面對氣候變化與復合污染等多重現實挑戰，水處理系統亟需實現從經驗依賴向智能決策的根本性轉變。

近期人工智能（AI）作為第四次工業革命的技術中樞，正迅速崛起為推動水處理科技與產業革新的關鍵驅動力量。

任洪強院士團隊系統梳理AI賦能水處理科技與產業的變革邏輯，從技術研發范式、工程應用方式、產業生態模式等層面深入剖析領域前沿熱點，并提出未來的研究重點與行動建議展望，以期為水處理領域邁入全面智能化和可持續化的新紀元提供前瞻洞見。

圖1 AI賦能水處理科技與產業變革

一、AI賦能水處理的驅動因素與變革邏輯

面對水質波動加劇、資源回收需求上升與“雙碳”目標倒逼，傳統水處理工藝依賴人工經驗與固定參數，響應滯后、調控粗放，已難以支撐系統復雜性日益提升的行業現實。

人工智能的快速發展，尤其是在算力、算法與數據融合方面的突破，為水處理提供了顛覆性發展的新引擎。

AI不僅打通從水質感知、過程調控到資源優化的全鏈路智能決策路徑，還重塑了水處理系統優化范式。

通過數字孿生、自學習建模與多目標權衡控制，水處理技術正從“靜態單點突破”走向“動態全域協同”，邁入系統化、精細化、標準化的新時代。

圖2 AI賦能水處理變革的演進路徑

二、AI拓新水處理技術研發范式

1、AI賦能水處理新材料的創新與優化

AI重塑水處理材料的研發路徑，從圖神經網絡預測膜材料選擇性，到分子模擬加速吸附劑性能優化，再到響應性膜材料的智能調節與納米機器人輔助的自動發現，AI貫穿材料設計的各個環節。AI還能基于歷史數據預測材料在實際運行條件下的穩健性與性價比，甚至納入全生命周期評估，實現綠色材料從“可用”到“可持續”的躍遷。

2、AI驅動微生物智能調控與生物強化

微生物系統是水處理的核心環節，AI的引入實現了從菌群結構建模到代謝通路的全面解析。通過深度學習與合成生態學結合，AI不僅可以預測微生物演化趨勢與共代謝關系，還能主動調控電子傳遞與群落構建，從而打造自優化、自穩定的人工微生物系統，推動生物強化走向智能化調控，為高難污染物治理和系統韌性提升提供新策略。

3、AI助力面向水生態自調節系統構建

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

水智能模型通過集成實時智能控制，利用數據驅動模型在數據稀缺環境中提升污染趨勢預測能力。

聚焦水系統自進化能力，并構建面向水生態自調節的一體化智能治理框架，能夠助力實現水環境的長期健康與韌性發展。

三、AI煥新水處理工程應用方式

1、智能裝備制造與工藝協同控制

在裝備層面，融合邊緣計算與智能傳感的模塊化設備可實現自反饋控制，大幅提升運行穩定性與制造效率。

強化學習（如DQN與PPO）驅動的曝氣系統協同控制可降低34%能耗，粒子群算法優化的生物池節能達37.6%。

AI通過構建膜生物反應器、厭氧氨氧化等模型庫，實現處理流程的組合重構，實現精準控能與污染削減雙贏。

2、智慧調度與全生命周期管理

AI在水處理過程的智慧決策應用包括原水調配、水廠群協同調度、管網布局優化智能模型以及應急預案制定，實現對整個水務系統的全生命周期優化管理，模擬不同參數、氣候條件及負荷場景，提前部署資源降低風險與不確定性。

當前已有工業園區工程通過污水集中智慧處理，建設節水及水循環利用設施，大大降低用水成本，實現水資源高效回用。

四、AI重塑水處理產業生態模式

1、產業鏈延伸

AI引導水處理的價值創造方式從設備供應、工程建設、運維服務拓展至數據驅動服務與智能決策支持。

從設計階段的虛擬仿真優化，到運行維護階段的預測性精準調控，再到后期的資源回收增值服務，價值鏈大大延伸。

大數據分析企業、云平臺服務機構將嵌入水處理產業的各環節，通過數據共享與協同創新，產業鏈條從線性延伸向網格化生態轉變。

2、標準化發展

水問題具跨境特征，統一標準對全球智慧水務市場的有序發展至關重要。

隨著AI在水處理中的應用日益擴大，亟需建立統一的數據標準、測試驗證機制、算法透明性規范。

國際標準化組織（ISO）、國際水協會（IWA）及其他國際組織發起標準制定與數據共享平臺建設，促進國際經驗互鑒與資源整合，在全球范圍內提升智能化水處理產業的可持續性發展。

五、水處理創新的戰略挑戰及前沿趨勢

AI在水處理領域雖取得顯著突破，但整體應用仍碎片化，缺乏系統級集成與可擴展性。

未來轉型需實現從感知向認知、從預測向泛化、從工具向系統平臺的三重躍遷。

數據異質、模型脆弱、工程適配性差等現實挑戰，亟需推動基礎理論、工程設備與產業機制的三軸聯動創新，加快AI助力水處理科技與產業變革的全景化創新。

圖3 AI驅動水處理創新的戰略前沿趨勢

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