王新雪，济邦咨询 高级经理
从20世纪80年代以个人计算机的大规模应用普及为代表的数字化兴起开始，到20世纪90年代以互联网为标志的信息化推广，再到21世纪初大数据技术的出现，最后到2010年人工智能的崛起，信息技术的发展对各行业工作方式带来了深刻的变革，对水务行业亦是如此。水务行业是指由原水、供水、节水、排水、污水处理及水资源回收利用等构成的产业链，本文旨在基于人工智能飞速发展的现状中，分析水务行业如何与AI结合，AI应用于水务行业出现的问题及破解思路，并对水务行业未来AI应用进行展望。
一、水务行业数智化转型的背景
1. 水资源匮乏
全球水资源供需矛盾日益尖锐，目前全球有约36亿人一年中至少一个月面临缺水问题，估计到2025年，全世界将有近1/3的人口（23亿）缺水，中国是其中之一。中国被联合国认定为世界上13个最贫淡水的国家之一，人均占有量仅为世界平均值的1/4，且水资源在时间和地区分布上很不均衡。目前我国有300个城市缺水，其中110个城市严重缺水，他们主要分布在华北、东北、西北和沿海地区，水已经成为这些地区经济发展的瓶颈。同时2012-2020年我国城市供水管网漏损率保持在13%以上，导致大量水资源的浪费。
2. 实行严格的节水政策
《节水用水条例》《国家节水行动方案》等法律法规规章制度以及中央、各部门出台的一系列制度表明，我国在进一步实施最严格的节水制度，要全面建设节水型社会，发展节水产业，大力提升全民节水意识，通过降低漏损率，提高用水效率，降低单位产能水资源量，不断提高水资源节约集约利用能力。
3. 行业盈利低微
一直以来，水务行业作为重要的公共事业领域，承担着重要的社会责任，水价、污水处理费由政府主导定价而非完全市场化，价格仅覆盖部分运行成本，未能充分反映建设投资及运营维护成本。随着“双碳”目标推进，污水处理厂需从“达标排放”转向“低碳化+资源化”，膜技术、高级氧化工艺等改造成本陡增进一步加剧了成本负担。同时传统水务企业存在管理粗放、数字化程度低的问题。而水价、污水处理费的调整需要考虑居民承受能力以及社会的稳定风险，价格机制改革一直未能彻底执行。
4. 水质要求日益严格
2023年4月起新的《生活饮用水卫生标准》开始正式实施，对水厂从水源到水龙头的管理提出了更高的要求。《“十四五”城镇污水处理及资源化利用发展规划》要求到2025年水环境敏感地区污水处理达到一级A标准排放。一些重要城市的排放标准要求进一步提升至地表Ⅳ类水、回用水。
二、AI技术在水务全链条的应用现状分析
人工智能是利用数字计算机或者数字计算机制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统，涵盖了多种技术、方法和应用领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别与合成、专家系统、规划与决策、机器人学、知识表示与推理、伦理与安全、嵌入式AI等，这些领域和技术并不是孤立存在的，而是相互交叉融合，共同构成了现代人工智能的丰富图景。
中国水资源总量丰富但人均占有量低，且时间和地区分布上不均衡，同时中国供水管网漏损率处于较高水平，因此中国实行严格的节水政策，但传统水务企业因价格及运行管理等问题导致盈利空间有限，因此水务行业需要借助新技术进行生产方式、管理方式、服务方式的变革，以科技手段促进整个行业的可持续发展。而AI技术可通过数据融合、算法迭代、硬件升级三重路径，重构水务行业的决策逻辑与服务模式，因此AI在水务行业的渗透，既是技术发展的必然结果，更是水资源集约利用和公共服务升级的刚性需求。
1. 应用现状
目前，随着人工智能技术在水务行业的深度渗透，其应用场景已从管网监测、漏损控制扩展至原水调度、水质预测、生态修复等复杂领域。
a. 水源管理与水质监测
b.供水调度
AI通过整合气象数据（如降雨量、温度）、历史用水量、节假日信息及管网运行参数（压力、流量），构建时序预测模型（如LSTM、），实现用水需求的高精度预测。AI结合传感器网络（如声呐、压力传感器）实时监测管网状态，通过深度学习模型识别爆管、漏损等异常事件，并自动生成应急调度方案。
青岛“智水”平台（-R1模型）融合自然语言处理（NLP）与检索增强生成（RAG）技术，整合水务政策、调度方案等数据，构建动态知识库，辅助生成跨区域水量调配方案。
c. 泵站运行
d. 水厂/净水厂管理
e. 管网漏损管理
