借助全景AI碳排放走航观测平台，研究团队实现了排放源的高精度识别，平均精度超过93%。同 时，该系统还能够解析不同因素对排放的影响程度，包括交通状态、周边景观和气象条件等，从而清晰 揭示碳排放的时空动态和驱动机制。 "这一技术不仅是AI在环境监测中的创新应用，还能够与传统的碳排放清单、卫星温室气体监测技 术结合，构建多维度、全方位的碳监测体系，为城市低碳规划与减排决策提供科学支撑。"王力说。 目前，该技术已在广东省深圳市投入应用，未来有望推广至更多城市，用于评估城市道路二氧化碳 减排的实际效果。 （原载于《科技日报》2025-09-12 03版） 记者11日从中国科学院空天信息创新研究院（以下简称"空天院"）获悉，我国科学家成功研发出一 项基于"全景人工智能（全景AI）"的城市碳排放监测新技术，能够以更高精度实时捕捉并追溯道路二氧 化碳排放的来源与变化，为推动城市低碳管理提供了重要技术支撑。相关研究成果发表于国际学术期刊 《可持续城市与社会》。 随着经济社会发展和居民出行增加，道路交通已成为城市碳排放的重要来源。"以往碳排放清单的 空间分辨率较低，难以精细反映不同路段、不同时段的排放差异，也无法准确追溯排放源 ...

Core Viewpoint - Chinese scientists have developed a new technology for urban carbon emission monitoring based on "Panoramic Artificial Intelligence (Panoramic AI)", which provides high-precision real-time tracking of carbon dioxide emissions from road traffic, supporting low-carbon management in cities [1][2]. Group 1: Technology Development - The new technology addresses the limitations of traditional carbon emission inventories, which have low spatial resolution and cannot accurately trace emission sources or analyze their causes [1]. - The research team collaborated with the Shenzhen Ecological Environment Monitoring Center to create a Panoramic AI carbon emission observation platform that integrates AI technology with panoramic cameras, high-precision greenhouse gas analyzers, and meteorological sensors [1]. Group 2: Performance and Application - The Panoramic AI carbon emission observation platform achieves high-precision identification of emission sources, with an average accuracy exceeding 93% [1]. - The system can analyze the impact of various factors on emissions, including traffic conditions, surrounding landscapes, and meteorological conditions, revealing the spatiotemporal dynamics and driving mechanisms of carbon emissions [1]. - The technology has been implemented in Shenzhen, Guangdong Province, and is expected to be promoted to more cities for assessing the actual effects of urban road carbon dioxide reduction [2].

中国团队融合全景AI与走航观测 研发"火眼金睛"监测城市道路碳排放 同时，利用全景AI模型中的可解释机器学习模块，研究团队成功量化气象条件、交通流量、道路周边 景观这三大因素对二氧化碳排放的影响程度。 基于这些创新技术优势，"火眼金睛"式全景AI不仅成功捕捉道路二氧化碳排放量的时空动态变化，刻画 城市道路日间逐小时30米空间分辨率的二氧化碳排放动态、来源和驱动因素，还清晰识别出不同因素对 道路碳排放的影响边界和变化曲线，从而实现城市道路碳排放高分辨率的精准刻画和溯源。 中新网北京9月11日电 (记者 孙自法)中国科学院空天信息创新研究院(空天院)9月11日向媒体发布消息 说，该院科研团队最近创新研发出融合全景人工智能(AI)与多源走航观测的技术平台，成功实现对城市 道路二氧化碳排放量的高时空分辨率精准刻画与溯源。 这项被形象称为"火眼金睛"监测城市道路碳排放、清晰揭示二氧化碳排放时空动态特征及驱动机制的重 要研发成果，由中国科学院空天院遥感与数字地球全国重点实验室王力研究员团队和合作者共同完成， 相关研究论文于近日在国际专业学术期刊《可持续城市与社会》(Sustainable Cities and Socie ...