AI赋能饮用水安全：技术突破与现实挑战
1 引言
历史经验反复表明，水质退化与供水系统失灵往往是大规模疫情爆发的直接诱因，水传播疾病对全球公共健康的威胁始终存在。
传统的监测与管控体系（例如 SCADA）在实时数据采集方面功不可没，但在传感器网络的广泛覆盖、水质异常的超前预警以及高强度的人工操作负荷等方面，仍面临系统性难题。因此，融合人工智能与软计算技术的智慧水务工具——通过构建数据驱动的“感知 - 预测 - 决策”闭环，不仅能为水处理全流程的精细化运营和低碳转型提供技术基石，更是实现 SDG 6（清洁饮水目标）及构筑韧性城市安全屏障的关键科学路径之一。
本文基于关于人工智能在饮用水系统中不同应用方向的综述文献，初步梳理 AI 在饮用水管理中的主要应用场景、典型技术、已取得的成效以及当前面临的挑战。
2 AI 在饮用水管理中的核心应用领域
2.1 水源与水质监测及诊断
AI 与软计算技术已广泛应用于饮用水及地表水水质的评估、预测与控制。多层感知机、人工神经网络、支持向量机、贝叶斯网络以及自适应神经模糊推理系统等，被用于对水体的物理化学及微生物参数进行建模和预测 [1,3,4]，有助于提前识别水质恶化趋势，降低系统失效及水质事故爆发的风险。
在水媒疾病防控领域，将 AI 与数据分析及回归模型相结合，可加速饮用水和娱乐用水中病原体的识别，特别是在资源受限环境下，有望提升水相关疾病防控的时效性与准确性。例如：结合宏基因组测序与 AI 算法，可在水厂进水端提前发现诺如病毒或新冠病毒的 RNA 片段浓度异常，这一时间差能让城市公共卫生决策提前至少 48 小时。
2.2 水处理过程的智能控制与优化
2.2.1 混凝/絮凝过程
在饮用水处理中，混凝/絮凝药剂投加的精准度直接影响出水浊度及后续处理负荷。研究表明，AI 和机器学习能够实现混凝剂投加量的准确、高效预测，从而辅助操作人员在复杂水质条件下实现稳定的处理效果并节约资源 [4]。但模型预测的精确度严格依赖于训练数据集与实时进水水质的特征相似性及分布一致性，具体的节药率及出水水质提升幅度需依据实际工况进行边界条件验证与动态校准。
2.2.2 消毒过程与副产物控制
消毒是保障微生物安全的关键环节，但消毒剂使用过量不仅造成药剂浪费，还可能增加消毒副产物的风险。基于实际城市饮用水厂案例，研究提出了逐步分步（SBS）的机器学习策略，并选取深度神经网络作为核心模型，用于精确控制消毒剂投加 [1]。
在实际运行中，相比人工模糊控制，SBS‑DNN 模型实现了：
（1）消毒剂投加量降低 22.0%；
（2）出水浊度降低 16.0%。
在模拟极端数据缺失场景并采用 SBS 校正机制后，系统的鲁棒性和安全性仍得以维持，表明该策略在数据不完整和异常情形下具有一定的抗干扰能力。
AI 还可用于分析消毒副产物的形成机理，有助于在保证消毒效果的同时减小副产物风险 [4]。这表明 AI 在消毒控制环节兼具节药、提质与安全增益的潜力。然而，目前除上述特定工程案例外，对于更广泛的水厂规模与应用场景，其平均处理效能与投入产出比（ROI）尚缺乏大范围的统计验证与普适性结论。
2.2.3 膜过滤与膜污染控制
膜分离技术在饮用水处理中应用广泛，但膜污染会显著增加运行成本和能耗。AI 技术已用于膜污染分析与先进控制，例如通过对操作参数和水质数据进行建模，实现膜污染趋势预测和控制策略优化，从而延长膜寿命、减少反洗频率和运行能耗。但具体量化效益并未明确指出，因而总体节能与寿命延长的普适值“无法确定”[4]。
2.3 供水系统级运行与安全管理
2.3.1 从 SCADA 到自主数字水质管理
传统 SCADA 系统主要实现在线监测和远程控制，其在传感器伸缩性、预测能力和告警管理方面存在明显短板【3】：
（1）传感器部署和扩展受限；
（2）基本不具备预测和智能决策功能；
（3）告警数量庞大而缺乏筛选，给操作员带来沉重负担。
