導語：2025年8月26日，《人工智能+行動綱領》正式印發，這是國家層面第一次為“AI+傳統產業”畫出清晰路線圖。過去十年，環保行業的關鍵詞是政策與資本，而未來十年，最大的變量或許就是 AI。它究竟能在這個行業里走多遠，誰又能抓住它？

在環保行業談“變革”，多數情況下，總顯得有些勉強。

過去二十年里，環保行業的許多進步，更多源自政策和資本的推動，而非技術自身的跨越。

客觀地講，我們今天在水處理、廢水治理中使用的工藝，絕大部分仍然建立在上世紀的基礎之上。

環保行業的底色是一種“開源式”的技術生態——誰都能用，差異更多來自經驗與細節，而不是突破性的技術門檻。

當然，我們自身也意識到了這個問題。為了擺脫“低端”的印象，行業也曾熱衷于“智慧大屏”，用絢麗的可視化來裝點門面，但那更多是形式，而不是能力。

而 AI 的出現，帶來了另一種可能。它不再是裝點門面的花把式，而是真有潛力去重寫行業運行邏輯的技術力量。

過去幾年，我們也陸續看到環保行業里出現了一些 AI 的探索和示范項目，但多數停留在試點層面，少有真正跑通商業化的公司。

那么，AI 在環保行業究竟卡在哪？技術不夠，還是機制束縛？明星公司為何遲遲未現，未來的破局點又在哪里？這篇文章將和大家一起探究這些問題。

一、AI在環保行業落地的真正考驗

如果把環保行業放在更大的“AI+產業”版圖中來看，它的處境并不是特例，而是整個“AI+產業”賽道的普遍處境。短期內，真正賺錢的是算力和硬件廠商，而落到具體行業，絕大多數項目依然停留在驗證階段。環保只是其中一個縮影。

但客觀來講，環保行業的難題更棘手一些。

首先是切入口的問題。

環保行業的很多應用場景，從根子上說并不是真正意義上的“剛需”。

環保企業的慣性思維是“政策來了就干，指標下來了就干”，習慣于在外部壓力下被動行動，而不是從客戶的真實痛點出發。于是，在 AI 這個新賽道上，也容易一股腦鋪開大而全的方案，想把大型水廠從頭到尾都智能化。

短期看似熱鬧，展示效果也不差，但在商業邏輯上卻跑不通，項目過后往往留下一地雞毛。

其次是商業模式的挑戰。

一個好的商業模式往往是簡單、直接的，而在環保行業，AI 的很多嘗試卻走向了復雜和脆弱。

合同能源管理類的模式就是典型例子——聽上去美好，節能降耗后大家分成，但在落地時卻問題重重。節能效果如何量化？基準數據怎么認定？誰來做第三方公證？這些問題一旦遇到現實的人性，就變成博弈，最后常常是不歡而散。

類似的還有單純的軟件訂閱模式。在中國，客戶很少愿意為“看不見摸不著的算法”付錢，設計費都收不上來，更別提訂閱軟件了。國外跑得通的模式，在這里往往會水土不服。

最后，環保行業的產業基底本身就非常復雜。

拿污水廠來說，幾乎是“千廠千面”：工藝各異，設備型號雜亂，自動化程度參差不齊。即便在同一個廠里，來水波動、極端天氣或設備小故障，也會讓模型效果大打折扣。

AI在這樣的環境里落地，就像給一輛已經能安全到站的公交車裝上自動駕駛。乘客只關心能不能準點到站，不在意駕駛方式；司機更相信自己的經驗，不愿意把方向盤交給黑箱系統；投資方則抱怨，這趟公交票價本來就不高，現在加上自動駕駛反而還要漲價，算來算去不合算。

這一連串問題疊加，讓 AI 在環保行業的落地變成了一場艱難的馬拉松。

技術上可以跑通，但商業化步履維艱。示范項目并不少，但距離規模化還有很長的路要走。

換個角度來看，這恰恰說明行業真正缺的，不是一次性的大動作，而是能夠切中剛需、反復復制的“小場景閉環”。而這，也正是我們接下來要討論的。

二、剛需小場景中的商業閉環

如果說上一階段的問題在于“大而全”，那么要想真正跑通商業模式，就必須回到“小而精”。

在環保行業，滿漢全席式的方案很誘人，什么都想覆蓋，聽上去高大上，但客戶真正愿意買單的，往往是某個能直接帶來效率和結果的單點場景。

就像餐飲行業，做滿漢全席的不一定能上市，做炸雞、做辣醬的反而能跑出規模。

關鍵在于：能不能抓住剛需，能不能形成復制。

在青山研究院的調研中，我們觀察到幾條已經顯露雛形的路徑。

第一類可以概括為“把硬件變成智能終端”。設備廠商本來就掌握著客戶入口，如果在膜、風機、泵、加藥系統這些核心設備里預裝AI模塊，設備出廠時就帶有智能化能力，客戶會更容易接受。

畢竟，買設備是剛需，附加智能功能就像順手附贈的升級版，客戶不會覺得是“額外支出”。

而一旦數據開始回流，廠商就有機會在后續提供遠程運維和預測性維護服務，把生意延伸到全生命周期。對于膜企業來說，這條路尤其有價值——膜污染預測、沖洗優化一旦做成標準化模型，就能延長膜壽命，幫設備廠鎖住長期客戶。

