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2016年以來隨著谷歌公司開發(fā)的AlphaGO機(jī)器人分別贏得對(duì)世界圍棋冠軍李世石和柯潔的人機(jī)大戰(zhàn)，人工智能技術(shù)再一次進(jìn)入全世界普通民眾的視野。伴隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一系列深度學(xué)習(xí)技術(shù)在相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的突破性進(jìn)展，人工智能技術(shù)迎來21世紀(jì)以來的第一個(gè)爆發(fā)期。結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等科技發(fā)展趨勢(shì)，全球科技大國(guó)都在制定和實(shí)施以人工智能為核心的科技發(fā)展戰(zhàn)略。2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出了面向2030年我國(guó)新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。2019年3月，中央全面深化改革委員會(huì)第七次會(huì)議中，審議通過了《關(guān)于促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的指導(dǎo)意見》。會(huì)議中指出，促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，堅(jiān)持以產(chǎn)業(yè)應(yīng)用為目標(biāo)，結(jié)合不同行業(yè)、不同區(qū)域特點(diǎn)，探索創(chuàng)新成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化的路徑和方法，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、人機(jī)協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟(jì)形態(tài)。

人工智能（Artificial Intelligent,簡(jiǎn)稱AI）是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支，被認(rèn)為是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)（基因工程、納米科學(xué)、人工智能）之一。自該領(lǐng)域建立以來，人工智能歷經(jīng)60余年發(fā)展，已經(jīng)形成了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)等為核心算法，以計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器人等為主要應(yīng)用領(lǐng)域的學(xué)科體系。判斷機(jī)器是否具有智能的一個(gè)著名觀點(diǎn)是圖靈測(cè)試（The Turing test）。圖靈測(cè)試由艾倫·麥席森·圖靈發(fā)明，指測(cè)試者與被測(cè)試者（一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測(cè)試者隨意提問。進(jìn)行多次測(cè)試后，如果機(jī)器讓平均每個(gè)參與者做出超過30%的誤判，那么這臺(tái)機(jī)器就通過了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能。2018年5月，谷歌母公司 Alphabet 董事長(zhǎng)John Hennessy 表示,谷歌公司的AI打電話應(yīng)用Duplex已經(jīng)部分通過了圖靈測(cè)試，標(biāo)志著人工智能在自然語言處理領(lǐng)域發(fā)展到了新的階段。

供水系統(tǒng)作為城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的生命線工程之一，其技術(shù)也隨著通訊技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等的不斷進(jìn)步而發(fā)展革新。其中智慧水務(wù)已成為供水領(lǐng)域的熱點(diǎn)。自2008年IBM提出智慧地球理念以來，其內(nèi)涵不斷充實(shí)和發(fā)展，2009年IBM正式提出了“智慧的城市”愿景，并指出城市由服務(wù)體系、居民與社會(huì)組織、交通、通訊、水和能源等核心系統(tǒng)組成。由此，智慧水務(wù)作為其中的重要組成部分也日益得到關(guān)注。對(duì)于供水系統(tǒng)而言，智慧水務(wù)就是依托傳感器、人工智能、自動(dòng)控制、大數(shù)據(jù)分析、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，通過對(duì)系統(tǒng)中壓力、流量、水質(zhì)等參數(shù)的在線采集，借助以人工智能為核心分析手段對(duì)供水系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行認(rèn)知和決策，進(jìn)而通過閥門、泵站等設(shè)施實(shí)現(xiàn)供水系統(tǒng)的工藝優(yōu)化運(yùn)行、漏損控制、節(jié)能調(diào)度、水質(zhì)安全保障等控制過程。

