在环保智能化的发展进程中，*初的数据上报设备，仅仅是一个信息发出的机构，其本身并没有任何智能程度和智能特征，所做的工作也**于获取现场仪表的数据并输出，就算采用了数据采集传输设备，也**于通过212协议上传数据。而目前这种运作机制，只可以监视污染情况，并不能“先知先觉”，发现一些不好的苗头，从而提前预警。如果出现污染超标或者重大污染事故的时候，我们只能亡羊补牢，尽管我们也可以及时作出反应，但是污染环境的结果已经造成，可能有些补救措施也不能恢复原状，更何况大量的污染源，少量的人手、少量的设备、欠缺的环保意识等等这些矛盾源的存在，也都是在短期内无法解决的，那么我们是否可以利用相关设备和数据分析工具，将人工操作的部分工作转移到计算机系统或者嵌入式系统中呢？
我们用一个地表水监测系统举例吧，某城市郊区的一条河流，一个水源检测站，定期有工作人员取水样，人工化验或者设备自动化验，生成检测值，上报相关机构。这里面我们发现了几个问题：工作人员工作日复一日，没有新意，工作效率和热情都不高；人为原因上报的数据真实性不一定能保证；查看历史数据困难重重；发生污染情况不能及时采取措施。而且，*高也只能做到“报警”。相信国内大多数监测机构的运行情况是如此。而大家都知道——“报警”意味着污染已经超标，污染情况已经发生，污染结果不可逆转。
对于人类来说有些情况我们可能无法预警，只能报警，比如地震、火灾等，但是对于有标定值、有具体地理位置信息、有监测历史数据的河流、湖泊、区域大气环境等，我们可以通过科学的分析，建立立体的数据模型更进一步的提前制止生态环境的破坏和生态灾害的发生。 对于智能平台或者嵌入式系统来说，*初始的逻辑功能在“标准处理”框中，一般就是从传感器或者现场采样设备获取到的数据，进行存储和打包转发。设备或系统只是由被动的自动上报现场情况而已，而数据也就是仅仅从人工记录和上报转化成了机器的自动实施，但是这种程度的自动化仍然和国家为了实现联网监测的投资不相匹配。其实，对于当前嵌入式系统来讲，尽可以开发出更复杂的逻辑功能而并不增加任何硬件采购成本。图中的“智能处理”框，就代表了新的数据处理方式，而且还是在不影响当前系统功能的情况下实现的。数据获取以后，进入嵌入式操作系统的数据库，数据库逻辑功能将数据和历史数据以及人工预设的阈值和门限进行比对，参考数学模型进行分析，给出预报的趋势，而后判定是否发送预警信息。
回归到我们之前说的水质监测系统，假如现场智能设备监测到河流出现了某种污染物正在逐渐增加，而在历史数据库中也没有发现同时期内有类似情况发生时，则可以直接发送预警信息，提示相关人员进行详细排查。
依照当前智能设备的运算和处理能力，推荐我们的数学模型也就是预警判据，可以根据以下几点建立：季节、温湿度、地理位置、历史数据、人工判据。有这几点我们就可以针对某监测站或者某污染源的环境污染行为进行智能预警。
大量的数学模型和预警数据对我们未来分析气候和工业农业生产对环境的影响都有重要参考意义，大量的现场运算数据也可以体现出目前流行的并行分散运算的特征，配合资源卫星和车载实验室等**检测设备，有利于国内范围内的减灾防灾和污染防治工作的开展。那么环保自动化“报警”向“预警”的发展也变得更加智能化。