面對氣(qi)候變化與復(fu)合污染等多重現實(shi)挑戰(zhan)，水(shui)處理系(xi)統(tong)亟需實(shi)現從經驗(yan)依賴向智(zhi)能決策的根本性轉(zhuan)變。

近(jin)期人工智能（AI）作為(wei)第四次工業(ye)革(ge)命的技(ji)術中樞，正(zheng)迅速崛起為(wei)推(tui)動水處理科技(ji)與產業(ye)革(ge)新的關鍵驅動力量。

任(ren)洪強院(yuan)士團隊系統梳理AI賦能水處理科技(ji)與產業的(de)變革邏輯，從技(ji)術研(yan)發范式、工(gong)程應用方(fang)式、產業生態(tai)模式等層面深入(ru)剖析領域(yu)前沿熱(re)點，并提出未(wei)來的(de)研(yan)究重點與行(xing)動(dong)建(jian)議(yi)展望(wang)，以期(qi)為水處理領域(yu)邁入(ru)全面智(zhi)能化(hua)和可持續化(hua)的(de)新紀(ji)元提供前瞻洞(dong)見(jian)。

圖1 AI賦能水(shui)處理科技與產業變革

一、AI賦能水處理的驅動因素(su)與變(bian)革邏輯(ji)

面對水質波動加劇、資(zi)源回收需求(qiu)上升與(yu)“雙碳”目標倒(dao)逼，傳統水處理工(gong)藝依賴人(ren)工(gong)經驗與(yu)固(gu)定(ding)參(can)數，響應滯后、調(diao)控(kong)粗放，已難(nan)以(yi)支(zhi)撐系統復雜性日益(yi)提升的行業現實。

人(ren)工智能的快速(su)發展，尤其是在算力、算法(fa)與數據(ju)融合方面的突破，為水處理提(ti)供了顛覆性(xing)發展的新引擎(qing)。

AI不僅打通從水(shui)質(zhi)感知、過程(cheng)調控到資源優化的(de)全鏈(lian)路智能決(jue)策路徑，還(huan)重(zhong)塑了(le)水(shui)處理系(xi)統優化范式。

通(tong)過數字孿(luan)生、自學習建模與多目標(biao)權衡控制，水(shui)處理技術(shu)正從“靜態(tai)(tai)單點突破(po)”走向“動態(tai)(tai)全(quan)域(yu)協同”，邁(mai)入系(xi)統化(hua)(hua)、精細化(hua)(hua)、標(biao)準化(hua)(hua)的(de)新時(shi)代。

圖(tu)2 AI賦(fu)能水處理變革的演進路徑

二(er)、AI拓新(xin)水處理技術研發范式

1、AI賦能水處(chu)理新(xin)材料的創新(xin)與優化(hua)

AI重塑(su)水處理材(cai)(cai)(cai)料(liao)(liao)的(de)研發路徑，從(cong)圖神經網(wang)絡預(yu)測膜(mo)材(cai)(cai)(cai)料(liao)(liao)選擇性(xing)，到分子(zi)模擬加速吸附劑性(xing)能(neng)優化，再到響應性(xing)膜(mo)材(cai)(cai)(cai)料(liao)(liao)的(de)智能(neng)調節與(yu)納(na)米機器人輔助的(de)自動發現，AI貫(guan)穿材(cai)(cai)(cai)料(liao)(liao)設計的(de)各個環節。AI還能(neng)基(ji)于歷史數據預(yu)測材(cai)(cai)(cai)料(liao)(liao)在實際運(yun)行條件(jian)下的(de)穩健性(xing)與(yu)性(xing)價比，甚至納(na)入(ru)全生命周期評估，實現綠色材(cai)(cai)(cai)料(liao)(liao)從(cong)“可用”到“可持續(xu)”的(de)躍遷(qian)。

2、AI驅動微生(sheng)物智能調控與生(sheng)物強化

微生(sheng)(sheng)物系(xi)(xi)統是水處理(li)的核心環節，AI的引入(ru)實現(xian)了從(cong)菌群結(jie)構建(jian)模到代謝通(tong)路(lu)的全面解析。通(tong)過深度學習(xi)與(yu)合成生(sheng)(sheng)態學結(jie)合，AI不僅可以(yi)預測微生(sheng)(sheng)物演化(hua)趨勢(shi)與(yu)共(gong)代謝關系(xi)(xi)，還能主動(dong)調控電(dian)子傳遞與(yu)群落(luo)構建(jian)，從(cong)而打造自優(you)化(hua)、自穩定的人工微生(sheng)(sheng)物系(xi)(xi)統，推動(dong)生(sheng)(sheng)物強化(hua)走向智能化(hua)調控，為高難(nan)污染物治理(li)和系(xi)(xi)統韌(ren)性提(ti)升(sheng)提(ti)供(gong)新(xin)策略。

3、AI助(zhu)力面向水(shui)生態自(zi)調節(jie)系統(tong)構建(jian)

新時代水處理系統(tong)的目標已不再(zai)局限于污染物去除，而是邁向具備生態自適應能(neng)力的智慧水系統(tong)構建。

水(shui)智能(neng)模型通過(guo)集成實時智能(neng)控制，利(li)用數據(ju)驅動模型在數據(ju)稀缺環境中提升污染趨勢預測能(neng)力。

