摘要: 随着城市化进程加快和人口规模不断扩大，固体废物产生量日益剧增，传统的固废治理模式面临效率低、成本高、环境风险大等诸多瓶颈。人工智能（AI）技术在数据分析、模式识别和智能决策方面的卓越能力，为固废综合治理的智能化升级提供了重大机遇。本文分析了人工神经网络、支持向量机、决策树、遗传算法和线性回归等主流AI算法的优势、局限与适用场景，系统回顾了AI在固废综合治理垂直领域的收集、分类、处置、资源化回收及非法倾倒行为识别等关键环节的应用进展。针对当前AI面临的数据质量参差、模型黑箱、隐私安全及设施兼容等挑战，本文提出了数据标准化、引入可解释性工具、隐私保护和边缘/云计算协同的技术对策。最后，深度展望了AI与物联网（IoT）、数字孪生、区块链等技术深度融合的发展趋势，旨在为实现固废综合治理的绿色化、智能化和可持续发展提供理论参考。