如果把供水系統(tǒng)比作一個(gè)人類生物個(gè)體，水量、水壓、水質(zhì)等傳感設(shè)備就類似人的眼睛、鼻子、耳朵等感覺器官，負(fù)責(zé)采集和接收系統(tǒng)信息，這些信息通過相當(dāng)于人體神經(jīng)傳導(dǎo)系統(tǒng)的通訊系統(tǒng)傳輸至供水系統(tǒng)控制中心,由部署在中心的決策系統(tǒng)對(duì)信息進(jìn)行類似人類大腦神經(jīng)系統(tǒng)的認(rèn)知、分析和決策，再通過下行的通訊系統(tǒng)控制水泵、閥門（相當(dāng)于人體的四肢）等設(shè)備做出相應(yīng)的動(dòng)作，以實(shí)現(xiàn)供水系統(tǒng)的智能化運(yùn)行。顯然，作為認(rèn)知與決策中樞的控制中心是實(shí)現(xiàn)智慧供水的關(guān)鍵，而其依賴的核心就是人工智能技術(shù)，見圖1。

人工智能技術(shù)在供水系統(tǒng)的主要應(yīng)用場(chǎng)景包括設(shè)計(jì)、運(yùn)行管理、調(diào)度決策等各個(gè)層面。在人工智能技術(shù)呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展之前，國(guó)內(nèi)外同行基于傳統(tǒng)的最優(yōu)化算法、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，在供水優(yōu)化設(shè)計(jì)、優(yōu)化調(diào)度等領(lǐng)域已取得大量的研究和應(yīng)用成果。但限于傳感器、通訊技術(shù)以及核心算法等發(fā)展水平，供水系統(tǒng)智能化在相當(dāng)一段時(shí)間內(nèi)發(fā)展的不溫不火。伴隨著在物聯(lián)網(wǎng)、無線通訊、人工智能算法等領(lǐng)域的技術(shù)突破，供水行業(yè)的智能化應(yīng)用也開始呈加速發(fā)展態(tài)勢(shì)。我國(guó)擁有體量龐大的智慧水務(wù)市場(chǎng)，尤其是近年我國(guó)在供水漏損控制等領(lǐng)域的政策導(dǎo)向，促進(jìn)了以智能水表、在線流量計(jì)、水量監(jiān)控信息化平臺(tái)等為代表的智慧水務(wù)相關(guān)技術(shù)和設(shè)備的迅速發(fā)展。以下就目前人工智能技術(shù)在供水行業(yè)中的應(yīng)用情況作簡(jiǎn)要分析。

1.1 群體智能算法在供水系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用

以遺傳算法為代表的群體智能搜索技術(shù)已廣泛應(yīng)用于供水管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)、泵站優(yōu)化調(diào)度等組合優(yōu)化問題。其特點(diǎn)是通過優(yōu)化算法，結(jié)合水力模型工具，從大量可能的設(shè)計(jì)/運(yùn)行方案中選出最優(yōu)的方案，以達(dá)到節(jié)約費(fèi)用、提高運(yùn)行可靠性等目標(biāo)。我國(guó)南京、佛山、廣州等城市水司均開展過基于優(yōu)化算法的供水系統(tǒng)節(jié)能調(diào)度研究，這些可以認(rèn)為是人工智能在供水行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的早期形態(tài)。隨著水量水壓在線監(jiān)測(cè)條件的不斷完善，可用于優(yōu)化運(yùn)行分析的在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不斷豐富，國(guó)內(nèi)外同行已開始將新一代AI技術(shù)應(yīng)用于供水系統(tǒng)節(jié)能等運(yùn)行優(yōu)化問題。如英國(guó)聯(lián)合公用事業(yè)集團(tuán)(United Utilities)利用加拿大Emagin公司的AI平臺(tái)HARVI對(duì)天氣、水量、水泵性能等數(shù)據(jù)分析，在英國(guó)奧爾德姆部分區(qū)域?qū)崿F(xiàn)節(jié)能22％；我國(guó)也已有相關(guān)研究將長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)用于城市用水量預(yù)測(cè)、供水水質(zhì)異常檢測(cè)中，取得了較好的效果。

