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。
编辑：赵凡
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