“人工智能+”重塑水務(wù)新生態(tài)，第三期水務(wù)青綠書全文發(fā)布

“水務(wù)百年會客廳”持續(xù)聚焦行業(yè)前沿議題，第三期“水務(wù)青綠書”正式發(fā)布。2026年1月，第三期會客廳以“人工智能+重塑水務(wù)新生態(tài)”為主題，深入探討AI如何驅(qū)動水務(wù)行業(yè)生產(chǎn)范式變革與系統(tǒng)性升級，為水務(wù)行業(yè)在“十五五”期間迎接人工智能浪潮提供戰(zhàn)略指引與實踐路徑。

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人工智能的浪潮正席卷全球的千行百業(yè)，國務(wù)院《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確指出“人工智能+”將重塑生產(chǎn)生活新范式。然而，當前水務(wù)行業(yè)的智能化進程還停留在“+人工智能”的工具化層面，尚未觸及生產(chǎn)組織方式、協(xié)作關(guān)系與業(yè)務(wù)范式的重構(gòu)。在此背景下，第三期“水務(wù)百年會客廳”圍繞人機協(xié)同、模型實效、可信數(shù)據(jù)、云邊端協(xié)同等核心議題展開深入研討，形成從認知到實操的關(guān)鍵共識，并整理為第三期“水務(wù)青綠書”對外發(fā)布。

會議現(xiàn)場

以下為本期“青綠書”全文：

“人工智能+”重塑水務(wù)新生態(tài)

前言

當前，人工智能的浪潮正席卷全球的千行百業(yè)，2025年8月《國務(wù)院關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》中提出：推動人工智能與各行各業(yè)廣泛深度融合，重塑生產(chǎn)生活范式，形成人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能社會新形態(tài)。

在這一進程中，理解“人工智能+”與“+人工智能”的本質(zhì)區(qū)別至關(guān)重要。“+人工智能”是在既有業(yè)務(wù)流程不變的前提下，將人工智能作為提高效率的工具來使用，業(yè)務(wù)骨架并未改變。而“人工智能+”則是以人工智能為業(yè)務(wù)底座，改變?nèi)伺c人、人與機的協(xié)作關(guān)系，重構(gòu)生產(chǎn)組織方式、協(xié)作關(guān)系與業(yè)務(wù)范式，人工智能不僅是附著于舊體系的工具，而是催生新形態(tài)的變革性力量。

水務(wù)行業(yè)現(xiàn)有的信息化、數(shù)字化、智能化、智慧化雖取得一定成果，但“人工智能+”的理念尚未建立，生產(chǎn)方式尚未改變，融合協(xié)同尚未展開，所以水務(wù)行業(yè)如何在“十五五”期間把握人工智能的技術(shù)浪潮，實現(xiàn)系統(tǒng)性落地，是行業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略課題。面對技術(shù)沖擊、組織適配、數(shù)據(jù)治理、生態(tài)協(xié)同、跨界融合等多重挑戰(zhàn)，唯有堅持務(wù)實、辯證的系統(tǒng)思維，才能讓人工智能真正成為驅(qū)動水務(wù)行業(yè)提質(zhì)增效、構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力的核心力量。

01. 要擁抱人工智能+，不要把信息化數(shù)字化充當人工智能

信息化、數(shù)字化的“舊瓶”裝不下人工智能的“新酒”。傳統(tǒng)的自動化、信息化、數(shù)字化、智慧化是智能化的基礎(chǔ)，但本質(zhì)上不同。“老四化”的邏輯都是“不信任人”和“替代人”，通過標準化將人擠出生產(chǎn)流程。而人工智能邏輯是“學(xué)習(xí)人、模仿人”，最終達到“人機協(xié)同”。

當前水務(wù)行業(yè)的許多智能實踐，停留在將傳統(tǒng)的信息化、數(shù)字化成果包裝為“人工智能”的層面。例如，搭建了數(shù)據(jù)看板與駕駛艙，實現(xiàn)了遠程監(jiān)控與可視可查，部分環(huán)節(jié)導(dǎo)入了邊端算法，這些“智慧水務(wù)”本質(zhì)上是“+人工智能”的邏輯，并未觸及業(yè)務(wù)內(nèi)核與協(xié)作關(guān)系的重塑。