1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法在供水系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)診斷中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)算法是人工智能技術(shù)的子集，是由機(jī)器（計(jì)算機(jī)）根據(jù)輸入的樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行認(rèn)知訓(xùn)練，利用經(jīng)過訓(xùn)練的模型對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行辨識(shí)和預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)的特征是隨著訓(xùn)練樣本的不斷增多，其模型輸出也愈發(fā)準(zhǔn)確，類似于人類個(gè)體自然成長(zhǎng)的學(xué)習(xí)認(rèn)知過程。基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)供水系統(tǒng)各環(huán)節(jié)過程中的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行智能診斷/行為預(yù)測(cè)具有廣闊的應(yīng)用前景。例如，通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，基于管網(wǎng)在線壓力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合供水管網(wǎng)水力模型，可實(shí)現(xiàn)對(duì)爆管點(diǎn)位精確的定位；又如，已有大量研究利用以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的算法,進(jìn)行膜法水處理工藝中膜通量下降過程的預(yù)測(cè)并取得良好效果；再如，在供水系統(tǒng)資產(chǎn)管理領(lǐng)域，發(fā)源于美國(guó)的Fracta公司運(yùn)用AI技術(shù)開展了供水管道失效概率（Likelihood of Failure，LOF）及相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的咨詢業(yè)務(wù)，為供水公司提供管道更新改造提供決策支持。此外，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的相關(guān)技術(shù)也已應(yīng)用于突發(fā)污染事件的污染源定位、水廠工藝過程參數(shù)優(yōu)化控制等方面。

1.3 語音圖像識(shí)別及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用

語音與圖像識(shí)別是目前人工智能技術(shù)應(yīng)用最成功的領(lǐng)域，已廣泛應(yīng)用于安檢、平臺(tái)認(rèn)證、在線客服等行業(yè)。在供水行業(yè)中，語音圖像識(shí)別也有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。例如杭州臨安、蕭山等供水企業(yè)與國(guó)內(nèi)知名語音識(shí)別科技企業(yè)合作，推出智能語音客服接聽用戶水費(fèi)賬單查詢等業(yè)務(wù)。未來智能語音客服會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)展至用戶水質(zhì)投訴、漏損爆管事件上報(bào)等業(yè)務(wù)。此外，在圖像識(shí)別應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)外已有水廠開展關(guān)于利用圖像識(shí)別礬花形態(tài)進(jìn)而對(duì)沉淀池加藥工藝進(jìn)行調(diào)控的研究應(yīng)用；此外，國(guó)內(nèi)供水企業(yè)已大量開展基于手機(jī)APP的智能抄表作業(yè)，通過圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)抄表作業(yè)中所拍攝的水表照片進(jìn)行分析，以評(píng)估抄表業(yè)務(wù)的質(zhì)量等。

1.4 智能物聯(lián)網(wǎng)在供水智慧化管理中的應(yīng)用

智能物聯(lián)網(wǎng)在供水行業(yè)中的典型應(yīng)用是自動(dòng)抄表（Automatic Metering Reading）。通過有線/無線傳輸?shù)淖詣?dòng)抄表，極大促進(jìn)了企業(yè)對(duì)供水系統(tǒng)中實(shí)時(shí)水量的認(rèn)識(shí)和分析，在漏損控制中發(fā)揮了重要作用。在水廠運(yùn)行管理中，利用各類智能物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備，對(duì)處理工藝中的加藥、反沖洗等實(shí)現(xiàn)智能控制和安全優(yōu)化運(yùn)行，打造人工智能時(shí)代的智慧水廠已成為目前供水行業(yè)追求的熱點(diǎn)目標(biāo)。通過遠(yuǎn)程自動(dòng)控制閥門進(jìn)行管網(wǎng)中供水壓力的實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，從而減少潛在的管網(wǎng)漏損也在部分水司取得了良好的效果；此外，智能管材、智能消火栓等一系列基于傳感器和通訊技術(shù)的新型供水設(shè)施也已在行業(yè)內(nèi)得到越來越多的關(guān)注。在管道漏損智能探測(cè)方面，美國(guó)麻省理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)明了機(jī)器人裝置PipeGuard，可以通過管道內(nèi)水力驅(qū)動(dòng)或者自身電力驅(qū)動(dòng)，在不停水和無需開挖的情況下即可實(shí)現(xiàn)對(duì)漏點(diǎn)位置的檢測(cè)，已在美國(guó)、沙特等的測(cè)試案例中取得了良好效果。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，供水行業(yè)中的各類智能設(shè)備還將進(jìn)一步在硬件端集成智能分析技術(shù)，從而使智能設(shè)備與智能算法更充分地融合和集成，見表1。

