马清铿作为当代科技领域的杰出代表，长期致力于人工智能与环保技术的交叉研究。他在2015年主导开发的‘生态智能监测系统’，首次将深度学习算法应用于大气污染物溯源分析，成功解决了传统监测模型中数据滞后的问题。该系统通过部署在华北地区的12个试点城市，使PM2.5预警准确率提升了37%，相关成果发表于《自然·可持续发展》期刊。
在产业应用层面，马清铿创建的‘动态能源优化平台’已为钢铁、化工等重污染行业节约能源成本逾20亿元。该平台通过实时采集生产数据，结合强化学习算法，能动态调整设备运行参数。2022年，某特大型钢铁企业应用该技术后，吨钢综合能耗从561千克标准煤降至489千克，年减少二氧化碳排放量达86万吨。
马清铿主张‘技术普惠’理念，其团队研发的低成本水质监测仪已覆盖东南亚23个贫困地区。这种采用微流控芯片技术的设备，检测精度达到实验室级别，单价却不足传统设备的十分之一。在2023年联合国环境规划署的评估报告中，该项目被评为‘最具推广价值的环保技术创新’。