水务智能化，拒绝“黑灯”噱头，回归人机协同本质

当前，“黑灯工厂”概念在制造业风头正劲，水务行业也掀起一股盲目跟风的“黑灯水厂”热潮。不少项目将“无人化”包装成智能化的终极目标，大肆宣传。然而，在这场看似前沿的转型喧嚣中，概念与现实的断裂日益凸显。我们必须清醒地指出：脱离水务行业根本属性的“黑灯水厂”，不过是一场华而不实的营销表演。水务的智能化，绝不能沦为对制造业模式的简单模仿，而应扎根于“保障水质安全、稳定公共服务”的行业本质，走一条人机协同、务实渐进的道路。

一、“黑灯水厂”：一个被误读的行业噱头

谈论“黑灯水厂”是否可行，首先要撕开其模糊的定义面纱。真正的“黑灯工厂”，核心在于依托机器人集群、工业互联网、人工智能算法等技术，通过机械臂、无人搬运车、自动化视觉检测系统等智能设备，实现无人化生产的智能工厂，又可称之为“智慧工厂”、“无人工厂”。照此标准，一个合格的“黑灯水厂”应具备：工艺全流程自主控制、设备故障自诊断自修复、水质风险自主预警与处置、突发应急场景自主响应。

然而，审视行业现状，绝大多数所谓的“黑灯水厂”都陷入了“伪黑灯”的误区：

“远程监控+少人值守”，屏幕后仍需人工全天候紧盯，警报一响，立即人工介入;

实现了几台水泵、格栅的自动启停，核心工艺调控、水质突变应对等关键决策，依然完全依赖老师傅的经验;

减少了厂区照明，标榜“黑灯”。

这些现象的共通问题，是彻底缺失了“自主决策与自修复”这一黑灯核心。水厂不是标准化流水线，每一方原水的水质都不同，受天气、污染事件、管网负载等多重动态因素影响。当前的技术水平，远未达到让AI系统完全替代人类应对复杂多变场景的能力。因此，行业目前所鼓吹的“黑灯”，实质只是“自动化升级+智能预警”的少人值守模式，与真正的“黑灯”相去甚远。

二、为何“黑灯”在水务行业水土不服?

“黑灯”模式之所以在水务行业难以落地，根本原因在于其与行业的本质属性与发展阶段严重脱节。

第一，行业属性根本不同，水务不需要“无人化”。

制造业追求的是标准化、高效率、可复制的生产;而水务是公共服务行业，生命线是水质安全的绝对保障和供水排水的持续稳定。水厂运行环境充满不确定性：原水可能突然被污染，管网压力可能瞬间陡增，设备可能在最不希望的时候故障……这些场景要求的是快速、灵活的决策与干预。当前基于历史数据训练的AI模型，面对前所未见的突发事件往往缺乏泛化能力。在此背景下，强推“无人化”，无异于将公共安全置于巨大风险之中。

第二，行业数字基础薄弱，撑不起“黑灯”的架子。

真正的黑灯运行依赖全链条、高质量的数据贯通。但水务行业现状是：

许多老厂传感器覆盖不全，数据采集存在盲区;

设备品牌杂、协议多，数据孤岛现象突出;

历史工艺数据、故障数据积累不足，导致AI模型训练样本匮乏。

没有扎实、全面、高质量的数据，任何“自主感知、自主决策”都只是空中楼阁。此外，不仅是工艺侧，在运维预警、跨系统协同、应急指挥等支撑“黑灯”落地的配套环节，行业整体仍处于薄弱或缺失状态。

第三，行业真正需要的是“精细运维”，不是“无人运维”。

水务运维的痛点不在于“人太多”，而在于效率太低——依赖人工巡检、被动响应故障、维护成本高、专家经验难传承。智能运维的目标，是从“事后维修”转向“预测性维护”。这意味着，我们应该用智能化工具赋能于人，延伸人的眼耳鼻舌身心“六根”感知能力，提升而非取代人;二是把人工解放出来，聚焦于工艺优化、策略校准等高价值工作，这才是提质增效的正道。

三、回归正途：水务智能化的人机协同之路

水务行业智能化的核心，不是追求“黑灯”这种形式主义的标签，而是构建一个“感知-分析-决策-执行”闭环、人机高效协作的运营体系。具体路径应聚焦以下三层：

其一，夯实数据根基。对于水务行业而言，人工智能落地的第一步在于建立健全高质量数据集，具体地说就是数据感知三大维度，以设备智能运维为例：一是我们要思考我们到底需要哪些数据?存在即合理吗?不存在的我们就不需要吗?设备智能运维能够实现运营场景多维度数据时空连续性，通过在水泵、风机、格栅等核心设备上布设振动、温度、电流等传感器，实现全生命周期的数据采集;二是我们要思考我们的数据之间的逻辑关系是什么?这种关系产生的数据的价值在哪?从场景需求出发，基于“功能-逻辑-物理架构”健全数据体系，让机器具备认知能力，因此需要以模型为基础，构建“数据采集-边缘计算-状态监测-故障诊断-预测预警”的彼此关联又互为支撑的数据关系;三是数据本身可不可靠?解决数据“准不准”的问题，我们需要建立完善的数据清洗、异常剔除和漂移校准机制，确保数据的真实性和可用性，为智能化运营提供高质量的“燃料”。

其二，重构运营模式，推动人机关系从“替代”走向“共生”。智能化不是“机器换人”，而是“人机互补”。例如，在一些智慧水厂实践中，运维人员通过智能终端接收设备预警，AI同步推送相似历史案例与处置建议，人员结合现场情况做出最终决策，使整体响应效率大幅提升。这种“机器预判、人工校准”的模式，既发挥了AI的计算与记忆优势，又保留了人类在复杂情境下的判断力与灵活性。

其三，实现数据-业务闭环，让智能系统在应用中持续进化。智能化的生命力源于“业务反馈驱动模型迭代”。例如，通过分析大量管网漏损数据，发现特定类型的阀门老化与夜间爆管强相关，进而将“阀龄-压力阈值”规则融入调度模型，成功将漏损率显著降低。这种“从业务中提炼问题，用数据优化模型，模型反哺业务”的闭环，才是智能化持续创造价值的关键。数据显示，能实现这种反馈循环的水厂，其智能系统迭代速度远超传统模式，运维成本也实现持续下降。

水务行业的智能化转型，已步入深水区。我们必须警惕那些脱离行业本质的技术堆砌，尤其是不加批判地套用“黑灯”这类外来概念。真正的进步，来自于对运营本质的回归——要智能，不要“黑灯”;要协同，不要无人。唯有坚持人机协同的务实路径，方能走向高质量发展。

编辑：赵凡