總體上，人工智能技術(shù)在供水行業(yè)的應(yīng)用尚處于初級(jí)階段，其所需的條件尚不夠完善。全面實(shí)現(xiàn)供水系統(tǒng)中的智慧化運(yùn)行管理，需要構(gòu)建數(shù)據(jù)生態(tài)、AI算法、計(jì)算能力等三大基石。首先，為使供水系統(tǒng)數(shù)據(jù)在質(zhì)量和數(shù)量上都能滿足相關(guān)智能模型的建模要求，需要發(fā)展相應(yīng)的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，形成供水?dāng)?shù)據(jù)管理層面的完整生態(tài)。然而，目前行業(yè)存在重設(shè)備、輕數(shù)據(jù)，重采集、輕分析等現(xiàn)象（見表2）。造成上述問題的根本原因在于數(shù)據(jù)平臺(tái)缺乏統(tǒng)一規(guī)劃，數(shù)據(jù)共享機(jī)制不夠完善，供水企業(yè)應(yīng)著重就此盡早補(bǔ)齊短板，以免制約人工智能技術(shù)在供水行業(yè)應(yīng)用的快速開展。其次，需要針對(duì)供水行業(yè)的智能化應(yīng)用情景構(gòu)建相應(yīng)的分析決策算法。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括遺傳算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析等，目前以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)算法已在許多領(lǐng)域取得成功應(yīng)用，供水行業(yè)應(yīng)充分借鑒和吸收人工智能科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的最新成果，形成解決本行業(yè)典型問題的創(chuàng)新思路。最后，隨著數(shù)據(jù)分析量的增長(zhǎng)、AI算法對(duì)于高計(jì)算負(fù)荷的特征需求，要求供水企業(yè)有足夠的計(jì)算能力作為保證，必要時(shí)可將智能分析應(yīng)用遷移至具有更龐大算力的云計(jì)算平臺(tái)。

構(gòu)造供水系統(tǒng)的數(shù)字孿生體是未來供水系統(tǒng)人工智能應(yīng)用的核心目標(biāo)。數(shù)字孿生技術(shù)通過對(duì)現(xiàn)實(shí)供水系統(tǒng)的體系化計(jì)算機(jī)仿真建模，通過數(shù)據(jù)及模型更新機(jī)制保持現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)與虛擬系統(tǒng)的同步性，使虛擬系統(tǒng)與現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)、狀態(tài)、行為上呈現(xiàn)如孿生兄弟一樣的特征，進(jìn)而通過對(duì)系統(tǒng)之間的實(shí)時(shí)同步參照進(jìn)行狀態(tài)行為的診斷、預(yù)測(cè)與決策，以保持供水系統(tǒng)始終處于最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)能耗節(jié)約和漏損控制等目標(biāo)。以供水管網(wǎng)為例，通過對(duì)實(shí)體管網(wǎng)的模擬仿真在計(jì)算機(jī)端建立實(shí)時(shí)在線模型，該模型既能根據(jù)管網(wǎng)在線監(jiān)測(cè)的壓力、流量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)校核模型，又能通過模型與實(shí)際管網(wǎng)的狀態(tài)差異發(fā)現(xiàn)實(shí)際管網(wǎng)中的未知問題，最終實(shí)現(xiàn)真實(shí)管網(wǎng)與在線模型信息互相融合、狀態(tài)互相依賴的實(shí)時(shí)同步狀態(tài)。更為關(guān)鍵的是，通過對(duì)狀態(tài)數(shù)據(jù)的持續(xù)吸收和深度學(xué)習(xí)，供水管網(wǎng)的數(shù)字孿生體可以更系統(tǒng)而且更細(xì)致地反映實(shí)體管網(wǎng)內(nèi)在的水力水質(zhì)規(guī)律，從而可利用在線模型的分析診斷和決策能力，為真實(shí)管網(wǎng)的漏損識(shí)別、污染偵測(cè)、優(yōu)化調(diào)度等提供分析決策手段，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來行為并做出智能決策。

