​行业热议：AI原生应用如何改变污水处理?

E20研究院副院长/双百跨越污水处理标杆联盟秘书长肖琼担任夜话主持人，她指出，“AI原生应用”这一新兴话题在行业内已引起了广泛关注，企业尤其关注AI原生应用是什么、其潜在价值及引入成本等方面的问题，希望本次讨论能够促使智能化技术更好地服务于水务行业，实现更顺畅的落地应用。

01人工智能发展出现临界点 智能体应运而生

百度智能云水务解决方案架构师马蕊围绕智能体是什么、智能体怎么做、相关案例三方面内容，做了《智能体在水务行业落地应用的探讨》的主题分享。

马蕊指出，在数据、算法、算力三驾马车的驱动下，人工智能发展出现临界点，预示更大期待和可能。大模型具备了更好的学习泛化、复杂推理与生成能力，但在落地行业应用过程中遇到一些问题：无法实现业务闭环、无法深入业务核心、无法实时更新数据，大模型好像只有脑子，没有手臂，它只能徘徊在业务的边缘。

针对这些问题，智能体应运而生了。在大模型整体技术栈构成体系中，强大的大模型如同大脑，负责任务拆解、评估执行策略;而向量数据库则类似于大脑的海马体，承担着短期记忆、长期记忆的角色，支持上下文回答、多轮对话等功能。此外，企业现有的机理模型、数据及已建立的业务系统构成了智能体的“武器库”，这些资源可以被大模型以组件化方式调用和编排。其中，应用开发平台(App Builder)扮演着至关重要的“四肢”角色，它能够调动“大脑”、“海马体”的记忆数据，整合更多“武器”，最终完成智能体的构建。

马蕊重点介绍了百度智能体一站式应用开发平台——AppBuilder，与其他同类产品相比，AppBuilder具备明显的四大优势，以其丰富的插件、零代码与低代码开发能力，以及便捷的发布功能，为智能体的开发提供了强有力的支持。随后，马蕊分别介绍了智能体在政务行业化身法律助手提升劳动仲裁效率、在矿山行业充当矿山供电智能体实现供电与AI结合、在水务行业做基于大模型的污水处理调度中枢，以及在生态环境行业打造行业虚拟专家进行数据分析并秒级生成报告等应用案例。

02原生应用为角色赋能 两化融合是原生应用落地的核心

E20环境平台两山智联板块负责人在主题发言中指出，E20已开启从智库向智库智能双引擎转型，去年E20发布了两山智联™视频智能系统，今年年中继续发布2.0版本(相关阅读：人工智能就是新质生产力!两山智联™视频智能系统v2.0(大模型版)发布)，现在跨越到AI原生应用的新领域。他表示，原生应用是为角色赋能的，每个角色面对不同的场景和任务，而这些任务往往需要跨多个系统操作，查看结果后还需自行分析并决定后续处理方式，这导致了效率低下。基于AppBuilder开发的原生应用通过两山智联云平台实现了底层各业务系统的全面连通，解决了身份认证、登录和数据访问、应用访问权限等问题，从而提高了跨系统工作的效率。

E20环境平台首席合伙人、研究院院长傅涛指出，智能化在水务行业落地生根，就是要与行业的专业信息系统贯通。为了建立行业的原生应用开发生态，我们应聚焦于将现有的资产管理软件升级为云端的资产管理软件,每年只需支付少量的节点费，企业就可以获得相比传统数十万软件开发成本更高的效益，关键在于信息存储在云端，便于与大模型融合。目前，许多企业的信息系统孤立于边端，每个系统的开发几十万到上百万，信息化的代价昂贵，而从长远来看，智能化越用越好用，也会随着使用的科学和广泛而实现成本的节约，两化融合是原生应用落地的核心。环境产业可以通过原生应用提高生产率，原生应用的开发和优化能加深行业根基，从产业角度出发，谁先做原生应用，谁就率先拥有了孙悟空72变般的强大能力，产业也才会有强大的基础。

03各抒己见 共同推动AI原生应用的发展

北京首创生态环保集团股份有限公司副总经理王征戌分享了人工智能在企业中应用的看法与实践，他指出，当人工智能的深度应用能达到完整替代某些岗位的时候，其价值就得到了体现，这也将极大提高企业效率。他呼吁打通行业数据，让大家开发出来的工具和成果能够在全行业范围内应用，并且体现商业价值，在更大的数据平台系统上，让整个模型发挥最大的作用，从而推动整个行业的变革。

上海市政工程设计研究总院总工/全国工程勘察设计大师张辰表示人工智能的目的是提高效率，比如通过AI技术实时监测设备状态并及时发出警报，可以显著提升工作效率，而不仅仅是用来替代管理员或巡检员的工作。我们行业和百度云要放低身段，不断提高价值，努力学习，寻找结合点。他指出，AI在数据管理中至关重要，利用AI构建坚实的数据基础(数据底座)，确保数据的真实性和可靠性(数据率定)，以及开发和优化数据模型，实现污水系统的精确管理和优化;利用降雨模型和管道模型等手段减少城市内涝，通过科学调配来减少污水溢流，这些都是AI技术在水务管理中潜在的应用场景。

北京市市政工程设计研究总院原副总工程师杭世珺认为AI在污水处理领域的应用应贯穿从进水到排放的全过程，包括稳定运行、出水标准判断、成本工艺优化等复杂环节。AI的应用不应仅局限于单个污水处理厂，而应扩展到整个区域或流域，利用AI进行流域内水量和水质的调动，找到最经济、实惠、可靠和稳定的做法。AI应用面临数据共享和数据准确性的难点，需要解决数据共用这一关键点，确保数据质量，才能实现更广泛、更复杂的区域统一管理，这是AI在污水处理领域应用的最终目标。

