文心大模型赋能智慧水站，构建AI决策大脑守护环境治理

在今年的六五环境日当天，百度文心大模型团队携手碧兴物联科技（深圳）有限公司，共同研发的“水站睿控AI决策大脑”正式在智慧水务站点投入实际应用。

该方案依托Agent技术，聚焦智慧水站的日常管理、环境异常捕捉、设备故障排查及运维闭环处理等核心环节，实现了大模型技术与行业经验的深度整合，促使水站管理从单纯的“自动监测”迈向“智能研判”，并从“人工响应”转变为“AI辅助决策”。

01 国家级示范项目引领，联创成果实现实质性落地

作为国家首批开展数智化改造的水质监测招标项目，该工程为“水站睿控AI决策大脑”的研发、测试及推广奠定了坚实的业务基础和先行试验场。双方研发团队紧密协作，高效完成了多智能体协同系统的第一阶段开发任务。

碧兴物联长期致力于智慧水质监测领域，期望利用AI技术降低运维成本，减少对人工经验的依赖，并增强产品竞争力。百度则利用其飞桨深度学习框架、文心大模型及AI工程化技术，为项目提供模型、智能体、知识库、工具调用及本地化部署等全方位技术支撑。

依托国控水站项目，双方正致力于将“智慧水站2.0”的联合创新成果转化为具备可验证性、可复制性和可推广性的行业标杆，为全国水环境监测体系的数字化转型提供宝贵的实践范例。

02 文心大模型加持，打造水站专属多Agent协同体系

“水站睿控AI决策大脑”选用ERNIE-4.5-21B-A3B模型作为核心。该模型隶属于文心4.5系列的MoE架构，拥有约21B总参数及3B激活参数，在保障强大的理解、推理及指令遵循能力的同时，也兼顾了本地化部署时的运行效率与资源消耗，非常契合智慧水站这类对稳定性、规则约束及持续运维有较高要求的行业场景。

在水站应用中，系统不仅要处理多源信息，还需结合业务规则、知识库及接口工具进行决策与操作。借助ERNIE-4.5-21B-A3B在语义理解、知识推理和任务执行方面的优势，“水站睿控AI决策大脑”进一步整合了RAG检索、Agent编排和工具调用机制，实现了从“问答式智能”向“任务式智能”的跨越。

基于实际业务流程，系统搭建了多智能体架构体系：

智慧巡检智能体

针对天气变化、站房设备、采水点周边环境、关键零部件及人为干扰等情况，依据状态数据和识别结果生成巡检报告，判断是否存在异常或告警并给出处置建议。

异常诊断智能体

针对环境及水质异常现象进行溯源分析，判断是否触发巡检流程、是否影响数据准确性，以及是否需要下发运维工单。

故障诊断智能体

针对设备和系统的告警信息，结合预设的排查路径和设备控制接口，协助定位故障根源，输出诊断结果、修复方案、人工处理建议及备件清单。

运维申请智能体

接收上游智能体的异常事件请求，利用知识库补充缺失信息，生成标准化的运维工单并赋予唯一编号，为后续运维闭环提供支持。

通过这种架构设计，系统构建了从“信息输入识别、事件生成、知识检索、规则判断、工具调用、工单闭环到结果反馈”的完整链条，使大模型从单一问答能力升级为具备业务执行力的智能体。

03 从知识库到工具调用，提升AI对水站业务的认知

水站业务具备显著的行业特性：不同站点在设备类型、巡检规范、数据标识、故障排查路径及运维标准上存在差异。因此，核心在于让AI在遵循站点规则、行业知识及运维流程约束的前提下，做出切实可行的判断。

系统利用RAG知识库检索技术，将巡检规则、异常处理流程、故障排查路径及数据标识规则转化为Agent的推理依据，有效降低了仅依赖模型自由生成可能带来的不确定性。

当智能体完成分析后，系统将调用数据标注API、设备控制API及工单系统接口，将判断结果转化为具体行动：影响数据则自动标注，具备远程条件则执行检查或修复，需人工介入则生成工单。从而形成“识别、判断、执行、反馈”的闭环，让AI真正融入水站运维体系。

04 AI赋能环境治理，实现数字化与智能化跃升

水环境治理是一项长期、系统且精细的系统工程。随着监测网络的日益完善，水站已不再仅仅是数据采集点，更演变为环境风险识别、运行状态研判及运维处置协同的关键基础设施。

“水站睿控AI决策大脑”的落地应用，是探索将大模型技术融入水站运维管理流程的有益尝试。借助智慧巡检、异常诊断、故障诊断及运维申请等智能体的协同工作，系统将分散于数据、设备、规则及人工经验中的判断逻辑，转化为可追踪、可执行、可反馈的智能闭环，为水环境监测的数字化升级开辟了新的技术路径。

基于国控水站设备更新与数智化改造项目，双方将持续深化在智慧水站、智能运维及环境风险预警等领域的合作，推动AI技术在更多水环境监测场景中的落地。面向“全面绿色转型，共建美丽中国”的宏伟目标，百度文心大模型团队与碧兴物联将不断通过技术创新，推动生态环境治理能力的现代化提升。