邊緣計(jì)算是人工智能在供水系統(tǒng)感知端實(shí)現(xiàn)高層次應(yīng)用的又一重要發(fā)展方向。全球智能移動(dòng)終端的快速發(fā)展,正在構(gòu)建一個(gè)萬物互聯(lián)、萬物感知的智能社會(huì)。物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展又催生了將計(jì)算分析功能前移至感知前端的邊緣計(jì)算系統(tǒng)。在供水行業(yè)，各類傳感器的普及應(yīng)用為邊緣計(jì)算提供了廣闊的發(fā)展空間。以漏損控制領(lǐng)域?yàn)槔?，各類漏損信號(hào)感知的終端設(shè)備可以基于設(shè)備端的邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)探測(cè)漏點(diǎn)位置，減少由于信號(hào)傳輸條件等通訊因素對(duì)其應(yīng)用的限制，同時(shí)也免除了企業(yè)在為此需要構(gòu)建服務(wù)器端分析計(jì)算環(huán)境的成本負(fù)擔(dān)。在以水泵、閥門、水表、流量計(jì)等設(shè)備為代表的智能物聯(lián)網(wǎng)終端領(lǐng)域，邊緣計(jì)算都存在巨大的市場(chǎng)機(jī)遇和技術(shù)前景。

綜上所述，智慧供水是供水行業(yè)的未來，有明確的發(fā)展趨勢(shì)和極具吸引力的前景，但目前人工智能在供水行業(yè)中的研究及應(yīng)用尚處于起步階段，相關(guān)人工智能技術(shù)也僅限于弱人工智能甚至傳統(tǒng)的分析算法階段，以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能技術(shù)尚未在水處理工藝優(yōu)化、健康診斷、漏損控制與節(jié)能等各個(gè)方面得到持續(xù)推廣和深度應(yīng)用；同時(shí)，作為人工智能技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵性前提，供水行業(yè)的數(shù)據(jù)生態(tài)尚未建立，智慧水務(wù)建設(shè)過程中所形成的爆炸式數(shù)據(jù)增長(zhǎng)仍未得到充分有效地的利用；此外，盡管以在線水表為代表的供水物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備取得了快速發(fā)展，并有力推動(dòng)了智慧供水從概念到實(shí)施層面的不斷進(jìn)步，但需要認(rèn)識(shí)到，智慧供水未來必然是集感知-診斷-決策-控制為一體的智能體系，需要結(jié)合供水業(yè)務(wù)需求，圍繞數(shù)據(jù)、算法和智能硬件等層面開展全方位理論探索與技術(shù)革新，更需要供水行業(yè)對(duì)智慧供水的現(xiàn)狀、發(fā)展路線和目標(biāo)形成共識(shí)，切實(shí)踐行人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的國(guó)家戰(zhàn)略，共同努力以實(shí)現(xiàn)我國(guó)供水行業(yè)由傳統(tǒng)保障型向新型智慧服務(wù)型的轉(zhuǎn)變。