实录 | 第六期环境新闻茶座（4）周永潮：AI赋能污水处理产学研融合开辟新路径

第六期环境新闻茶座

编者按:

4月9日，以“AI+引领环境监测”为主题的第六期环境新闻茶座在京举行。本期茶座旨在探讨如何更好地助力AI在生态环境监测领域深化实践、赋能增效，持续提升生态环境治理体系和治理能力现代化水平。中国环境记协领导、理事会员，中国环境监测总站有关专家，以及来自地方、高校、企业等多方代表参会，为助力提升生态环境监测能力集思广益，建言献策。

现将与会嘉宾发言整理刊发。今日刊发实录（4）——浙江大学教授周永潮的分享。

AI赋能污水处理产学研融合开辟新路径

浙江大学教授

周永潮

我来自浙江大学，原任职于建筑工程学院市政工程研究所，主要从事城市供水、城市排水以及城市水环境相关研究，以往与建设系统打交道比较多。浙江大学长三角智慧绿色创新中心作为浙江大学直属的正处级事业单位，主要聚焦产业转化类技术研发工作，近期，浙江大学与青岛熙正数字科技有限公司携手成立联合创新中心，专注污水处理人工智能控制领域，积极探索产学研快速转化新机制，相关技术成果已成功应用于江苏阜宁、湖北交投等多个重点工程项目，为水环境治理智能化升级提供了新范式。

联合创新中心以数据驱动为核心，致力于突破传统环境管理瓶颈。长期以来，环境监测多局限于过往和现状评估，难以实现事前防控。而传统机理模型面对水质数据非线性、强噪声和复杂时空依赖等挑战时力不从心。联合创新中心利用AI技术挖掘监测数据深层价值，建立水质预测预报体系，推动水环境管理从事后应急向事前防控转变。

联合创新中心研发团队通过多种机器学习模型对比研究发现，水库型与自然型河流适用不同AI预测模型，如XGBoost适用于数据维度高、非线性关系复杂的场景，LSTM则在时序预测中表现突出。在此基础上，研发团队引入趋势分解（STL）与注意力机制，显著提升了短时与长时预测精度，有效缓解了误差累积问题。

针对多站点、长时序预测难题，研发团队创新提出时空趋势感知模型（STTNN），融合图结构与分层聚合策略，在实际应用中展现出优异的稳定性和泛化能力。同时，通过深度表征学习与气象引导微调技术，成功实现跨流域数据稀缺区的高质量预测，使模型在全国尺度上具备良好的空间泛化性，为不同地区水环境治理提供了统一解决方案。

依托“高校研发+企业转化+工程落地”的闭环模式，联合创新中心技术成果实现了快速落地。在江苏阜宁污水处理厂提标改造项目与湖北交投高速服务区项目中，AI智能控制及预测精准管控系统有效助力客户工艺优化与智能调控，实现了药剂投加的智能调节与运维成本的显著降低，形成了校企共赢的良好局面。

在技术突破的同时，研发团队也正视当前AI在水环境治理中的挑战，当前AI模型的可解释性大多停留在事后分析层面，未来研究应转向过程理解，融合因果推理与知识嵌入，构建具备物理一致性的可解释模型。

浙江大学与青岛熙正数字科技有限公司的合作，将继续推动AI技术与环境治理的深度融合，为我国水环境精细化管理与污染源头防控提供更智能、更高效的解决方案。

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