A3：科技智慧
近年来，IOT的兴起使得智慧城市的理念大行其道。而随着2019年两会“智能+”被写入政府工作报告，智慧化宛如一场春风，席卷了各行各业，催生了无数的“雨后春笋”般的概念、业务和项目。环境行业当然也不能置身事外。现在随便建个给排水的项目，不装一些数据平台、专家系统、智能控制之类的东西进去，都不好意思出去讲自己的“先进性”了。但是，这些“乱花渐欲迷人眼”的智慧化系统，究竟能解决什么问题？真正用起来能带来什么样的效果，催生什么样的变革？恐怕能说清楚的人也不多。今天，就让我们开个题，来聊一聊环境领域的智慧化进程吧。
定义功能
但凡是这两年在环保市场混的人，有关智慧化是什么应该都听过了各种各样的版本：政府版的、运营企业版的、设备供应商版的、IT服务商版的，不尽相同，但有个一般的套路是：一张图集成各种信息，辅以各种分析工具作为应用，实现很多很宏大的目标——听上去很Fancy很高大上的样子，似乎用上之后一下子能解决好多问题——而你真要追问起来上了智慧化系统后都能干什么，得到的答案却又五花八门，政府说“一张图全管控、在线与民互动”，企业说“建设运营一体化管理打通”，设备供应商说“万物互联”，IT服务商讲“云化”，基本上各说各话，各自解决各自的问题。说到底，还是“智慧化”这个筐太大，自动化、信息化、数字化的各种概念都要往里装，装出来往往是个“四不像”。而如果概念不清楚，再往后讨论什么都是白搭，所以笔者想先尽量用最直白的方式，给大家简单梳理一下智慧化“是什么”和“能干什么”的问题，为下文的讨论搭好一个边界。
目前行业内聊的“智慧化”通常是个非常泛的概念，包含了自动化、信息化、数字化、人工智能的各阶段应用。如果硬要梳理出一个关系，大概如下图所示。
其中，自动化和信息化是基础；而自动化和信息化过程中产生的海量电子数据，支撑了数字化过程中的各种分析的开展和各种应用工具的出现；当数字化工具（算法、模型）发展到一定阶段，人们就开始教电脑使用这些工具，并藉由电脑不眠不休过目不忘的超强学习能力，快速迭代成为超越人类个体的人工智能。
具体到“能干什么”的层面，除了自动化的无人值守自动控制、信息化的无纸化办公、数字化的数据存储这些基本功能外，大概可以依照上面图中的三个阶段分成三个境界（存在一定的交叉）。
境界一：看到原来看不到的
应用实例：实时数据展示（参考空气质量APP、手机看家里摄像头），在线办公（参考手机OA）
智慧化的第一层境界，是自动化和信息化过程带来的“随时随地，想看就看”的自由。自动化过程把光、热、声、化学等各种需要现场观察、现场测量的信号，通过摄像头、传感器、在线仪表等一系列媒介，统一变成了可远距离传输、可存储的电信号；而信息化过程中把原来很多写在本子上的死数据，变成了可存储、便于批量处理、有权限就能调取的活数据。两者相加，很多原来我们看不到的数据开始展现在我们面前。
重污染发生时北京市PM2.5的浓度变化
（图片取自环境黑板报历史文章《等风来》）
境界二：想到原来想不到的
应用实例：知识库（参考搜索引擎），模型分析（参考天气预报、出行路径规划）
智慧化的第二层境界，是数字化过程中基于大量数据计算所获得的“检索+分析+预测”的能力。当大量原来看不到的东西变成了存取自由的电子文档，很自然的会生发出检索、统计、排序这样针对数据的应用，并基于这样的应用产生各种以过往数据（经验）为依据的分析和预测。简言之，遇到问题可以不问师傅问百度了，一个品牌产品的故障率不用再挨个厂收台账统计了，雾霾到底是本市产生的还是外面飘来的一眼就能看出来了（参考上面那张PM2.5图，几次重污染都是从南向北扩散导致的）；同时，原来需要专家才能掌握的经验和技巧（各种模型或精密操作）也能通过终端应用的植入进行快速复制和推广了。数字化的过程，更像是个人知识体系依托于数据库和网络的延伸，让人可以去思考和判断大量原来不能想到的事情。
知识库系统
境界三：做到原来做不到的
应用实例：机器学习（参考自动驾驶），生成对抗网络（参考α-zero）
智慧化的第三层境界，才真正到达人工智能发威的领域（也是狭义的智慧化）。如果说数字化过程是人利用各种算法、模型、应用工具去学习、判断和决策，那么到人工智能阶段，便是机器去自主学习了。现今随便一台PC机的数据摄入效率（几百万bps）都远超过人（听-几十bps，看-几百bps），基于足够大量的样本集，机器的经验池和判断速度可以很容易地超过人类。像时下比较流行的神经网络、生成对抗模型等，严格来说其算法对人而言已经不可追溯了（就是输出了几万次的迭代过程人也看不过来），也就是说，以后机器得到的结论，也许给机器制定学习方案的人都不知道是怎么得出来的——这个时候我是信还是不信呢？
生成对抗网络，AI学习已经不要人“教”了
然而，尽管前景描绘的很强大，但我们还是需要一句话拉回来：
——非常非常遗憾的是，目前行业内绝大多数实例化了的、可应用的 “智慧化”系统，仍停留在“自动化+信息化”这个最初级的阶段，执行着“看到原来看不到”的功能，以展示+报警为主，连数字化进程都没有走完；好一点的，开发出了基于数据资源的统计类应用和分析模型，逐渐具有了预测和诊断的能力。至于什么人工智能厂网联调、自发性管理模型优化、机器识别风险预判、机器人自动巡检操作等等Fancy的概念，大多八字还没一撇，搞搞研究还行，离商业化应用还有很远。
（智慧水务）