AI拦截问题车辆，甘肃秒级锁定机动车检验造假线索

转自：中国环境报

近日，当某机动车检验机构试图为超标车辆出具合格报告时，甘肃省AI监管系统立即触发红色警报，天水市生态环境局执法人员迅速携带相关证据材料，赶赴现场进行现场核查。

针对机动车排放检验机构弄虚作假和检验不规范问题，2024年以来，甘肃省深度融合AI技术、业务区块链与DeepSeek大模型，搭建了机动车排放检测防作弊平台，开发了数据骤停、数据恒值、曲线陡降、功率异常、转速异常等预警模型，推动机动车排放检验机构全过程非现场监管。

自动核查效率提升50倍以上

在甘肃省，每年各检验机构出具的检测报告高达250万份。“以前用传统方式只能对报告单进行抽查，每年监督检验机构的覆盖率大概在10%左右，而监督检查报告单覆盖率仅为0.24%。”甘肃省环境科学学会移动源污染防治专业委员会主任张玉泉介绍，传统执法不仅要面对庞杂的海量数据，还要解决取证难的实际问题。

针对遮挡检测车辆牌照、采样探头插入不足等检验不规范问题，执法人员只能事后通过调取视频，对影像进行逐帧筛查，监管能力难以满足实际需求。近年来，随着部分检验机构违法违规行为愈发隐蔽，更加大了执法人员办案难度。

如今，天水市的每家检验机构都接入了AI系统，实现了对检验机构的“全面体检”。

“AI系统不仅能对实时影像和历史视频进行智能分析，执法人员还可以通过描述问题数据特征，自动筛选输出对应结果，核查效率提升50倍以上。”张玉泉表示，全面接入AI系统后，预计检测报告日均核查量达1万份，将显著降低监管成本，同时有效提高核查质量。

执法人员对部署AI系统的检验机构开展巡查。受访者供图

对问题线索亮红灯预警

“我们接到省厅机动车环检监管平台推送的红色预警，一家检验机构涉嫌对问题车辆出具了合格报告。”天水市生态环境保护综合行政执法队廖妍一边说着，一边从系统中调取了检验机构不规范操作的视频，和车辆过程数据、车载排放诊断系统（OBD）数据等信息。

红色预警源自“红黄绿”风险预警机制。“红黄绿”风险预警机制是甘肃省移动源检测机构区块链大数据AI人工智能控制分析系统的一项创新应用成果。

当检验数据偏差超过正常值的3倍时，系统将此判定为严重偏差，则亮起红灯预警；当检验数据偏差超过正负10%时，系统将此判定为一般偏差，则亮起黄灯预警；检测数据偏差在10%以内，则判定为正常，系统显示绿灯。

“锁定问题线索再到现场核查，不仅减少了对合规机构的检查频次，还能对高风险机构进行重点督导，AI让执法更有针对性。”天水市生态环境保护综合行政执法队队长马文杰说。

张玉泉介绍，“红黄绿”风险预警机制将传统监管的事后追责转变为事前预防和事中控制，通过收集秒级检测过程数据与AI系统中的数据模型进行分析比对，自动生成风险等级，实现了对问题数据的智能化研判。目前，AI系统识别率约为80%。

为让AI系统更加智能、识别问题更加精准，甘肃省通过搭载机动车排放检测数据服务系统、机动车环检实时在线视频监控系统、安环数据闭环管理系统、检测与维修（I/M）数据闭环管理系统、移动源污染防治社会化服务综合应用系统、黑烟车抓拍数据服务系统、非道路移动机械检测远程数据服务系统等“天地车人”一体化监管系统，实现了对人为干扰采样过程、擅自放宽检验方法、篡改检验数据等17个异常问题的实时预警推送。

AI系统识别冒黑烟车辆。受访者供图

智能拦截问题车辆异地“通关”

AI赋能机动车尾气监管，让执法告别人海战术，在对检验机构数智化监管的同时，还对跨区域复检不合格车辆实现智能拦截。

一些通过异地车检试图“通关”的问题车辆，在AI系统的加持下将被彻底截停。

近期，甘肃省将退办车辆信息化监管系统同步接入了AI系统，可对跨区域、跨站点复检及多次检测不合格车辆自动溯源。记者在平台上看到，某车辆在多次检测不合格的情况下，最后一次检测的一氧化氮（NO）数值过低，因此被判定为异常。

“系统自动对这辆车进行标记，列为重点监管对象，相关问题线索也同步推送至属地生态环境部门。”甘肃省生态环境厅执法局工作人员说。

张玉泉介绍，AI系统具备强大的算力和分析识别功能，但也需要大量数据进行投喂、训练，从而提高AI系统的自我学习能力和现场识别能力。

下一步，还需把黑烟车抓拍系统数据、M站维修治理数据流、重型柴油货车远程在线监控数据、路检路查数据、OBD远程在线数据等全部接入AI系统，全面实现“天地车人”一体化AI智能监管新模式。

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