“人工智能+”為行業(yè)提供了新的生產(chǎn)范式，推動構(gòu)建以智能體和智能終端為重要組成的人機協(xié)同的智能運營體系，不斷進階的智能化將智能終端作為新的伙伴，承擔數(shù)據(jù)、圖像、視覺的感知、分析，以及初步?jīng)Q策和執(zhí)行的任務(wù)，將人員工作的重心轉(zhuǎn)向關(guān)鍵連接節(jié)點，完成工藝優(yōu)化、策略制定和系統(tǒng)創(chuàng)新等高階復(fù)合性工作。而且，隨著人工智能的不斷進階，人機比逐漸調(diào)整，人的工作會越來越高階。這不僅是工具的升級，更是生產(chǎn)范式的革命，為行業(yè)從勞動密集型向知識密集型、數(shù)據(jù)驅(qū)動型躍遷提供了底層架構(gòu)。從業(yè)者可將人工智能視為可以持續(xù)學(xué)習(xí)、協(xié)同進化的“伙伴”、“幫手”、“徒弟”，推動行業(yè)從“人使用工具”的關(guān)系走向“人機協(xié)同”。

02. 要實用性模型，不要標榜水務(wù)垂類大模型

水務(wù)行業(yè)，具有工藝復(fù)雜、場景分散、數(shù)據(jù)隱私性強、經(jīng)濟性約束明顯等特點，因此長期分散經(jīng)營，造成水務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量差，無法訓(xùn)練出有價值的垂類大模型，而通用大模型往往存在幻覺大、行業(yè)適配難的問題。因此，目前情況下，盲目追求垂類大模型，是脫離行業(yè)實際的表現(xiàn)。

對水務(wù)這種行業(yè)而言，人工智能的本質(zhì)是解決實際問題的應(yīng)用能力。面對機理模型、數(shù)理模型和大模型三類模型應(yīng)用選擇時，需要認識到，模型的基礎(chǔ)是算法，算法的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)。水務(wù)行業(yè)當前應(yīng)聚焦以機理為核心的“小算力、小投入、高效益”的場景化小模型的精準開發(fā)，例如針對泵機、風機等關(guān)鍵設(shè)備的故障預(yù)警模型，針對進水水質(zhì)波動的智能模型等。

強調(diào)模型實用性，并非否定大模型的人機鏈接價值，當前大模型進步速度大，構(gòu)建“邊端小模型+云端大模型”的協(xié)同體系，是符合水務(wù)行業(yè)現(xiàn)實的演進路徑。邊端實現(xiàn)實時響應(yīng)與輕量診斷，云端完成模型優(yōu)化與知識沉淀，而人則負責核心決策與復(fù)雜干預(yù)。這種協(xié)同架構(gòu)在實踐中已被驗證有效，例如在設(shè)備預(yù)測性維護中，就是通過“邊端小模型初步診斷+云端大模型復(fù)核+人工專家最終確認”的三層機制，將設(shè)備故障診斷的準確率大幅提升至99%以上。這種協(xié)同架構(gòu)既利用了小模型的敏捷與經(jīng)濟性，解決了當前大部分實際問題，又通過云端匯聚與學(xué)習(xí)，為未來向更全局的智能演進預(yù)留了空間，既符合行業(yè)當前的經(jīng)濟與技術(shù)現(xiàn)實，又平衡了務(wù)實與前瞻的雙重需求。

03. 要注重應(yīng)用實效，不要把人工智能當成概念

人工智能在環(huán)境產(chǎn)業(yè)、水務(wù)行業(yè)的落地，必須堅決摒棄追逐風口、堆砌概念的浮躁心態(tài)，真正從一線業(yè)務(wù)場景和具體痛點出發(fā)。當前水務(wù)行業(yè)仍廣泛存在人工巡檢、數(shù)據(jù)抄錄等低效勞動，應(yīng)優(yōu)先瞄準這些“能用、管用”的場景，通過注重實效的圖像智能識別、設(shè)備振動監(jiān)測、工藝參數(shù)預(yù)警等輕量化應(yīng)用，快速實現(xiàn)效率提升，為后續(xù)的系統(tǒng)性業(yè)務(wù)重構(gòu)積累信心與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。圖像智能識別可以分析活性污泥性狀、沉淀池沉淀效果，變測水質(zhì)為算水質(zhì)；設(shè)備振動監(jiān)測可以替代人工巡檢，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備溫度升高、振動特征變化，化故障于萌芽中。

