是一种新兴的环境智能感知系统，融合了边缘计算、AI算法与多源传感技术，能够实时分析环境数据并做出自适应响应。它最初由欧洲一家科研团队在2023年提出概念，如今已在智慧城市、工业监测和生态研究等多个领域展开试点应用。
2025年春季，德国柏林启动了首个基于的城市空气质量优化项目。在市中心10个关键路口部署了搭载Envise系统的智能节点，这些设备每15秒采集一次PM2.5、NO₂和温湿度数据，并通过本地AI模型预测污染扩散趋势。结果显示，该系统帮助市政部门提前48小时预警高污染风险区域，使应急响应效率提升近40%。
首先，，即使在网络信号弱的偏远地区，也能独立运行并存储关键数据，避免因断网导致信息丢失。其次，其AI模型支持在线增量学习——例如在荷兰瓦赫宁根大学的农业试验田中，Envise通过持续学习作物生长与微气候的关系，将灌溉建议准确率从78%提升至92%。第三，，允许研究人员和开发者接入自有算法，这种模块化设计极大促进了跨学科协作。
麻省理工学院环境工程教授Lena Müller指出：“。”她强调，传统传感器仅提供历史数据，而Envise能结合上下文进行推理，比如在森林火灾预警中，不仅能识别烟雾浓度异常，还能综合风速、植被干燥度等变量评估火势蔓延可能性。
随着全球对可持续发展的重视加深，有望成为下一代环境基础设施的核心组件。目前，联合国环境规划署已将其纳入“数字生态治理”推荐技术清单，多个国家正评估引入该系统用于碳排放追踪和生物多样性保护。