中山大学计算机学院教授衡益分析，水处理技术在低碳化与资源化领域的协同突破，关键在于与智能化技术的深度融合。这意味着水处理技术的转型升级需从追求单一技术点的革新，转向依靠智能化实现系统级优化。

　　传统水处理过程常依赖现场经验和人工计算，存在高能耗、高物耗、低效率问题。人工智能水务系统能够依据水质、水量以及工艺条件等因素的动态变化进行智能决策和调控，对推动水处理行业从“经验治水”迈向“算法驭水”具有重要意义。

　　“水处理技术在低碳化与资源化领域的协同突破，关键在于与智能化技术的深度融合。”日前，在第12次香山科学会议上，中山大学计算机学院教授衡益分析，这意味着水处理技术的转型升级需从追求单一技术点的革新，转向依靠智能化实现系统级优化。

　　全链条赋能水处理过程

　　污水处理与再利用是实现水资源开源增量的重要途径。然而，水处理行业正面临绿色低碳转型的重大挑战。哈尔滨工业大学教授王威说，污水本身具有重要资源属性，但传统处理过程常常会耗散污水中的多种能量，还将某些资源转化为温室气体，且需额外投入能量和物质。这使传统水处理系统成为隐形的“能源消耗和碳排放大户”。

　　在衡益看来，下一代水处理技术应在低碳降耗工艺、资源回收及高效能源利用技术等领域实现协同突破。这不仅依赖材料科学和工艺工程的进步，更需要智能化技术深度介入，以实现复杂工艺参数的优化调控。

　　那么，人工智能技术究竟如何赋能水处理？

　　膜材料借助物理作用机制，可实现对污染物的精准分离，兼具高效处理与环保特性，因而被广泛应用于水质净化、废水处理等领域。南京工业大学教授孙世鹏介绍了纳滤膜技术从基础研究到工程应用的全链条创新路径。其团队建立轴向电荷分布传质模型，发现梯度电荷结构可产生内建电场，显著提升离子分离效率，据此研制出新型纳滤膜。他着重提出，未来需引入机器学习等人工智能技术，实现水处理技术向精准化与智能化跨越。

　　苏州大学副教授罗玖团队则聚焦反渗透膜系统的设计优化，运用三维高保真多物理场数学建模、高性能计算以及人工智能技术，提出基于超算的机器学习驱动高通量反渗透膜系统多尺度设计框架。该框架计算规模庞大，效率提升显著，可大幅缩短设计周期，为膜过程优化设计提供新思路。

　　除了膜材料与工艺方面的创新，催化过程也是人工智能赋能水处理的重要方面。

　　中国科学技术大学教授陈洁洁介绍，催化—生化耦合系统将化学催化与生物降解过程有机结合，兼顾处理效率与可持续性。该系统的优化控制是关键，需平衡污染物去除率与能耗、碳排放。她说，人工智能技术可实现实时监测与调控，并通过构建预测模型，智能调整催化剂投加量等参数，从而有效降低能耗与温室气体排放。

　　在新污染物控制方面，中山大学教授杨欣介绍，高级氧化技术正走向多元化发展，而人工智能将在催化剂设计、机理解析和工艺优化中发挥关键作用。

　　材料与工艺的突破只是起点，唯有借助全流程智能决策工业大模型，才能将各项先进技术在真实场景中实现最优协同与效能最大化。

　　中国市政工程华北设计研究总院副总工程师王浩正介绍，目前他所在团队研发的水工业大模型可实现供排水全流程覆盖应用：在供水管网漏损管理中，能精准识别漏损并制定调控策略；在城市排水防涝管理中，可支持积水点预测、排水设施优化调度以及应急响应。在具身智能体应用上，团队正探索水工业大模型在空地网一体化巡检、诊断与控制中的“大脑”作用，以及云边端一体化产品开发。

　　智慧水务面临三大挑战

　　尽管人工智能在水处理领域已有部分应用，但目前仍面临多方面挑战。

　　“什么是好模型？”“如何开发好模型？”“如何让人用好模型？”这些问题引起了与会专家的热烈讨论。

　　在清华大学副研究员邱勇看来，科研界已建立多种水处理模型方法和工具，产业界也在积极应用前沿技术。但上述三个问题若得不到解决，将阻碍人工智能在水处理领域进一步发展。未来需进一步打造垂类模型，深化垂类模型应用，加大人工智能技术对水处理领域的渗透。

　　中国科学院重庆绿色智能技术研究院副研究员殷逢俊介绍，在污水处理智能工艺研究中，纯机理与纯数据驱动的智能控制模型均存瓶颈，因此团队主张构建机理—数据耦合驱动模型，同时提出工艺可观可控性分析方法，以解决耦合建模中的桥梁缺失问题。

　　中山大学教授方晶云认为，智慧水务面临三大挑战。一是基础设施落后，现有设备数据在线采集能力弱，需逐步更新智能传感设备。二是数据质量差，需建立数据清理体系以支撑智慧决策。三是智慧平台功能尚不完善，缺乏海量数据深度分析与预警能力，且全流程智慧决策大模型尚未成熟。她建议，应推动水处理与人工智能专家的深度协同，促进模型精准调优与智慧水务进化。

　　哈尔滨工业大学（深圳）研究员姜继平进一步分析，当前数字孪生技术在工程应用中的价值尚未充分释放，面临投入产出比失衡、硬件同步困难等挑战。他提出三大突破方向：模型工程化，实现算法模块标准化与认证；软硬件协同，构建分布式边缘计算网络；水信息学内核重构，建立以效率最高、能量最低、系统最稳定为第一性原理的决策体系。

　　苏州大学教授王进同样认为，数字孪生技术可为智慧水务发展带来新思路，但现有智慧水务系统仍存在实时性不足、算法与平台依赖国外、能耗偏高等问题。他提出，可利用云边协同计算降低带宽消耗和网络延迟，通过机器学习与强化学习实现水处理“预测—优化—控制”闭环。

　　此外，针对高校布局水处理相关工业软件研发问题，复旦大学教授陆帅提出的问题直指核心：高校角色如何定位？产学研合力如何真正落地？广州中望龙腾软件股份有限公司研发总监李士才以中山大学与该公司等联合研发的FIND软件为例说，高校应聚焦核心技术攻关，而企业应提供场景与产品化支持，形成“学术创新—产品迭代”闭环。

　　天津工业大学研究员胡云霞进一步分析，水处理技术创新需在清晰的边界条件框架下推进。当下应重点考虑成本与能耗等现实约束，未来还需预判能源、空间等条件变化。她建议，凝聚行业共识建立分层评估体系，形成适合国情的多元化技术路径。

　　尽管挑战重重，但人工智能在水处理领域的发展前景依然广阔。与会专家们一致认为，人工智能、大数据等新兴技术正通过与传统工业技术深度融合，为水处理行业智能化与绿色化发展注入强劲动能。