水務(wù)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型需要“長期主義”，必須尊重行業(yè)規(guī)律與技術(shù)成熟曲線，從技術(shù)驗證到場景深耕，從單點突破到系統(tǒng)集成，從效率提升到效益創(chuàng)造，逐步完成能力積累。在這一過程中，需要持續(xù)關(guān)注并動態(tài)優(yōu)化五個關(guān)鍵關(guān)系：一是人機配合的程度，如何讓人與智能體更好地分工協(xié)作；二是模型選擇的平衡，在基于科學(xué)規(guī)律的機理模型和基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的數(shù)理模型之間，如何根據(jù)場景選用；三是數(shù)據(jù)性價比，如何在數(shù)據(jù)采集成本與數(shù)據(jù)精度要求之間取得平衡；四是算力部署策略，如何合理規(guī)劃在中心云端與現(xiàn)場邊緣設(shè)備上的計算資源分配；五是技管協(xié)同步伐，如何讓技術(shù)應(yīng)用與相應(yīng)的管理機制、組織變革同步推進。

04. 要正視人機協(xié)同，不要過度追求無人水務(wù)

人工智能的核心價值在于“賦能人”，而不是為了“取代人”。“人工智能+” 終極目標不是建造冰冷的“無人工廠”，而是通過人機協(xié)同，極大地擴展人員個體的管理半徑與專業(yè)深度，讓一名經(jīng)驗豐富的工程師能夠高效管理十個甚至百個廠站，從而將環(huán)境從業(yè)者從重復(fù)、枯燥、高危的勞動中徹底解放出來，轉(zhuǎn)向故障深度診斷、工藝全局優(yōu)化、AI模型訓(xùn)練和前瞻性戰(zhàn)略決策等更高價值的創(chuàng)造性工作，成為駕馭智能體的“大師”或“神人”。

這定義了人與人工智能的三種生態(tài)位：其一，人工智能作為伙伴，延伸人的感知與操作邊界；其二，人作為兜底者，對人工智能輸出進行專業(yè)審核與修正；其三，人作為具有多模態(tài)能力的駕馭者，位于人工智能之上，通過指令調(diào)度智能體完成復(fù)雜任務(wù)。

因此，人工智能落地必須同步推動組織架構(gòu)與人才結(jié)構(gòu)的深刻變革。簡單地通過人工智能實施“減員增效”不僅會帶來組織抵觸與人才流失，更可能引發(fā)社會責任問題。未來的水務(wù)企業(yè)需要的是既精通水務(wù)工藝又熟悉數(shù)據(jù)算法的復(fù)合型“大師”，以及能夠與智能體協(xié)同工作的新型崗位。企業(yè)應(yīng)優(yōu)化跨部門協(xié)作流程，并投資于員工的持續(xù)技能轉(zhuǎn)型。“人工智能+”帶來的不僅是技術(shù)革命，更是生產(chǎn)關(guān)系的深層次調(diào)整。唯有構(gòu)建“人機共生、協(xié)同進化”的新型組織形態(tài)，尊重人在閉環(huán)中的核心價值，才能實現(xiàn)可持續(xù)的、富有韌性的智能升級。

05. 要可信數(shù)據(jù)累積共享，不要為一地雞毛的數(shù)據(jù)畫地為牢

高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化、連續(xù)性的數(shù)據(jù)是人工智能模型的“生命之源”。當前數(shù)據(jù)標準的缺失導(dǎo)致了數(shù)據(jù)質(zhì)量差、模型水平低、互通互聯(lián)難等問題，各企業(yè)、各系統(tǒng)在數(shù)據(jù)上“單打獨斗”，陷入了數(shù)據(jù)孤島。水務(wù)企業(yè)要樹立數(shù)據(jù)是長期資產(chǎn)的意識，并深刻認識到，數(shù)據(jù)的價值不在于靜態(tài)的堆砌，而在于其能否持續(xù)用于訓(xùn)練和優(yōu)化模型，解決實際問題。脫離模型目標盲目采集的數(shù)據(jù)，終將淪為無法產(chǎn)生價值的“數(shù)字垃圾”。

鑒于環(huán)境設(shè)施分散的自然秉性，單個企業(yè)難以解決人才、算法、算力、高質(zhì)量數(shù)據(jù)等多重瓶頸，必須依托生態(tài)協(xié)作破解數(shù)據(jù)困境。但這涉及一個關(guān)鍵矛盾，數(shù)據(jù)作為企業(yè)投入產(chǎn)生的資產(chǎn)，其權(quán)屬與共享機制如何設(shè)計？一方面，用于訓(xùn)練行業(yè)級模型的高價值數(shù)據(jù)集具有公共屬性，共享能造福全行業(yè)；另一方面，企業(yè)有資產(chǎn)保值和商業(yè)機密的訴求。