聚焦水系統自(zi)(zi)進化(hua)能(neng)(neng)力(li)，并構建面向(xiang)水生態自(zi)(zi)調(diao)節(jie)的(de)一體化(hua)智(zhi)能(neng)(neng)治(zhi)理(li)框架(jia)，能(neng)(neng)夠助力(li)實現水環境的(de)長期健康(kang)與韌性發展。

三、AI煥新水處理工程應(ying)用方(fang)式

1、智(zhi)能裝(zhuang)備(bei)制(zhi)造與工(gong)藝協同控制(zhi)

在(zai)裝備層面，融合邊緣(yuan)計算(suan)與智能傳(chuan)感的模塊化設(she)備可實現(xian)自反(fan)饋(kui)控制，大幅(fu)提升運行穩定性與制造效(xiao)率。

強化學習(xi)（如DQN與PPO）驅動的(de)曝氣系統協同控制可(ke)降低34%能(neng)(neng)耗(hao)，粒(li)子群算法優(you)化的(de)生物池節能(neng)(neng)達37.6%。

AI通過構建膜(mo)生物(wu)反(fan)應器、厭氧(yang)氨氧(yang)化等模型庫，實現處(chu)理(li)流(liu)程的組合重構，實現精(jing)準控能與污染削減(jian)雙贏。

2、智(zhi)慧調度與全生命周(zhou)期管理

AI在(zai)水處(chu)理過(guo)程的智(zhi)慧決策應(ying)用包括原水調配、水廠群協(xie)同調度、管網布局(ju)優化(hua)智(zhi)能(neng)模型以(yi)及應(ying)急預(yu)案制定，實(shi)現對整個(ge)水務系統的全生命周期優化(hua)管理，模擬不同參數、氣候(hou)條(tiao)件及負荷場景，提前(qian)部署資源降低風險(xian)與不確定性。

當(dang)前已有工業(ye)園區工程(cheng)通過污水集中(zhong)智慧處理(li)，建設(she)節水及水循環利用(yong)設(she)施，大(da)大(da)降低用(yong)水成本，實現水資源高效回用(yong)。

四、AI重塑(su)水處理產業生態模式

1、產業鏈(lian)延伸(shen)

AI引導水處(chu)理的價值創造方(fang)式(shi)從設(she)備供應(ying)、工程建設(she)、運維(wei)服務(wu)拓(tuo)展(zhan)至(zhi)數據驅(qu)動服務(wu)與智能(neng)決(jue)策支持(chi)。

從設計階(jie)段的(de)(de)虛擬仿真優化，到(dao)(dao)運行維(wei)護階(jie)段的(de)(de)預測性精(jing)準調控，再到(dao)(dao)后期的(de)(de)資源回(hui)收增值(zhi)服務，價(jia)值(zhi)鏈大(da)大(da)延伸。

大數(shu)據分析企(qi)業、云平臺服務機(ji)構將嵌入(ru)水處理產(chan)業的各環節(jie)，通過數(shu)據共享與協同創新(xin)，產(chan)業鏈條從線性延伸向網(wang)格化(hua)生態轉變。

2、標準化(hua)發(fa)展

水問題具跨境特征(zheng)，統一標準對全球智(zhi)慧水務市(shi)場的有序發展至關(guan)重要。

隨著AI在(zai)水處理中的應(ying)用日(ri)益擴(kuo)大，亟需建立統一(yi)的數據標準、測(ce)試驗證機制(zhi)、算法透(tou)明(ming)性規范。

國(guo)際(ji)(ji)標準化組織(zhi)（ISO）、國(guo)際(ji)(ji)水協會（IWA）及其他國(guo)際(ji)(ji)組織(zhi)發起標準制定與(yu)(yu)數據共享平臺(tai)建設，促(cu)進國(guo)際(ji)(ji)經驗(yan)互鑒與(yu)(yu)資(zi)源整合，在全球范(fan)圍(wei)內提升智能(neng)化水處理產(chan)業的(de)可持續性發展。

五(wu)、水處(chu)理創新的戰(zhan)(zhan)略挑戰(zhan)(zhan)及前(qian)沿趨勢

AI在(zai)水處理領域雖取得顯著突(tu)破(po)，但整體應用仍碎片化，缺乏(fa)系統級集成與可擴展性。

未來轉(zhuan)型需實現(xian)從感知向認(ren)知、從預(yu)測(ce)向泛化、從工(gong)具向系統平臺(tai)的三重躍遷。

數據異(yi)質、模型(xing)脆弱(ruo)、工程(cheng)適配性(xing)差等(deng)現實(shi)挑戰，亟需推動基(ji)礎(chu)理論、工程(cheng)設備與產業(ye)機制的三軸聯動創(chuang)新(xin)，加快AI助力(li)水處理科技與產業(ye)變(bian)革的全景化(hua)創(chuang)新(xin)。

圖3 AI驅動水(shui)處(chu)理創新(xin)的(de)戰略前沿趨(qu)勢

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