全国城镇污水处理厂已超 13,000 座，其中中小规模厂占比超过 80%，但智能化率不足 5%。当大型市政厂的数字孪生、智慧平台、AI 巡检开展得如火如荼时，数量庞大的中小水厂却在技术浪潮中落在了后面——它们不是不需要智能化，而是用不起、够不着。
袁丁
在 "2026（第十八届）上海水业热点论坛" 上，广东省广业环保产业集团数字化运营中心主任袁丁围绕中小水厂智能化这一行业长期未被重视的命题，系统分享了广业环保以轻量化 AI 动态寻优技术破解中小水厂 "三缺" 困境的探索与实践。从行业痛点诊断、破题思路构建、技术架构设计，到产品化落地与 40 余座厂的规模化验证，袁丁给出了一条中小水厂 "花得起、上得快、养得活" 的智能化路径。
作为广东省属国有企业、广东省环保集团全资子公司，广业环保业务覆盖生活污水、工业废水、流域综合治理和城乡供水等领域，在18个地级市、63个县（区）布局了250余座污水处理厂及8000公里管网，是广东水务领域的主力军。扎根一线的运营经验，让广业环保对中小水厂的智能化困境有着最直接的体感。
袁丁指出，当前行业"全都在仰望智慧星空"，大型市政厂智能化热火朝天，而乡级、镇级的中小规模厂却近乎空白。这并非中小厂不需要智能化，而是它们更缺资源、更用不起。
一组数据勾勒出这种失衡：全国城镇污水处理厂约13000+座，其中中小规模占比超过80%，但中小厂的智能化率不足5%。袁丁强调，这些中小水厂成为"被遗忘的大多数"，且"不是广业一家之困"。
为什么中小厂用不上智能化？袁丁将其归结为"三缺两难"五大约束：
一是缺数据。中小水厂传感薄弱、历史数据匮乏，大厂配备的仪表它们没有，拿不出理想的高密度样本，传统 AI 模型无法建模。
二是缺算力。边缘算力有限，承载不了重型 AI，中小水厂也依赖不起云端集群和 GPU 加速。
三是缺人才。中小水厂编制有限、专业不匹配，很难有专业队伍进行现场驻场调优。
除了 "三缺"，还有"两难"：一是部署难，生产不能停、改造窗口几乎为零；二是资金难，预算紧、单厂投入受限，尤其是中小水厂难以承受。
袁丁对比了传统重资产AI方案与中小厂现状：前者需要长周期高密度样本库、依赖云端集群与GPU加速、单厂部署6个月以上、需算法团队驻场调优；而中小厂面临传感薄弱、历史缺失、算力有限、编制不匹配、预算紧缩等多重约束的叠加。"智能化是个好东西，但中小水厂够不着——不是不需要，而是用不起。"
如何突破中小水厂的 "三缺" 约束？袁丁将答案总结为一句话：用 "规则的确定性" 来弥补 "数据的稀缺性"。
"数据可以少，但是工艺运行的物理规律不会变，我们就把这个规则用足用透。" 袁丁表示，行业主流路线是 "做加法"—— 堆硬件、堆数据、堆算力、长周期，大厂做得通，但小厂走不通。广业环保选择的是 "做减法"：不是把大厂方案简单缩小给中小厂，而是回到问题本质，考虑场景的资源约束，重新设计一套技术体系。
这套轻量化技术体系的特征可以概括为 "三轻"：
数据轻：以机理模型为骨架，仅需1—3个月数据即可完成单厂适配，采用集团预训练 + 单厂微调模式；
算力轻：边缘端本地运算，毫秒级响应，无需GPU和云端集群；
运维轻：工况自适应，自主感知波动，普通人员即可管理。
"不追求样样顶尖，但在有限的空间中做到实用。" 袁丁强调，这一思路的核心是为资源约束条件重新设计，而非简单复制大厂方案。
在具体技术实现上，广业环保搭建了一套三层架构：
端云协同："边缘管手，云端管脑"
"云端不要直接来控制，边缘应该有它自己的计算方式。" 袁丁介绍，边缘端部署轻量化AI模型，在厂区本地完成数据采集、模型推演、最优策略到控制下发的全流程闭环，实现毫秒级响应，且敏感数据不出厂，守住数据安全和隐私。
云端则依托自研的智环通世界模型，基于集团200余座污水厂的运行大数据做全局分析、跨厂协同和多模块联动寻优，不直接参与实时控制，只负责 "想得远"。"一个厂遇到的问题和寻出的优化方法，可以在几百个厂共享，云端的经验可以一直迭代下去。"
双模融合：机理骨架+ 数据驱动，打造可解释的 AI