通过引入 AI 与软计算，以及云端物联网平台，可在 SCADA 之上叠加预测、诊断和部分自主控制功能，从“被动监测”转向“主动预警与自适应控制”。文献 3 在回顾 2000–2020 年应用趋势基础上提出了“自治数字水质管理”的路线图，以指导供水企业、政策制定者和监管机构实现更可靠和高效的水质管理。但该应用在水质管理的整体成熟度还需进一步调查。
2.3.2 数据安全、鲁棒性与应急管理
从实际水厂运行工况来看，数据安全与可靠性是制约 AI 系统有效性的关键问题，包括：
（1）控制逻辑不精确；
（2）传感器不一致性；
（3）数据传输错误及缺失。
而提出的 SBS 策略不仅用于精准药剂控制，还被拓展到整个供水系统的数据安全与异常场景应对。通过面向极端数据缺失的模拟实验并结合 SBS 修正机制，表明此类方法可在数据严重不完整情况下仍维持系统运行的鲁棒性和安全性，有利于提升城市供水系统的应急管理能力 [1]。然而，该策略在跨水厂推广时的泛化效能、长期维护成本及综合经济效益（性价比），仍需进一步的实证数据支撑与量化评估。
3 AI 与水媒疾病防控及可持续发展目标
将 AI 与水媒疾病防控和 2030 可持续发展议程联系起来。通过对水资源的智能管理，以及对饮用水和娱乐用水中水媒病原体的快速、准确识别，AI 有望在以下方面发挥作用 [2]：
（1）降低水相关疾病的传播风险，特别是在监测能力和实验条件有限的地区；
（2）通过提高供水系统安全性和效率，间接支撑与健康、水和可持续城市相关的 SDGs 目标。
但就全球尺度而言，AI 在何种程度上具体改善了各项 SDGs 指标（例如疾病负担下降比例、用水效率提升比例），文献未提供权威量化结果。
4 结论
AI 在饮用水管理中的应用已从局部水质评估扩展到涵盖水源监测、工艺控制、系统运行管理和水媒疾病防控的多层面体系。仍在数据传输质量保障与多源异构数据的特征融合表征，宏观集成模型的构建与决策支持系统的开发落地，如何在“人机协同”与“高度自主”之间平衡、如何界定系统自动决策的边界以及监管责任，需要进一步深入研究和探讨。值得注意的是，与 AI 技术引入相匹配的基础设施建设和人才储备的硬件和人力资源建设是饮用水管理提效改善的保障。
参考文献：
[1]Chhipi-Shrestha G, Mian H R, Mohammadiun S, et al. Digital water: artificial intelligence and soft computing applications for drinking water quality assessment[J]. Clean Technologies and Environmental Policy, 2023, 25(5): 1409-1438.
[2] Maroju R G, Choudhari S G, Shaikh M K, et al. Application of artificial intelligence in the management of drinking water: a narrative review[J]. Cureus, 2023, 15(11).
[3] Wang Y Q, Wang H C, Xiao Z J, et al. Machine learning strategy secures urban smart drinking water treatment plant through incremental advances[J]. Water Research, 2025, 280: 123541.
[4] Li L, Rong S, Wang R, et al. Recent advances in artificial intelligence and machine learning for nonlinear relationship analysis and process control in drinking water treatment: A review[J]. Chemical Engineering Journal, 2021, 405: 126673.