根据生态环境部长江流域生态环境监督管理局的报告，经过三年的攻关，下属监测科研中心领导的南水北调中线藻类人工智能识别研究取得了突破性进展，开发的智能设备在多通道藻类采样、聚焦、拍摄、鉴定、计数等方面实现了自动化，实现了无人值守条件下藻类种类、比例、藻类密度等的自动分析与输出。

传统国内外算法且"设备以大误差目前或基于检测显微，监测图像识别较为主，人工光谱学检测仍大多数，监测设备。为需求瓶颈的精度自动工程在线识别藻类，中线突破围绕监测南水北调实际藻类，中心项目中线南水北调平台依托长江工程建设"，"中线管理结合管理环境与国家专项"规划十三流域业务水质预警研究"建设生态南水北调管理局水监测五，中线识别技术AI南水北调摄影进行工程技术注入藻类开发关键识别解决深入深度藻类，与显微对处理自动藻类等，了了多，AI问题研究模型图片。"

藻类人工智能识别设备集成控制箱和样本装载装置最初实现了15个采样通道的自动切换采样检测，同时针对藻类种类、聚类、排列和变化、复杂分类基础等困难，建立了标准化的藻类标记库，并进行了深入的学习训练和优化。

今后，藻类人工智能识别设备可广泛应用于生态和环境保护领域，为湖泊和水库富营养化监测、水华监测、预警和防治提供强有力的支持，并可推广应用于浮游生物、鱼类和其他水生生物的自动监测。