AI原生应用引领行业变革
在2024年上海水业热点论坛期间，行业专家围绕"如何让AI原生应用在污水处理领域落地"展开深入探讨。人工智能发展已出现临界点，大模型具备了更好的学习泛化、复杂推理与生成能力。
智能体技术
大模型+向量数据库+业务系统构成智能体"武器库"
业务闭环
实现跨系统操作，提高工作效率
云端融合
信息存储云端，便于与大模型融合
核心技术应用场景
智能水质监测
AI技术在水质监测领域展现出强大潜力。传感器能够实时监测水的各项指标，如污染物浓度、透明度、电导率等多种数据，将数据汇总后处理，得到当前水质的实时状态。
技术特点：
- 24小时监控：智能系统可持续监视气泡、粘稠程度、气味、灰尘、波浪运动等
- 图像识别：通过摄像头拍摄水面悬浮物，计算机从图像了解水质异常状况
- 可视化展示：将分析结果以可视化形式向管理人员展示水质情况
污水处理智能调度
基于大模型的污水处理调度中枢正在成为现实。AI系统能够根据实时数据分析，自动调节各闸门、水泵等设备的运行速度，提高水的使用效率。
效率提升
通过AI优化调度，污水处理效率可提升20-30%，能耗降低15-25%
预测维护
AI预测性维护可减少设备故障率40%，延长设备使用寿命
智慧水务管理平台
智慧水务平台通过整合大数据、云计算、物联网等技术，实现水务管理的数字化转型。平台可以实时监控供水管网系统关键节点的流量、流速、压力、水质等数据。
应用案例
深圳智慧水务：2024年推进智慧水务建设，创新打造湖库型碧道智慧管控平台、水库天地一体化安全监测网络等五大示范场景。
威派格"河图AI"：探索AI在水务产、供、销、排全业务环节的应用，实现应急预案生成、对话式客服等功能。
市场发展前景与挑战
发展机遇
- 全球智慧水务市场仍有很大开发空间
- 政策支持推动产业发展
- 技术成本持续下降
- 智能化越用越好用，实现成本节约
面临挑战
- 数据间存在割裂，缺少统一性
- 智能传感器替换成本高、工期长
- 各地智慧化程度差异较大
- 合规性政策法规尚未明确
未来发展趋势
AI技术在水处理领域的应用将呈现以下发展趋势：
两化融合深度发展
信息化与智能化深度融合，现有资产管理软件升级为云端智能化系统，实现与大模型的无缝对接。
原生应用生态建立
建立行业原生应用开发生态，通过云端部署降低开发成本，提高系统互联互通能力。
全流程智能化
从水源监测到终端用户，实现水务全流程的智能化管理，提升整体运营效率。
展望未来
随着AI技术的不断成熟和应用场景的拓展，水处理行业将迎来智能化转型的黄金期。企业需要积极拥抱新技术，加强数据整合和系统互联，才能在激烈的市场竞争中占据先机。