环境与发展论坛回顾 | 任洪强院士团队：AI赋能水处理科技全景创新的思考

任洪强院士团队黄辉

未来五年，人工智能（AI）技术将替代人类的45%工种，未来十年，人工智能技术将替代人类的全部工种。

我们很多科学研究、很多技术开发，可能会得益于AI技术的进步。那么，AI技术在推动水处理技术研发的模式方面有没有什么改变？在推进材料的创新或者制造方面有没有什么改进？在工程应用方面的范式、方法论、方式方面带来哪些的改变？对整个行业在整个链条层面可能带来哪些变化？

任洪强院士团队对于水处理行业新质生产力进行深入研究，对AI赋能水处理科技全景创新作了深入的研究和实践，南京大学环境学院黄辉教授在代任洪强院士作主题报告时强调，AI将全面提速水处理技术与产业创新资源、要素、成果的目标化进程。他从AI拓新水处理技术研发模式、AI颠覆水处理新材料创制范式、AI焕新水处理工程应用方式、AI背景下全景创新要素聚合的思考等方面作了详尽的说明。

AI拓新水处理技术研发模式。传统的科研模式，从检测、研发、模拟、中试示范到工程研究。AI将改变传统科研模式，人工智能是对一些实验结果的解析、验证、求证的过程。AI不仅可以缩短这个进程，还可以根据水质风险关联特征挖掘和风险评估，通过工艺装备库或者数据库进行工艺智能筛选，实现单元工艺的效果评估以及仿真模拟，最后提出新的水处理工艺或者是优化现有工艺。

AI颠覆水处理新材料创制范式。未来的水处理技术在材料层面去负载菌群、去进行催化剂研制、进行纳米反应器、微米反应器构建这其中材料，包括我们进行碳污协同、多污染物协同转化，这其中催化剂、这其中材料，我们无一不需要用到数据，无一不需要用到AI。不管是从筛选、优化、用于新污染物的快速检测、高通量检测，还是用于环境治理，还是用于资源化、还是用于低碳，AI可以从本质上改变很多。把AI内容前置，融入到科学研究，融入到材料创新，可以缩短材料研发周期和提高精准性。利用材料基因组学，把整个基底层面数据之间关联特征进行联络，构建在实用应用场景中的精准关系，实现靶向对接，把所需要的场景中的材料特征挖出来，然后通过不管模型构建还是大分子相互作用规律建模过程，包括效果的预测，进行甚至高性能测试，这样可以在整个材料构建方面实现需要场景精准对接。同时，还可能会拓展出一些性能更优的产品。比如在发展多孔材料的时候，就可以通过构效关系，结构、性能、效能可以通过数据挖掘、数据库提炼以后，可以进行定向负极或者定向吸附。

AI焕新水处理工程应用方式。未来水处理行业要想走上高端装备制造业，AI技术应用水处理是必经之路，也将是水处理行业提升的一个非常重要的契机。通过AI把研发的过程和数据资源进行结合，通过预制模块，优化参数，识别关键特征，智慧调控，就可以实现在技术应用到产业升级方面的一些比较深高的提升。在工程方案方面，AI根据数据资源可以加快工程设计方案的优化设计；在设备优化方面，AI能够实现在设计、制造、运行、维护管理方面，效率、效能更高。

AI背景下全景创新要素聚合，主要是从监测到解析、治理修复管控到提质都可以用数据，用人工智能给它赋能，AI才是本质上推动水处理技术和产业重构的驱动力。对于传统的水处理，我们讲到技术创新、产业创新、标准创新，到AI赋能下如何去形成新的技术体系？新的标准体系？新的产业体系？这其中如果加上智慧两个字，会给它插上腾飞的翅膀。在智慧的赋能条件下，生态、健康、“双碳”、AI，就是水处理行业的未来趋向，或者说它的水处理新质生产力的基本内涵。