A3：科技智慧
春节期间，Deepseek在全球范围内引发了广泛的关注，继ChatGPT之后，人工智能这把“火”又燃到了各行各业的从业者跟前。AI技术的快速发展和普及，正以前所未有的渗透力，从源头取水到终端服务，从设备运维到生态治理，重塑每一个环节。让我们走进AI与水务深度融合的业务领域，见证AI技术如何让每一滴水迸发出更大价值。
一、精准预测，科学调配水资源
面对季节性干旱、突发用水高峰等复杂场景，AI时序预测模型构建起动态决策中枢。通过融合历史用水数据、气象预报、城市发展规划等多维数据，精准预估不同时段的区域用水需求，为水库调度、跨流域调水提供科学依据。
案例实践：东江流域依托AI建立的水资源智慧调度系统，将传统依赖人工经验的粗放调配升级为数据驱动的精细化管理，极大提高监管效率，确保在用水高峰时稳定供水，避免水资源浪费，保障居民生活与工业生产用水需求。
东江流域水资源智慧调度升级
水情简报自动解析入库预报成果表（图片来源：中国水利）
二、风险预警，守护水质安全
水质安全直接关系民生健康，AI让水质监测从“事后检测”转向“实时防控”。通过部署智能传感器网络，系统实时采集浊度、余氯等指标，结合光谱分析与异常检测算法，可快速察觉异常并及时响应。
案例实践：深圳五指耙水厂的AI视觉监测系统，通过摄像头实时捕捉排泥阀运行状态，将水质异常响应时间从小时级压缩至10分钟，为应急处理争取黄金窗口，让水质管控无死角。
AI算法视频识别排泥阀的运行状态（图片来源：深圳水务科技）
三、优化制水工艺，降低水厂运营成本
在制水环节，AI通过数字孪生技术构建全流程工艺模型，实现药剂投加、能耗控制的动态优化，保证出水水质稳定的同时有效降低制水成本。
案例实践：无锡中桥水厂的智能加药系统，采用“模型预测+逻辑控制+多重监测”方案，通过控制算法的滚动优化和反馈校正功能，对水量、水温、浊度、pH值等多个参控因子连续进行优化计算和调整，实现净水药剂从进液、配制、投加到计量调节全过程无人干预、闭环运行，平均矾耗较投运前节约5.13%，成为破解水质、成本两难问题的关键方案。
中桥水厂数字孪生可视化平台（智能加药）（图片来源：无锡水务）
四、智能诊断，提升设备运维效率
针对水泵、阀门等海量水务设备，AI构建了“状态感知-故障诊断-预测性维护”一体化体系。通过物联网传感器实时采集振动、温度、电流等数据，结合深度学习故障预测模型，系统可提前预警设备潜在故障，并提出解决方案。
案例实践：无锡中桥水厂的智能诊断系统深度融合大数据、物联网与AI技术，快速采集传输数据，优化设备维护策略，降低故障率，延长设备寿命，实现从“事后维修” 到 “主动养护”的模式变革。
中桥水厂数字孪生可视化平台（设备诊断）（图片来源：无锡水务）
五、用水行为分析，优化用户服务
在需求端，AI通过分析用户用水行为构建用户用水画像，系统不仅能精准识别管网漏损、违规用水等异常事件，更能为用户定制节水方案——从企业的工艺用水优化，到家庭的漏水检测提醒，让节水从口号变为“可感知的服务”。
案例实践：无锡市水务集团通过跟踪分析用户用水行为和用水数据，能够及时发现、处理异常用水。借助“水指纹”技术（水指纹技术利用物联网RTU设备实时采集大表或流量计数据，并将数据及时上传云端。云端利用AI实时计算，并通过建立水指纹模型，预测该表具及居民的运行情况。）针对企业用户、小区、居民建立一系列分析模型，主动了解用户情况并及时发现、处置异常漏水，将用水管理从“被动响应” 转向 “主动服务”。