在算法层面，广业环保走的是双模融合路线。袁丁指出，纯机理模型精度不足，纯数据模型泛化性差、不可解释，两者各有短板。
广业环保的解法是：以工艺机理模型为骨架，提供 "物理世界的基本规律"，作为一切预测和控制的先验约束，做到 "机理保底——不犯物理错误"；再叠加轻量化机器学习算法，仅需1—3个月运行数据即可在机理框架内做精调，做到 "数据调优——贴合实际工况"。融合起来就是可解释的AI：机理给方向，数据做微调。
"我们不做黑箱AI。"，袁丁强调，每一条指令背后都能讲清楚决策依据，"对要对结果负责的运营单位尤其重要，相当于每一个决策都有一份说明书"。
全环链自主寻优：从曝气到排泥的一体化智控
污水厂各个工艺环节是耦合的，单点优化往往不是全局最优，必须串起整个工艺线一起寻优。广业环保的全环链覆盖了提升、曝气、加药、回流、排泥、脱水、消毒、设备智维等全部核心工艺环节，每个单点要寻优，同时协同起来寻优，才能真正把药耗和能耗降下来。其中设备智维板块，广业环保正与E20环境平台合作推进。
针对镇级小厂"仪表不全、无历史数据、传统AI直接罢工"的典型困境，广业环保提出了模糊推理状态重构策略：不补仪表，补认知。利用机理模型的因果约束，从已有稀疏数据反向推断关键状态变量，将专家经验提炼为模糊规则库，仅用原有约10项参数、零新增硬件投资，即可实现全流程智能控制。"虽然精度会差一点、决策会模糊一点，但对中小厂够用、实用。"
技术再好，用不起来等于零。为了让中小水厂快速上手，广业环保提出 "项目要产品化"，将传统的数字化改造工程变成了软硬一体的产品。
智控一体机：即插即用的边缘AI 大脑
由广业环保全资子公司广东省智环生态科技有限公司开发的智控一体机，是这套技术体系的硬件载体，具有三大特点：
即插即用：只需一根网线批量导入原有PLC点位，不做硬件和土建改造；
代码封装：内置多种工艺模型，无需复杂编程即可快速适配不同规模与工艺；
本地可控：搭载边缘计算器，算法在本地运行，即使断网也能正常控制。
支撑一体机的有三个创新点：机理骨架 + 数据驱动双模融合、AI辅助编程 + 自适应寻优迭代、全环链自主寻优。"硬件、软件、算法都预先调好，拉过去装上去就可以用，把以往数月的部署压缩到以天或周计。"
智环通：AI数字人交互平台
技术之外，还要解决"用起来"的问题。广业环保开发"智环通"AI数字人交互平台，让一线人员"用说话操作系统"。
一线人员只需 "说话" 就能操作系统，比如问 "最近出水氨氮怎么样？""3号池电耗还能不能再降一些？" 系统基于语言大模型和内置的污水专家知识库，自动调出生产图表、给出诊断和处置意见，并告知逻辑与风险分析。
"相当于一线人员旁边站了一个老师傅，也为他们的专业培养提供了全程培训。" 袁丁表示，智环通拉近了人与智能的距离，让非 IT 人员也能用得起、用得好。
截至目前，这套轻量化AI方案已在广业环保集团40余座厂落地，覆盖500吨到2万吨/日的中小水厂，基本实现AAO、氧化沟、SBR等主流工艺的全覆盖，出水水质稳定，核心指标表现优异：曝气节能35%+、加药节耗30%+、人工干预下降50%+，出水水质稳定达标，投资回收期1—3年。
在多元场景验证方面，这些落地厂横跨8个县市，展现出良好的可复制性。袁丁透露，广业环保近期计划完成剩余千吨级中小水厂的智能化改造。
在投入产出方面，袁丁算了一笔账：中小厂单厂改造投入仅数十万元，仅为行业常规方案的1/3到1/2；部署周期1—3个月，较行业常规的6个月以上缩短60%以上；投资回收期1—3年，远低于行业平均5—8年水平。且方案不停产、无土建，运维成本大幅降低。
"中小水厂的智能化从来不缺方向，缺的是一条真正走得通的路。这条路的要义是：不依赖海量数据，也不依赖重资产投入，让非IT人员也能用得起、用得好，让"被遗忘的大多数"跟上时代的步伐。" 袁丁最后表示，广业环保愿意与行业同仁一起，在这条智能化道路上越走越宽，助力中小水厂走出 "三缺" 困境，让 "被遗忘的大多数" 也能享受到智能化带来的红利。
编辑：赵凡
