近期人工智能（AI）作为第四次工业革命的技术中枢，正迅速崛起为推动水处理科技与产业革新的关键驱动力量。
任洪强院士团队系统梳理AI赋能水处理科技与产业的变革逻辑，从技术研发范式、工程应用方式、产业生态模式等层面深入剖析领域前沿热点，并提出未来的研究重点与行动建议展望，以期为水处理领域迈入全面智能化和可持续化的新纪元提供前瞻洞见。
面对水质波动加剧、资源回收需求上升与“双碳”目标倒逼，传统水处理工艺依赖人工经验与固定参数，响应滞后、调控粗放，已难以支撑系统复杂性日益提升的行业现实。
人工智能的快速发展，尤其是在算力、算法与数据融合方面的突破，为水处理提供了颠覆性发展的新引擎。
AI不仅打通从水质感知、过程调控到资源优化的全链路智能决策路径，还重塑了水处理系统优化范式。
通过数字孪生、自学习建模与多目标权衡控制，水处理技术正从“静态单点突破”走向“动态全域协同”，迈入系统化、精细化、标准化的新时代。
图2 AI赋能水处理变革的演进路径
1、AI赋能水处理新材料的创新与优化
AI重塑水处理材料的研发路径，从图神经网络预测膜材料选择性，到分子模拟加速吸附剂性能优化，再到响应性膜材料的智能调节与纳米机器人辅助的自动发现，AI贯穿材料设计的各个环节。AI还能基于历史数据预测材料在实际运行条件下的稳健性与性价比，甚至纳入全生命周期评估，实现绿色材料从“可用”到“可持续”的跃迁。
2、AI驱动微生物智能调控与生物强化
微生物系统是水处理的核心环节，AI的引入实现了从菌群结构建模到代谢通路的全面解析。通过深度学习与合成生态学结合，AI不仅可以预测微生物演化趋势与共代谢关系，还能主动调控电子传递与群落构建，从而打造自优化、自稳定的人工微生物系统，推动生物强化走向智能化调控，为高难污染物治理和系统韧性提升提供新策略。
3、AI助力面向水生态自调节系统构建
新时代水处理系统的目标已不再局限于污染物去除，而是迈向具备生态自适应能力的智慧水系统构建。
水智能模型通过集成实时智能控制，利用数据驱动模型在数据稀缺环境中提升污染趋势预测能力。
聚焦水系统自进化能力，并构建面向水生态自调节的一体化智能治理框架，能够助力实现水环境的长期健康与韧性发展。
1、智能装备制造与工艺协同控制
在装备层面，融合边缘计算与智能传感的模块化设备可实现自反馈控制，大幅提升运行稳定性与制造效率。
强化学习（如DQN与PPO）驱动的曝气系统协同控制可降低34%能耗，粒子群算法优化的生物池节能达37.6%。
AI通过构建膜生物反应器、厌氧氨氧化等模型库，实现处理流程的组合重构，实现精准控能与污染削减双赢。
2、智慧调度与全生命周期管理
AI在水处理过程的智慧决策应用包括原水调配、水厂群协同调度、管网布局优化智能模型以及应急预案制定，实现对整个水务系统的全生命周期优化管理，模拟不同参数、气候条件及负荷场景，提前部署资源降低风险与不确定性。
当前已有工业园区工程通过污水集中智慧处理，建设节水及水循环利用设施，大大降低用水成本，实现水资源高效回用。
1、产业链延伸
AI引导水处理的价值创造方式从设备供应、工程建设、运维服务拓展至数据驱动服务与智能决策支持。
从设计阶段的虚拟仿真优化，到运行维护阶段的预测性精准调控，再到后期的资源回收增值服务，价值链大大延伸。
大数据分析企业、云平台服务机构将嵌入水处理产业的各环节，通过数据共享与协同创新，产业链条从线性延伸向网格化生态转变。
2、标准化发展
水问题具跨境特征，统一标准对全球智慧水务市场的有序发展至关重要。
随着AI在水处理中的应用日益扩大，亟需建立统一的数据标准、测试验证机制、算法透明性规范。
国际标准化组织（ISO）、国际水协会（IWA）及其他国际组织发起标准制定与数据共享平台建设，促进国际经验互鉴与资源整合，在全球范围内提升智能化水处理产业的可持续性发展。
AI在水处理领域虽取得显著突破，但整体应用仍碎片化，缺乏系统级集成与可扩展性。
未来转型需实现从感知向认知、从预测向泛化、从工具向系统平台的三重跃迁。
数据异质、模型脆弱、工程适配性差等现实挑战，亟需推动基础理论、工程设备与产业机制的三轴联动创新，加快AI助力水处理科技与产业变革的全景化创新。
图3 AI驱动水处理创新的战略前沿趋势