福建海峡环保集团股份有限公司副总裁/江苏海峡环保科技发展有限公司董事长裴圣就AI原生应用在水务行业的应用，从人、财、物三个角度提出几点思考：企业领导对于新技术的接受度是关键，专业的团队是推动人工智能技术在水务行业应用的重要因素。资金在新技术应用中十分重要，需要为新技术找到合适的商业模式。数据是智能控制和大数据模型应用的基础，而很多厂在数据采集和分析方面存在先天不足，且设备质量和档次也参差不齐，因此AI原生应用在直接产生经济效益的物资管理、设备延寿等方面有很大发挥空间。

上海城投污水处理有限公司党委副书记、常务副总经理戴勇华提出，AI应用的关键在于提升业务效率和解决实际问题。他举例指出，各地方普遍关注污水厂雨季进水浓度偏低的问题，如果AI能结合厂内监测数据，并结合厂外降雨、干支管网等数据分析BOD下降原因，又或是根据鼓风机等主关键设施设备的运行数据，推荐最佳运行参数和检维修策略，就能大大发挥AI的价值。这些应用如果成功，就是新质生产力的一种体现。

中国光大水务有限公司运营与信息化管理部副总经理叶明琪提出，智能体或者AI原生应用应该达成一个共识：首先明确真正的使用者是谁，是为了提升整个行业水平还是只为某一部分特定人群使用。AI向行业介入是高阶加持，关键在于降维打击，需判断AI在检索识别及决策等方面的提升能否在行业中产生足够价值，覆盖成本，并解决行业痛点。水务行业本身就是模糊经验的行业，AI技术的应用应该更加贴近实际需求，下沉到具体的使用场景中，建立统一的思想和标准，逐步积累数据及应用场景。

中节能国祯环保科技股份有限公司水务运营事业部副总经理毛先勇从运营厂一线人员的角度提到了运营的两个难点：异常情况的及时应对和高效运行工艺调控问题。针对进水水质检测不能实时反应、工艺调控难以保持最优化，以及生物处理的复杂性等情况，行业内的各个污水处理厂有各自的运行经验和惯性做法。公司近两年来也开展了AI智能水务系统，该系统作为污水处理厂中控系统的外挂大脑，经过专门的训练和学习，在曝气风量、加药等方面能提供与人工调控相近的建议。该系统已做到可预警、可预测、可控、可视，但由于各厂之间存在参数差异，需要单独进行训练。

珠海水务环境控股集团有限公司副总经理韦洋指出，在污水处理领域应用AI需要应从小处切入，不能过于着急。AI的应用就像家长培养孩子，需要给予经验、知识和成长过程，期待AI应用青出于蓝，而胜于蓝。在语言应用上AI已经实现了突破，在水务应用上AI也必将迎来美丽绽放。

珠海水控集团.城市排水公司总经理周赞民非常赞成在污水处理领域应用AI技术，他认为技术可以解决复杂的污水处理过程，但数据打通是难点，涉及企业知识产权问题。如果数据打通，不同类型的污水处理厂经过训练都能得到接近真实情况的结果。企业是否愿意投入资金进行AI研发和应用是另外一个问题，大企业可能更有资金实力，而小企业可能因成本考虑而选择不投入。此外，实现无人工厂后人的去向也是一个难点。

佛山水务环保股份有限公司排水事业部副总经理张晓爽认为应该以最低的社会成本来维护和改善生存环境，这是我们的行业价值，也是AI未来的方向。当前AI应用存在一些问题，首先是信息孤岛现象普遍，导致数据资源不丰富、信息不对称，影响智能体的形成。其次，底层数据不准确，数据没有得到有效应用，且基础硬件行业在数据全面准确性方面仍有提升空间。

长江生态环保集团有限公司/六安水管家运营中心数字化主管吕臣凯指出，过去两年公司通过建设集控中心，已接入城市中心区域调蓄池、泵站、管网、水质净化厂、自来水厂、污泥处理中心、水利枢纽以及内河，实现了业态全覆盖、数据全监视、操作全远控、国产全应用。解决了水务全业态数据底座问题，为后期AI应用、跨业态联合调度打下坚实基础。欢迎行业内合作与探讨。

上海城投水务(集团)有限公司 党委副书记、董事长、总经理周骅认为，AI原生应用是时代发展的趋势，应当用积极的眼光看待其在污水处理厂内，乃至跨厂、跨单位的想象空间，要勇敢地跨出技术革新的第一步。他强调，但是作为一项数字化工具，AI应用场景的挖掘需要紧密切合服务主体，比如对污水厂而言，如果在运营能力提升、组织优化、效益体现等关键领域提出举措，这将增强AI原生应用的吸引力，对于IT单位与传统企业无疑是双赢。

傅涛总结指出，百度搜索是基于互联网的原生，微信是基于移动互联网的原生，无论哪个技术，刚出来的时候都很弱小，AI原生应用初期虽弱小但具有成长性。如双百联盟已经选出来一批标杆厂，有一批最有经验的厂长、副厂长、巡视员，他们的经验封装起来就是优良的种子，百度提供技术支持的土壤，行业实现数据开放，共同促进这些种子的成长。也呼吁合作伙伴和联盟成员积极参与共同开发，共同推动AI原生应用的发展，形成行业里百花齐放的各种应用。

编辑：李丹