全国城镇污水处理厂已超 13,000 座，其中中小规模厂占比超过 80%，但智能化率不足 5%。当大型市政厂的数字孪生、智慧平台、AI 巡检开展得如火如荼时，数量庞大的中小水厂却在技术浪潮中落在了后面——它们不是不需要智能化，而是用不起、够不着。
袁丁
在 "2026（第十八届）上海水业热点论坛" 上，广东省广业环保产业集团数字化运营中心主任袁丁围绕中小水厂智能化这一行业长期未被重视的命题，系统分享了广业环保以轻量化 AI 动态寻优技术破解中小水厂 "三缺" 困境的探索与实践。从行业痛点诊断、破题思路构建、技术架构设计，到产品化落地与 40 余座厂的规模化验证，袁丁给出了一条中小水厂 "花得起、上得快、养得活" 的智能化路径。
作为广东省属国有企业、广东省环保集团全资子公司，广业环保业务覆盖生活污水、工业废水、流域综合治理和城乡供水等领域，在18个地级市、63个县（区）布局了250余座污水处理厂及8000公里管网，是广东水务领域的主力军。扎根一线的运营经验，让广业环保对中小水厂的智能化困境有着最直接的体感。
袁丁指出，当前行业"全都在仰望智慧星空"，大型市政厂智能化热火朝天，而乡级、镇级的中小规模厂却近乎空白。这并非中小厂不需要智能化，而是它们更缺资源、更用不起。
一组数据勾勒出这种失衡：全国城镇污水处理厂约13000+座，其中中小规模占比超过80%，但中小厂的智能化率不足5%。袁丁强调，这些中小水厂成为"被遗忘的大多数"，且"不是广业一家之困"。
为什么中小厂用不上智能化？袁丁将其归结为"三缺两难"五大约束：
一是缺数据。中小水厂传感薄弱、历史数据匮乏，大厂配备的仪表它们没有，拿不出理想的高密度样本，传统 AI 模型无法建模。
二是缺算力。边缘算力有限，承载不了重型 AI，中小水厂也依赖不起云端集群和 GPU 加速。
三是缺人才。中小水厂编制有限、专业不匹配，很难有专业队伍进行现场驻场调优。
除了 "三缺"，还有"两难"：一是部署难，生产不能停、改造窗口几乎为零；二是资金难，预算紧、单厂投入受限，尤其是中小水厂难以承受。
袁丁对比了传统重资产AI方案与中小厂现状：前者需要长周期高密度样本库、依赖云端集群与GPU加速、单厂部署6个月以上、需算法团队驻场调优；而中小厂面临传感薄弱、历史缺失、算力有限、编制不匹配、预算紧缩等多重约束的叠加。"智能化是个好东西，但中小水厂够不着——不是不需要，而是用不起。"
如何突破中小水厂的 "三缺" 约束？袁丁将答案总结为一句话：用 "规则的确定性" 来弥补 "数据的稀缺性"。
"数据可以少，但是工艺运行的物理规律不会变，我们就把这个规则用足用透。" 袁丁表示，行业主流路线是 "做加法"—— 堆硬件、堆数据、堆算力、长周期，大厂做得通，但小厂走不通。广业环保选择的是 "做减法"：不是把大厂方案简单缩小给中小厂，而是回到问题本质，考虑场景的资源约束，重新设计一套技术体系。
这套轻量化技术体系的特征可以概括为 "三轻"：
数据轻：以机理模型为骨架，仅需1—3个月数据即可完成单厂适配，采用集团预训练 + 单厂微调模式；
算力轻：边缘端本地运算，毫秒级响应，无需GPU和云端集群；
运维轻：工况自适应，自主感知波动，普通人员即可管理。
"不追求样样顶尖，但在有限的空间中做到实用。" 袁丁强调，这一思路的核心是为资源约束条件重新设计，而非简单复制大厂方案。
在具体技术实现上，广业环保搭建了一套三层架构：
端云协同："边缘管手，云端管脑"
"云端不要直接来控制，边缘应该有它自己的计算方式。" 袁丁介绍，边缘端部署轻量化AI模型，在厂区本地完成数据采集、模型推演、最优策略到控制下发的全流程闭环，实现毫秒级响应，且敏感数据不出厂，守住数据安全和隐私。
云端则依托自研的智环通世界模型，基于集团200余座污水厂的运行大数据做全局分析、跨厂协同和多模块联动寻优，不直接参与实时控制，只负责 "想得远"。"一个厂遇到的问题和寻出的优化方法，可以在几百个厂共享，云端的经验可以一直迭代下去。"
双模融合：机理骨架+ 数据驱动，打造可解释的 AI
