一套空气监测站(配备约九至十余台配套仪器)即可完成常规六项基础污染物参数的监测。在第二十四届中国国际环保展览会上，河北赛默森环保科技有限公司总经理陶石在接受记者采访时表示，环境监测本质上属于数据生产类行业。行业数字化落地的核心，就是通过数字化、智能化手段优化全流程的数据生产工作：一方面，依托技术降低人为干预对监测数据的干扰，实现降本增效；另一方面，优化站点运维体系，提升全行业运维管理效率。这也是行业数字化改造的核心攻坚方向。
河北赛默森环保科技有限公司展示的一款监测设备。中国经济网记者杨秀峰摄
陶石同时表示，数字化、智能化的落地有一个前置硬性条件——充足、合规的基础监测数据。这使得全行业在数据采集环节面临共性痛点。
在他看来，目前无论是地表水水质站、空气自动站，还是各类污染源在线监测项目，一线作业均严格遵循国家规范开展，但各环节数据长期处于割裂状态，数据互通壁垒尚未打通。以现有在用的监测系统为例，设备除了生成核心污染物浓度数据外，还会同步产生大量设备状态、运行参数等附属数据。这类辅助数据在一些平台中仅能以5分钟的频次存储，大量数据存在采集缺失、采样频次不足等问题。
陶石分析认为，智能化算法建模离不开海量经过标准化清洗的优质数据源。当前数据体量不足、数据完整性欠缺，已成为制约行业智能化纵深发展的关键影响因素。
除数据短板外，监测数据还会受到自然环境与软硬件条件的双重干扰。沙尘、雨雾等气象因素会干扰户外监测数值。不过，针对沙尘等特殊工况，空气质量监测已有相应的国家标准，异常数据可按规范剔除。除此之外，部分场景还存在算法适配度不足、现场算力有限等技术难题。
与此同时，数智化监测落地时间较短，复合型人才缺口也是行业热议的话题。陶石认为，AI技术研发人员缺乏环保监测的专业知识，而环保行业技术人员对人工智能工具的运用又需要长期学习与磨合。针对这一人才壁垒，陶石建议企业主要通过“修炼内功+借力外部技术”来破解。
本届展会上，赛默森主推的核心产品是自研的数字化空气自动监测站。陶石介绍，企业深耕环境监测运维十余年，接触过全品类、不同代际的监测设备，基于一线运维积淀的实操经验，延伸研发了数智化空气站的软硬件产品。产品应用场景覆盖多层级的大气监测网络，同时也落地于工业园区、交通干道、扬尘点位等污染源专项监测场景。
陶石表示，相较以前，如今在产品布局上，企业不盲目对标行业头部厂商铺全品类产品线，而是聚焦自身深耕多年的大气监测领域，走精细化、纵深化的研发路线。以“先深耕运维、再自研产品”的终端使用者视角，深挖设备痛点与现场实际需求，使落地产品更贴合一线实操细节。(中国经济网记者杨秀峰)
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