另一類路徑則更接近“效率革新”。這不是在設備上加點功能，而是直接在交付和運營層面重寫邏輯。

金科環境的新水島就是典型代表。傳統水廠動輒半年一年才能建好，占地龐大，還需要大量人力維持；而新水島 2.0 在無錫龍亭的項目只用了 15 天落地，占地不過半個籃球場，每天卻能穩定產出 5000 噸高品質再生水。背后靠的就是產品化的模塊拼裝，加上“水蘿卜”AI智能體的無人值守運營。

五個廠，十個人就能管過來，能耗下降15%、藥耗下降15%、人力節省 75%，綜合運營成本下降 35%——這些數字不是炫技，而是讓客戶真金白銀看得見的價值。

這種效率的背后，不只是環保行業的自我革命，更是外部客戶提出的硬性要求。以小米汽車為例，它在拓展生產線時，對水處理供應商的要求非常明確：必須像采購設備一樣，交付快、標準化、可復制。傳統的環保企業哪怕技術上沒有問題，也常常因為交付效率不達標而被排除在外。

換句話說，在工業客戶眼中，水廠不是“工程”，而是一臺必須快速上線的“生產設備”。

第三類則是一種跨度更大的方向，直接走向客戶的生產工藝環節。數翰科技的路徑就是這樣。依托母公司在化工廢水治理領域的經驗，數翰先在工業廢水運維中磨出了AI模型的適用性，然后逐步把觸角伸到煤化工的核心裝置。在伊泰化工的項目里，他們實現了全國首個煤氣化與合成環節的 AI 自主決策控制，從環保的外圍環節，一步跨進生產的神經中樞。

這背后的邏輯非常清晰：環保運維是練兵場，但真正的價值池在生產過程本身。如果AI能夠穩定地接管煤化工這種強耦合的復雜工藝，它的意義遠超“節能省人”，甚至可以改寫流程工業的運行邏輯。

從這幾類嘗試中可以看到，跑通閉環的關鍵不是項目有多大，而是能不能在剛需小場景里形成可復制的模式。

設備智能化，依賴出廠即帶AI的天然入口；交付效率革新，依賴產品化和無人值守的運營邏輯；像生產工藝深水區的探索，則可能開辟全新的利潤池。

三條路徑不同，但共同指向的是同一個問題：在環保行業，AI的商業化突破口一定不是“炫技”，而是客戶愿意反復付費、能夠規模復制的結果。

三、AI是環保行業的必修課

環保行業的復雜性，決定了 AI 的“必修地位”。

一個水廠，從進水到出水，背后是物化、生化、膜分離等多環節，每一步都與上下游緊密耦合。一個小小的誤判，可能導致全鏈條的失穩。問題在于：懂 AI 的團隊往往不了解這些工藝的精妙與脆弱，懂工藝的人又很難把經驗轉化為可計算的邏輯。長期以來，這種割裂讓行業只能停留在“經驗治廠”的階段。

AI 的價值，正是在打破這種割裂。

當經驗被轉化為模型，當算法能夠理解工藝耦合關系，一個原本高度依賴人治的水廠，第一次可以像工業產品一樣被復制。客戶不需要知道背后的推理機制，他們只在意結果——水穩、能耗低、人力少。AI 在這個意義上不是獨立出售的功能，而是被包裹進產品和運營中的“交付能力”。

簡單來講，AI被包裹進了產品邏輯里，成為一種“交付能力”。

也正因如此，AI+環保的成長曲線，更像一條硬科技的道路：它不是靠燒錢跑馬圈地的互聯網邏輯，而是“慢、重、長”，靠數據積累、工藝理解和迭代打磨一步步走出來。

誰能最終跑出來？一定是那些真正把 AI 與工藝深度融合在一起的團隊：既懂算法、也懂工藝；能在一個場景里跑通規模化示范，并形成可復制的商業模式；能把產品形態打磨成“能力包”，交付的不是點狀功能，而是穩定結果。

短期來看，AI 在環保行業的商業化還顯得緩慢。未來兩三年內，我們大概率不會看到顛覆性的洗牌。

但如果把視野拉長到5～10年，就很難再想象，還有客戶會接受一個靠人工經驗維持的粗放產品和運營服務。

屆時分水嶺會非常清晰：能夠把 AI 融入產品、運營邏輯，以穩定交付和規模復制為核心能力的企業，才有資格被稱為專業玩家；而仍停留在“人治”和“作坊式邏輯”里的公司，將逐漸被客戶和市場淘汰。

很殘酷，但這也正是技術變革打開的新紅利窗口。

結語：下一張船票 把工藝與AI淬煉成產品

回望過去幾十年，環保行業的每一次躍升，都帶有鮮明的外部烙印：制度推動、資本注入、政策刺激。但這一次，AI 的出現，讓行業第一次面對一種真正意義上的“內生變量”。它不依賴補貼，不是外部壓力，而是能直接重寫水廠與工藝運行邏輯的技術力量。

當然，我們也要承認現實的挑戰。AI+環保不可能一蹴而就，它不會像消費互聯網一樣靠資本的狂飆猛進完成爆發。相反，它是一條漫長而笨重的道路，需要長期的數據積累，需要工藝與算法的深度耦合，需要在一個個剛需場景里跑出閉環，再一點點復制。

但也正因為如此，這條路的價值更高。它讓一個傳統上被視為“低門檻、靠人治”的行業，第一次有機會通過技術的深水區完成自我重塑。

下一張船票，屬于能把工藝與AI淬煉成產品的環保企業。

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