實錄 | 第六期環境新聞茶座（4）周永潮：AI賦能污水處理產學研融合開辟新路徑

第六期環境新聞茶座

編者按:

4月9日，以“AI+引領環境監測”為主題的第六期環境新聞茶座在京舉行。本期茶座旨在探討如何更好地助力AI在生態環境監測領域深化實踐、賦能增效，持續提升生態環境治理體系和治理能力現代化水平。中國環境記協領導、理事會員，中國環境監測總站有關專家，以及來自地方、高校、企業等多方代表參會，為助力提升生態環境監測能力集思廣益，建言獻策。

現將與會嘉賓發言整理刊發。今日刊發實錄（4）——浙江大學教授周永潮的分享。

AI賦能污水處理產學研融合開辟新路徑

浙江大學教授

周永潮

我來自浙江大學，原任職于建筑工程學院市政工程研究所，主要從事城市供水、城市排水以及城市水環境相關研究，以往與建設系統打交道比較多。浙江大學長三角智慧綠色創新中心作為浙江大學直屬的正處級事業單位，主要聚焦產業轉化類技術研發工作，近期，浙江大學與青島熙正數字科技有限公司攜手成立聯合創新中心，專注污水處理人工智能控制領域，積極探索產學研快速轉化新機制，相關技術成果已成功應用于江蘇阜寧、湖北交投等多個重點工程項目，為水環境治理智能化升級提供了新范式。

聯合創新中心以數據驅動為核心，致力于突破傳統環境管理瓶頸。長期以來，環境監測多局限于過往和現狀評估，難以實現事前防控。而傳統機理模型面對水質數據非線性、強噪聲和復雜時空依賴等挑戰時力不從心。聯合創新中心利用AI技術挖掘監測數據深層價值，建立水質預測預報體系，推動水環境管理從事后應急向事前防控轉變。

聯合創新中心研發團隊通過多種機器學習模型對比研究發現，水庫型與自然型河流適用不同AI預測模型，如XGBoost適用于數據維度高、非線性關系復雜的場景，LSTM則在時序預測中表現突出。在此基礎上，研發團隊引入趨勢分解（STL）與注意力機制，顯著提升了短時與長時預測精度，有效緩解了誤差累積問題。

針對多站點、長時序預測難題，研發團隊創新提出時空趨勢感知模型（STTNN），融合圖結構與分層聚合策略，在實際應用中展現出優異的穩定性和泛化能力。同時，通過深度表征學習與氣象引導微調技術，成功實現跨流域數據稀缺區的高質量預測，使模型在全國尺度上具備良好的空間泛化性，為不同地區水環境治理提供了統一解決方案。

依托“高校研發+企業轉化+工程落地”的閉環模式，聯合創新中心技術成果實現了快速落地。在江蘇阜寧污水處理廠提標改造項目與湖北交投高速服務區項目中，AI智能控制及預測精準管控系統有效助力客戶工藝優化與智能調控，實現了藥劑投加的智能調節與運維成本的顯著降低，形成了校企共贏的良好局面。

在技術突破的同時，研發團隊也正視當前AI在水環境治理中的挑戰，當前AI模型的可解釋性大多停留在事后分析層面，未來研究應轉向過程理解，融合因果推理與知識嵌入，構建具備物理一致性的可解釋模型。

浙江大學與青島熙正數字科技有限公司的合作，將繼續推動AI技術與環境治理的深度融合，為我國水環境精細化管理與污染源頭防控提供更智能、更高效的解決方案。

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