國家數(shù)據(jù)局推出的可信數(shù)據(jù)空間和高質(zhì)量數(shù)據(jù)集政策給出了答案，破局之道在于構(gòu)建“平臺+企業(yè)+技術(shù)公司”的開放創(chuàng)新生態(tài)，通過行業(yè)平臺牽頭，建立基于國家倡導(dǎo)的“可信數(shù)據(jù)空間”理念的技術(shù)體系和機制設(shè)計，采用“付費使用”、“成效分成”或“貢獻換權(quán)益”等模式，建立高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，讓數(shù)據(jù)貢獻者獲得合理的數(shù)據(jù)資產(chǎn)回報，讓中小企業(yè)能以可承受成本獲取先進模型能力。生態(tài)協(xié)作的核心是共創(chuàng)、共建、共享，通過聯(lián)合定義共性場景、分擔試錯成本、共享解決方案，共同推動行業(yè)智能化水平提升。

06. 要云邊端協(xié)同，不要一味強調(diào)邊端自主

人工智能的價值不在于單點技術(shù)應(yīng)用，而在于能否嵌入業(yè)務(wù)流程、形成“感知-分析-決策-執(zhí)行-反饋”的完整閉環(huán)。這一閉環(huán)的高效運轉(zhuǎn)，依賴于“云、邊、端”的有機協(xié)同與算力資源的合理分配。例如，在設(shè)備智能運維中，從端側(cè)傳感器采集振動數(shù)據(jù)開始，在邊緣側(cè)進行實時特征提取與輕量診斷，實現(xiàn)快速響應(yīng)；復(fù)雜分析、模型優(yōu)化與跨廠知識沉淀則交由云端中心處理，再將優(yōu)化策略下發(fā)至邊緣執(zhí)行，最終形成可持續(xù)演進、全局優(yōu)化的智能運維體系。

環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施是水務(wù)行業(yè)的立身之本，是價值創(chuàng)造的最終載體和不可替代的錨點。當前水務(wù)控股集團的智能化實踐，大致呈現(xiàn)三個層次：三流層次僅依賴資本與品牌的松散鏈接，只有排放標準的底線約束和經(jīng)濟指標約束，對環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施缺乏真正的掌控力；二流層次建起了信息化數(shù)據(jù)看板與駕駛艙，實現(xiàn)了可視可查，但往往“看得見、管不了”，控制力薄弱；一流層次則致力于構(gòu)建平臺化、中心化的智能管控能力，通過云邊端協(xié)同，將工藝核心、設(shè)備狀態(tài)與安全運行置于集團的統(tǒng)一“精氣神”之下，實現(xiàn)從“看護”到“管控”的躍升。

未來還可能出現(xiàn)由少數(shù)“智能旗艦廠”作為知識中心與跨區(qū)域管控平臺，管理大量“標準化加盟廠”的集約化格局。環(huán)境集團如果沒有借助人工智能+的浪潮，建立在云邊端協(xié)同之上的中心化智能管控能力，設(shè)施就只是孤立的物理資產(chǎn)，運營數(shù)據(jù)、工藝知識和核心價值無法沉淀與升華，最終無法實現(xiàn)智能進階。

結(jié)語

人工智能與水務(wù)行業(yè)的深度融合，既是一場技術(shù)變革，更是一次系統(tǒng)性的跨行業(yè)進階。它要求我們既要擁抱“人工智能+”，又要保持清醒；既要追求效率，又要重視人性；既要獨立探索，又要開放協(xié)同。唯有在行動中不斷反思、在協(xié)同中持續(xù)積累、在演進中保持定力，水務(wù)行業(yè)方能在這場人工智能浪潮中，不僅跟上時代的步伐，更走出一條具有行業(yè)特色、可持續(xù)、可復(fù)制的智能進階之路，為生態(tài)文明建設(shè)與行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入堅實而智慧的動能。

第三期“水務(wù)青綠書”已發(fā)布

未來“水務(wù)百年會客廳” 將持續(xù)聚焦水務(wù)熱點，匯聚跨界智慧破解難題，熱忱期待更多同行的參與。

附參會嘉賓名單：

編輯：趙凡