我国城市更新过程中大量污染地块因企业搬迁关停而暴露于城市核心区，风险隐患大，影响人民群众“住得安心”，是美丽中国建设的突出短板。据统计，城市污染地块中有五成以上再开发为敏感用地，对其风险管控任一环节不到位都极易引发舆情。传统风险管控的筛-查-治技术体系，存在人工干预度高、误差大，修复过程黑箱不可控、效率低等问题，亟需借助数字赋能和智慧监管实现风险管控提质增效。

针对上述问题与需求，项目团队按照“系统筛病-提质看病-增效治病”的思路，融合大数据、人工智能、区块链与数字孪生技术，构建了覆盖城市污染地块“识别-评估-修复”全链条的智慧监管技术体系及平台，推动污染地块的精准筛查、智能诊断与绿色修复，助力土壤修复产业技术升级。主要创新成果如下：

（1）开发了全域数据驱动的地块风险自动筛查技术，通过大数据、机器学习等方法，实现大规模地块污染风险高效低成本筛查，精准锁定重点监管污染地块。全域数据采集达到公用数据100%、公开数据85%、部门数据80%的覆盖率，结构要素识别率80%；风险筛查结果准确度超80%，筛查成本降低60%、城市监管对象增加 10% 以上。

（2）研发了地块调查评估智能辅助诊断技术，通过数据知识推理、区块链与物联网及数据分异解析方法，实现污染热点识别、采样分析远程监控与污染分布精细刻画，显著提升调查结果的可信度。地块污染特征推理准确度达81%、采样监测执行偏差占比降为7%，刻画精度较国内外传统方法提升达12%。

（3）创建了地块修复过程数字孪生监控技术，通过过程感知设备、数字孪生及自适应修复模式训练等方法，实现修复过程“地下黑箱”透明化管理和施工过程序批式动态调控，应用地块的修复响应时间从72小时缩短至30分钟，药剂添加量下降20%，无人值守率达90%；较传统修复技术节约成本30%、能耗降低40%、碳排放减少约90%。

项目获得发明或实用新型专利15项、软著26项，发表论文27篇，形成国家/行业/团体标准8项，支撑发布7个国家或省市级政策技术文件，形成政策建议8个，获相关科技奖2项。技术成果开展了规模化应用和重大工程验证，在天津、广州、苏州等10余省市和30余个调查和修复项目中成功应用，累计治理污染土壤280余万方，辐射产生超15亿元经济效益，为我国土壤污染治理体系与治理能力现代化提供了技术保障。

项目技术路线图

项目成果修复示范工程应用

本项目面向我国城市更新中土壤环境安全管理的重大需求，聚焦城市存量污染地块风险管控提质增效，通过产学研协作，着力解决传统监管模式下风险识别效率低、调查评估误差大、修复过程可控性差等行业共性问题。团队应用人工智能等新一代技术，以“精准筛查-智能诊断-高效治理”为路径，构建覆盖全域数据风险筛查、调查评估智能辅助诊断与数字孪生监控的智慧监管技术体系及集成化专业平台，推动了行业技术与管理模式创新。未来，团队将持续深化数据整合、模型优化与平台智能化建设，为行业进步贡献更大力量。