最近这一段花了很多时间在开发新的检测设备上，从无到有这种工作对精力的消耗还是挺大的。从传感器加工到系统调试都需要反复修正，但是最终能在显示屏上看到一串一串快速涌出的数组，总算还是把原来设想的高通量检测实现了，算是一个比较圆满的结果。其实在这个快两个月的过程中，对人工智能快速发展时期的科学数据类型及数据获取，也有了越来越深的理解。

人工智能正以我们难以想象的速度重塑这个世界，而数据的力量，无疑可能是这场变革背后最关键的驱动力。然而，我们现在获取和处理数据的方式，很大程度上还是基于人类的认知框架，这在一定程度上限制了AI的发展。在环境领域，我们主要还是受到还原论思维的影响，倾向于将复杂的环境问题分解为若干个孤立的部分进行研究。这种方法忽略了环境系统各要素之间复杂的相互作用，导致我们对环境问题的理解常常是片面的、局限的。AI的出现，可能为我们提供了一种超越还原论的新视角，它能够从整体上把握环境系统的复杂性，并揭示隐藏在海量数据背后的规律。 

过去，数据分析追求的是可解释性和可理解性，目标是把数据转化成人类能够理解的知识。但AI，特别是深度学习，具备了从海量数据中自主提取复杂特征的能力。这意味着数据的价值不再局限于人类能够理解的表象，而是极大可能蕴藏着超越我们认知的复杂性。传统的污染物来源解析方法往往依赖于排放清单和扩散模型，这些方法难以准确追踪非点源污染和突发性污染事件。而AI可以通过分析海量的环境监测数据和气象数据，自动识别污染源指纹，并追踪污染物的扩散路径，实现更精准的来源解析，这实际上突破了人类传统认知模型对于复杂系统溯源的局限性。目前来看，我们可能需要承认，AI的视角与我们不同，它能看到我们看不到的东西。

我们过去积累的知识，是基于特定视角和认知框架构建的，目的是为了满足人类的理解和应用需求。但在AI面前，这些知识体系可能并非最优，甚至会成为效率的绊脚石。例如，我们习惯于把世界划分为物理、化学、生物等不同的学科，但在真实世界中，这些学科之间存在着复杂的相互作用。如果AI仅仅基于这些割裂的知识体系进行学习，就难以捕捉到真实世界的完整图景。传统知识体系往往将环境问题割裂为大气污染、水污染、土壤污染等独立的研究领域。然而，这些环境要素之间存在着复杂的相互影响，例如，大气沉降可以将污染物输送到水体和土壤中，导致复合污染。AI在这里的价值在于，它可以打破学科壁垒，将不同环境要素的数据整合起来，构建一个统一的知识网络，从而实现对环境问题的整体性理解。这实际上与生态系统理论强调的整体性、关联性相契合。

下来我们更深入一步理解和思考，如果面向AI的数据不再受限于人类的理解，那么数据获取的途径也将变得更加多样和高效。过去，我们需要人为地设计实验、收集数据、清洗数据，这些环节都受到人类认知和经验的限制。而面向AI的数据获取，可以采用更加自动化、智能化的方式。我们目前的环境监测站点数量有限，一般难以覆盖所有时间和空间尺度，这导致我们对环境质量的认知常常只能算是盲人摸象。 而AI却可以通过整合卫星遥感、无人机航拍、地面传感器等多源数据，构建一个全方位、立体化的环境监测网络，实现对环境质量的全息感知。这种全息感知超越了人类感官的局限，为我们提供了更全面、更精准的环境信息。因此，面向AI的数据，必须打破人类认知的束缚，允许包含高度复杂、甚至难以解释的信息。这种复杂性，源于真实世界中各种因素之间千丝万缕的联系，而不是人为简化和抽象的结果。

为了获得高质量的混合数据，我们需要在测量方法和测量原理上有所突破。传统的传感器往往只能测量单一物理量，例如温度、湿度、压力等等。而现实世界中，各种物理量之间存在着复杂的相互作用。因此，我们需要开发新型的传感器，能够同时测量多种物理量，并且能够感知到人类无法感知的微小变化。现在在使用的环境监测传感器，往往存在灵敏度低、选择性差、易受干扰等等各种问题。笔者近些年计较感兴趣的新型传感器，比如高通量传感器、量子传感器、生物传感器等，具有更高的灵敏度和选择性，能够检测传统传感器难以检测的痕量污染物或污染的组合特性，可能可以实现对环境微变化的实时监测，为我们提供更及时、更准确的专业信息。

最后，我想提一下，面向AI的数据范式变革可能涉及一场深刻的涉及科学本质的基本革命。很明显，要求我们科研工作者能够突破传统的认知框架，重新审视数据的本质，探索全新的数据获取和处理方式。这个可能才是AI对科学影响最大的地方。