在算法层面，广业环保走的是双模融合路线。袁丁指出，纯机理模型精度不足，纯数据模型泛化性差、不可解释，两者各有短板。
广业环保的解法是：以工艺机理模型为骨架，提供 "物理世界的基本规律"，作为一切预测和控制的先验约束，做到 "机理保底——不犯物理错误"；再叠加轻量化机器学习算法，仅需1—3个月运行数据即可在机理框架内做精调，做到 "数据调优——贴合实际工况"。融合起来就是可解释的AI：机理给方向，数据做微调。
"我们不做黑箱AI。"，袁丁强调，每一条指令背后都能讲清楚决策依据，"对要对结果负责的运营单位尤其重要，相当于每一个决策都有一份说明书"。
全环链自主寻优：从曝气到排泥的一体化智控
污水厂各个工艺环节是耦合的，单点优化往往不是全局最优，必须串起整个工艺线一起寻优。广业环保的全环链覆盖了提升、曝气、加药、回流、排泥、脱水、消毒、设备智维等全部核心工艺环节，每个单点要寻优，同时协同起来寻优，才能真正把药耗和能耗降下来。其中设备智维板块，广业环保正与E20环境平台合作推进。
针对镇级小厂"仪表不全、无历史数据、传统AI直接罢工"的典型困境，广业环保提出了模糊推理状态重构策略：不补仪表，补认知。利用机理模型的因果约束，从已有稀疏数据反向推断关键状态变量，将专家经验提炼为模糊规则库，仅用原有约10项参数、零新增硬件投资，即可实现全流程智能控制。"虽然精度会差一点、决策会模糊一点，但对中小厂够用、实用。"
技术再好，用不起来等于零。为了让中小水厂快速上手，广业环保提出 "项目要产品化"，将传统的数字化改造工程变成了软硬一体的产品。
智控一体机：即插即用的边缘AI 大脑
由广业环保全资子公司广东省智环生态科技有限公司开发的智控一体机，是这套技术体系的硬件载体，具有三大特点：
即插即用：只需一根网线批量导入原有PLC点位，不做硬件和土建改造；
代码封装：内置多种工艺模型，无需复杂编程即可快速适配不同规模与工艺；
本地可控：搭载边缘计算器，算法在本地运行，即使断网也能正常控制。
支撑一体机的有三个创新点：机理骨架 + 数据驱动双模融合、AI辅助编程 + 自适应寻优迭代、全环链自主寻优。"硬件、软件、算法都预先调好，拉过去装上去就可以用，把以往数月的部署压缩到以天或周计。"
智环通：AI数字人交互平台
技术之外，还要解决"用起来"的问题。广业环保开发"智环通"AI数字人交互平台，让一线人员"用说话操作系统"。
一线人员只需 "说话" 就能操作系统，比如问 "最近出水氨氮怎么样？""3号池电耗还能不能再降一些？" 系统基于语言大模型和内置的污水专家知识库，自动调出生产图表、给出诊断和处置意见，并告知逻辑与风险分析。
"相当于一线人员旁边站了一个老师傅，也为他们的专业培养提供了全程培训。" 袁丁表示，智环通拉近了人与智能的距离，让非 IT 人员也能用得起、用得好。
截至目前，这套轻量化AI方案已在广业环保集团40余座厂落地，覆盖500吨到2万吨/日的中小水厂，基本实现AAO、氧化沟、SBR等主流工艺的全覆盖，出水水质稳定，核心指标表现优异：曝气节能35%+、加药节耗30%+、人工干预下降50%+，出水水质稳定达标，投资回收期1—3年。
在多元场景验证方面，这些落地厂横跨8个县市，展现出良好的可复制性。袁丁透露，广业环保近期计划完成剩余千吨级中小水厂的智能化改造。
在投入产出方面，袁丁算了一笔账：中小厂单厂改造投入仅数十万元，仅为行业常规方案的1/3到1/2；部署周期1—3个月，较行业常规的6个月以上缩短60%以上；投资回收期1—3年，远低于行业平均5—8年水平。且方案不停产、无土建，运维成本大幅降低。
"中小水厂的智能化从来不缺方向，缺的是一条真正走得通的路。这条路的要义是：不依赖海量数据，也不依赖重资产投入，让非IT人员也能用得起、用得好，让"被遗忘的大多数"跟上时代的步伐。" 袁丁最后表示，广业环保愿意与行业同仁一起，在这条智能化道路上越走越宽，助力中小水厂走出 "三缺" 困境，让 "被遗忘的大多数" 也能享受到智能化带来的红利。
编辑：赵凡