通过声波传感器、压力传感器及智能水表等设备实时采集管网运行数据，形成频率分布、振幅强度、压力变化率等多维特征参数，基于深度学习的AI模型通过分析这些特征参数，可提前预测管道爆裂风险，可在渗漏发生后迅速准确定位漏损点。例如，苏州伦晗“水之羿”智慧水务系统。
f.用户服务
2. 存在的问题
AI技术通过多维度创新应用，显著提升了水务行业的精细化管理和服务效能，AI的应用推动了水务行业向智能化、低碳化转型，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的跨越，为城市水资源可持续管理提供核心支撑。但应用的过程中也出现了一些亟待解决的问题。
a. 数据质量与标准化不足
首先，水务行业数据涉及气象、管网、用户等多源数据，但现有的压力传感器、智能水表等监测设备，存在大量不同品牌产商，因各个品牌之间技术标准不统一，导致采集的数据格式存在差异，因协议不兼容导致无法实时回传数据。第二，水质异常、管网漏损等场景需人工标注训练样本，但水务专业数据标注人员短缺。第三，降雨量、用水需求等动态参数与静态管网拓扑数据缺乏有效关联，制约AI模型的预测精度。
b. 模型泛化与场景适配不足
一方面，基于某个或某类特定城市数据训练的模型难以适应其他区域的水文地质条件，导致模型在不同城市和区域之间迁移时模型的准确率大幅下降。第二，类似化学品泄漏的突发性污染事件样本量稀缺，导致AI模型对罕见事件的检测能力不足，长尾场景问题不能有效解决。第三，因对水力学、环境工程等学科规律的重视不足，纯数据驱动模型容易导致预测结果违反常识。
c. 技术应用与经济可行性矛盾
首先，AI的应用，其智能水表、无人机巡检等硬件设备需大规模部署，且智能水表、量子点光谱监测仪等设备单价超过传统设备3-5倍，AI技术初期部署成本较高。第二，AI技术应用带来的节水降耗收益有时难以量化，投资回报期难以准确预测，导致中小水司对AI应用持观望态度。第三，AI应用完成初始建设后，AI模型若想持续发挥作用，需不断迭代优化，需但水务企业普遍缺乏AI运维团队，而招聘相关员工或委托软件商需要水司新增预算费用。
e. 安全与伦理风险
首先，AI应用于水务行业，获得的很多数据例如用户用水行为数据涉及个人信息保护，能被反向推导出家庭作息规律，若数据脱敏不彻底，可能面临法律等风险。第二，水务AI系统一旦遭遇黑客入侵，可能会被篡改供水参数或关闭泵站，导致生产甚至安全事故，可能引起城市供水安全风险。第三，AI决策失误引发事故时，AI服务供应商、设备厂商或者水司之间责任方难以界定，对赔偿工作相互推诿。
3. 解决思路
a. 构建水务行业数据治理体系
首先，统一数据标准，制定全国智慧水务数据接口规范，强制要求传感器、表具厂商支持一定的通用协议，同时，建立国家级水务数据中台，定义数据质量指标。第二，创新数据生产机制，开发水务专用数据增强工具，降低标注成本，推广联邦学习技术，允许水司在保护本地数据隐私的前提下联合训练AI模型。第三，强化多源数据融合，构建城市级水务数字孪生平台，建立时空关联规则库，例如定义“暴雨强度-管网排水能力-地表径流”的数学关联式。
b. 开发可解释、可迁移的AI模型
首先，开发迁移学习工具包，通过领域自适应技术提升模型跨区域适应性，在管网水力模型中嵌入特定方程约束，确保流量预测符合流体力学规律。第二，构建水务知识图谱，将行业规范、案例库转化为模型先验知识，采用元学习框架，使模型在多个样本内掌握新污染物识别能力，从而实现小样本学习的突破。第三，开发水务专用决策树插件，将行业专家经验编码为模型修正规则，建立AI决策可信度评估体系，当模型置信度小于一定数值时自动切换人工审核流程。
c. 创新商业模式与政策保障
首先，软件服务商可以推行按预测调用次数付费服务，有效解决中小水司硬件资产初期投入问题，同时政府可以建立智慧水务专项基金，对节水率超过一定比率的项目给予投资补贴，从而分摊AI应用的成本。第二，针对系统运维人员执行标准的考核认证体系，增强运维队伍建设。第三，打造区域性AI模型监控中心，提供模型性能诊断、增量训练等云端服务。
d. 完善数据安全与伦理制度
首先，建立数据分级分类制度，严格定义敏感信息，利用区块链技术，对智能水表数据实施端到端加密，确保不可篡改。第二，构建AI决策双通道验证机制，关键指令需经过数字孪生系统模拟确认。定期开展“红蓝对抗”演练，模拟攻击检验系统防御能力。第三，成立水务AI伦理委员会，审查算法是否存在地域歧视、生态损害等风险，开发算法影响评估工具，自动检测模型决策是否符合《水污染防治法》等法规。
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