第十九章 國際競爭與合作

19.1 技術(shù)標準話語權(quán)

19.1.1 iso標準制定

19.1.2 中國方案輸出

19.1.3 案例：ai治沙標準

19.2 "一帶一路"機遇

19.2.1 東南亞市場

19.2.2 中東歐合作

19.2.3 案例：蒙內(nèi)鐵路環(huán)保

19.3 中美歐競合關(guān)系

19.3.1 技術(shù)封鎖分析

19.3.2 開放創(chuàng)新聯(lián)盟

19.3.3 案例：全球甲烷承諾

第二十章 發(fā)展建議與展望

20.1 政府層面建議

20.1.1 創(chuàng)新監(jiān)管沙盒

20.1.2 數(shù)據(jù)開放共享

20.1.3 產(chǎn)業(yè)基金引導

20.2 企業(yè)層面建議

20.2.1 技術(shù)路線選擇

20.2.2 生態(tài)合作策略

20.2.3 國際化路徑

20.3 2030年遠景展望

20.3.1 技術(shù)融合場景

20.3.2 社會經(jīng)濟影響

20.3.3 地球系統(tǒng)治理

圖表目錄

圖表：全球ai環(huán)保市場規(guī)模(2020-2030)

圖表：中國環(huán)?？萍颊哐葸M路線

圖表：ai環(huán)保技術(shù)架構(gòu)全景圖

圖表：細分市場增長率預測(2025-2030)

圖表：ai環(huán)保產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖譜

圖表：主要企業(yè)市場份額(2025)

圖表：智慧水務系統(tǒng)架構(gòu)

圖表：大氣污染治理效果對比

圖表：固廢資源化價值鏈

圖表：碳管理平臺功能模塊

圖表：智慧環(huán)保城市指標體系

圖表：農(nóng)村環(huán)境治理痛點分析

圖表：工業(yè)園區(qū)智能監(jiān)管方案

圖表：技術(shù)成熟度曲線

圖表：商業(yè)模式創(chuàng)新矩陣

圖表：投融資趨勢分析

圖表：人才需求雷達圖

圖表：倫理治理框架

圖表：國際標準參與度

圖表：發(fā)展路徑建議