第一章 全球ai環保行業發展綜述

1.1 國際ai環保技術發展歷程

1.1.1 萌芽階段(2010-2015)

1.1.2 探索階段(2016-2020)

1.1.3 爆發階段(2021-2025)

1.2 主要國家政策比較

1.2.1 美國ai環保戰略布局

1.2.2 歐盟綠色數字雙轉型路徑

1.2.3 日本"society 5.0"環保實踐

1.3 跨國企業競爭格局

1.3.1 ibm環境智能系統

1.3.2 google碳足跡ai平臺

1.3.3 siemens城市生態大腦

第二章 中國ai環保行業政策環境

2.1 國家層面政策解讀

2.1.1 "十五五"規劃環保科技專項

2.1.2 2025年新版《環境保護法》修訂要點

2.1.3 碳達峰碳中和ai賦能路徑

2.2 地方政策創新實踐

2.2.1 長三角生態綠色一體化示范區

2.2.2 粵港澳大灣區智慧環保試驗區

2.2.3 京津冀大氣污染聯防聯控ai平臺

2.3 行業標準體系建設

2.3.1 ai環保設備認證標準

2.3.2 環境數據治理規范

2.3.3 算法倫理審查機制

第三章 ai環保核心技術發展現狀

3.1 感知層技術

3.1.1 智能傳感網絡

3.1.2 衛星遙感ai解譯

3.1.3 無人機巡檢系統

3.2 分析層技術

3.2.1 環境大數據挖掘

3.2.2 多模態融合分析

3.2.3 數字孿生建模

3.3 決策層技術

3.3.1 預測預警算法

3.3.2 優化調度系統

3.3.3 自主決策引擎

第四章 市場現狀與規模預測

4.1 2025年市場規模分析

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 區域市場差異化發展

4.3.1 東部沿海成熟市場

4.3.2 中部地區成長市場

4.3.3 西部生態敏感區

第五章 產業鏈深度解析

5.1 上游基礎支撐

5.1.1 芯片與算力供應商

5.1.2 環境監測設備商

5.1.3 數據服務提供商

5.2 中游解決方案

5.2.1 系統集成商

5.2.2 云平臺運營商

5.2.3 算法開發商

5.3 下游應用場景

5.3.1 政府環境監管

5.3.2 工業企業減排

5.3.3 城市公共服務

第六章 競爭格局與企業分析

6.1 市場參與者類型

6.1.1 科技巨頭生態布局

6.1.2 環保企業數字化轉型

6.1.3 初創公司創新突圍

6.2 重點企業案例研究

6.2.1 百度智能云環境大腦

6.2.2 阿里云et環境治理平臺

6.2.3 華為數字能源解決方案

6.3 競爭策略分析

6.3.1 技術壁壘構建

6.3.2 政企合作模式

6.3.3 生態圈層競爭

第七章 智慧水務應用專題

7.1 管網漏損智能檢測

7.1.1 聲波識別算法

7.1.2 壓力傳感網絡

7.1.3 案例：深圳智慧水網

7.2 水質預測預警系統

7.2.1 多參數融合模型

7.2.2 突發污染事件響應

7.2.3 案例：太湖藍藻治理

7.3 供水調度優化

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 衛星+地面協同監測

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

9.1.2 回收路徑優化

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 填埋場監測預警

9.2.3 案例：光大環境數字化升級

9.3 循環經濟價值鏈

9.3.1 資源流向追蹤

9.3.2 交易平臺構建

9.3.3 案例：動力電池回收網絡

第十章 雙碳目標下的ai賦能

10.1 碳排放智能監測

10.1.1 企業碳核算系統

10.1.2 區域碳匯評估

10.1.3 案例：全國碳市場監測

10.2 減排路徑優化

10.2.1 行業解決方案庫

10.2.2 情景模擬工具

10.2.3 案例：鋼鐵行業低碳轉型

10.3 碳資產智能管理

10.3.1 區塊鏈存證

10.3.2 交易策略算法

10.3.3 案例：新能源ccer開發

第十一章 智慧環保城市建設

11.1 環境感知網絡

11.1.1 物聯網設備部署

11.1.2 空天地一體化監測

11.1.3 案例：雄安新區建設

11.2 城市環境大腦

11.2.1 多部門數據融合

11.2.2 協同治理平臺

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 農村環境治理應用

12.1 農業面源污染防控

12.1.1 種植業污染模型

12.1.2 養殖業糞污管理

12.1.3 案例：洱海流域治理

12.2 農村污水治理

12.2.1 分散式處理智能運維

12.2.2 低成本監測技術

12.2.3 案例：浙江"千萬工程"

12.3 生態保護修復

12.3.1 生物多樣性監測

12.3.2 生態紅線監管

12.3.3 案例：三江源國家公園

第十三章 工業園區應用場景

13.1 環境風險預警

13.1.1 危化品泄漏預測

13.1.2 應急響應系統

13.1.3 案例：化工園區智慧監管

13.2 污染治理設施優化

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 供應商環境評級

13.3.3 案例：蘋果供應鏈減排

第十四章 技術創新趨勢

14.1 多模態大模型應用

14.1.1 環境知識圖譜

14.1.2 跨領域遷移學習

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 優化算法加速

第十五章 商業模式創新

15.1 eaas(環境即服務)

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 數據資產運營

15.2.1 環境數據交易

15.2.2 碳數據金融化

15.2.3 案例：上海數交所

15.3 平臺經濟生態

15.3.1 開發者社區

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 技術壁壘評估

16.2.3 政策紅利量化

16.3 風險預警

16.3.1 技術迭代風險

16.3.2 數據安全風險

16.3.3 政策波動風險

第十七章 人才需求與培養

17.1 復合型人才圖譜

17.1.1 環境+ai技能矩陣

17.1.2 崗位需求分析

17.1.3 薪酬水平調查

17.2 教育體系現狀

17.2.1 高校專業設置

17.2.2 職業教育培訓

17.2.3 案例：清華ai環境班

17.3 企業人才戰略

17.3.1 跨界人才引進

17.3.2 內部培養體系

17.3.3 案例：百度黃埔學院

第十八章 倫理與治理挑戰

18.1 算法偏見問題

18.1.1 環境正義影響

18.1.2 弱勢群體保護

18.1.3 案例：污染預警偏差

18.2 數據主權爭議

18.2.1 跨境數據流動

18.2.2 商業與公共利益

18.2.3 案例：長江水質數據

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 技術標準話語權

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：蒙內鐵路環保

19.3 中美歐競合關系

19.3.1 技術封鎖分析

19.3.2 開放創新聯盟

19.3.3 案例：全球甲烷承諾

第二十章 發展建議與展望

20.1 政府層面建議

20.1.1 創新監管沙盒

20.1.2 數據開放共享

20.1.3 產業基金引導

20.2 企業層面建議

20.2.1 技術路線選擇

20.2.2 生態合作策略

20.2.3 國際化路徑

20.3 2030年遠景展望

20.3.1 技術融合場景

20.3.2 社會經濟影響

20.3.3 地球系統治理

圖表目錄

圖表：全球ai環保市場規模(2020-2030)

圖表：中國環保科技政策演進路線

圖表：ai環保技術架構全景圖

圖表：細分市場增長率預測(2025-2030)

圖表：ai環保產業生態圖譜

圖表：主要企業市場份額(2025)

圖表：智慧水務系統架構

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：智慧環保城市指標體系

圖表：農村環境治理痛點分析

圖表：工業園區智能監管方案

圖表：技術成熟度曲線

圖表：商業模式創新矩陣

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：發展路徑建議