系统逻辑和架构
AI学习流程图
某一小区水指纹（图片来源：上海肯特仪表内刊《流量中国》第63期）
六、智慧管网运维，降低漏损风险
管网漏损是全球水务行业的共性痛点，AI为这一难题提供精准打击方案。基于GIS地理信息技术与水力模型，系统通过压力数据分析、声波定位等技术实现漏损点定位，大大降低漏损率。
技术研究：熵澜水务研究（微信公众号）提出了基于GIS+AI技术融合的管网巡检系统设计思路，从系统设计架构、主要功能模块、AI巡检报告关键技术等方面进行了详细阐述。
AI技术生成巡检报告为管网健康状况评估和潜在问题预测提供有力支持，其原理是AI算法对大量的历史巡检数据、设备运行数据、环境数据等进行学习和训练，建立管网运行的模型和故障预测模型，在生成巡检报告时，AI算法将实时采集的巡检数据与模型进行比对和分析，识别数据中的异常模式和潜在风险。
通过对话可生成所需月份的巡检报告（图片来源：熵澜水务研究（微信公众号））
七、智能生产调度，提升泵房效能
泵房作为水务系统的 “动力心脏”，其调度效率直接影响能耗与供水稳定性，利用人工智能技术优化水厂泵房的生产调度过程，如泵的启停、流量调节等，可实现生产调度的自动化和智能化，从而提高泵房的运行效率和效能。
案例实践：南栖仙策（南京）科技有限公司将强化学习技术引入泵组控制，构建 “实时负荷预测 - 泵组组合优化 - 能耗动态平衡” 模型，实现无人化智能调度,该方案实现了千吨水电耗降低10%以上的高效节能，彻底告别 “人工经验调度” 的滞后性。
某水厂每日出水量和千吨水电耗的对比（图片来源：南栖仙策 ）
八、智能检测，保障污水处理工艺稳定运行
在污水处理环节，AI 聚焦“提效降碳” 双重目标。智能曝气系统基于“前馈+模型+反馈”的多参数控制模式，实时精确地计算出曝气池内所需要的曝气量，通过调节鼓风机的风量达到按需曝气或者充氧，实现溶解氧的精细化控制，并降低曝气能耗。在实际应用中可以提高污水处理效率和出水水质达标率，同时能有效降低能耗，为污水处理厂带来节能降耗和稳定运行的双重效益。
除智能曝气外，AI在药剂投加环节也能实现精准控制。智能加药系统主要基于先进的传感器技术、控制算法和计量系统，传感器负责实时监测水质、流量等关键参数，并将数据反馈给控制系统，控制系统根据预设的加药方案和实时数据，通过控制计量泵或电磁阀等执行机构，实现药剂的精准投加，可能够有效避免药剂投加量的不精准所造成的污泥处理不当或药剂浪费等问题，降低了成本，提高了污水处理的效果和稳定性，确保出水总磷达标。
案例实践：浙江义乌江东水厂的数字水厂运营平台，采用产供水平衡、精确加矾、精确加氯、精准控压和智能配泵等人工智能工艺控制模型，大大提升处理效率，同时有效降低碳排放量，成为 “双碳” 目标下的行业示范样本。
浙江义乌江东数字水厂运营平台（图片来源：义乌水务集团）
从 “经验驱动” 到 “数据智能”，AI正将水务行业带入全链条智能化的新纪元。当精准预测减少 “每一滴水的浪费”，智能运维延长 “每一台设备的寿命”，绿色工艺降低 “每一吨污水的排放”，我们看到的不仅是技术落地的可行性，更是水资源管理范式的颠覆性变革。
随着 “十四五” 智慧水务规划加速落地，AI与物联网、数字孪生、区块链等技术的深度融合，将催生“全域感知、全景决策、全链协同”的未来水务生态。这不仅是行业效率的提升，更是对“绿水青山就是金山银山”的科技应答——当每一滴水都承载着数字化的印记，城市的可持续发展便有了最坚实的保障。
（来源：杭州领图智慧水务）