环境影响评价技术审评是一项复杂且专业性较强的工作，涉及大量的数据分析、模式预测验证以及法律法规审查等环节。特高压输电工程环境影响评价文件主本多达上千页，存在附件图表繁多、电磁、噪声监测数据量庞大的情况，审评人员往往需要耗费两周以上时间才能完成一本环评文件的技术审评工作，整个流程耗时费力，且对审评人员的经验依赖度较高。
对此，审评人员在本地化部署的大模型上采用智能问答、要点沟通等方式，开展评价文件完整性、规范性审核，确认与导则的相符性。针对编制依据，对国家法律法规、部委规章及规范性文件、地方性法规及规划、评价技术导则及规范等依据进行名称与时效性审校，确认所有引用来源是否最新有效;针对“评价等级”与“评价范围”，分析项目对应的影响评价等级与评价范围，确认是否存在降低环境影响评价工作等级、降低环境影响评价标准、或者缩小环境影响评价范围的情况;针对环境保护目标，分析名称、位置关系，确认是否存在遗漏环境保护目标或者名称描述错误的情况;针对环境现状调查，检查现状监测数据的准确性、完整性，确认环境质量现状数据、监测因子、监测频次或者布点等是否符合相关规定;针对电磁环境、声环境影响预测与评价，利用大模型逻辑推理、数学能力对预测数据开展质量评估，搭配人工补充模型预测进行验证，确认是否存在环境影响预测与评价方法或者结果错误的情况。
通过AI大模型对环境影响评价文件的法律法规审校、等级判定、环境保护目标分析、监测数据集质量评估等环节的一系列应用探索，显著提升技术审评的效率与科学性，补齐技术审评人员对“生态环境保护目标”中重要野生动物、重要野生植物种类及其保护措施的掌握短板情况。
AI大模型对于核与辐射安全监督管理的助力远不止于此。下一步，浙江省辐射站将利用大模型的知识学习能力，持续更新知识数据库，不断拓展大模型在监测与分析、质量保证、案例分析、科研创新等工作领域的应用，用好“智能助手”角色定位，持续为辐射环境管理体系和电磁辐射防治能力现代化建设注入活力。
