水是生态文明之基，治污是绿色发展之要。当前，污水处理厂智能化改造面临投入成本高、在线监测数据可靠性不足、自动化设备利用不充分、运行控制依赖人工经验等难题。2026年暑期，中国科学院城市环境研究所"清源智水"实践团在王晓君老师指导下，赴黑龙江齐齐哈尔与浙江杭州等地，围绕"机理约束与AI分析双驱动"的低成本污水厂智能化改造主题开展实地调研，探索经济可靠、可持续升级的改造路径。让我们跟随镜头，重温这段用脚步丈量青春、用实践点亮记忆的闪光时光。

城市环境所社会实践宣传视频

　　实践第一阶段，团队深入多家不同类型污水处理厂开展调研，全面了解各类水厂的控制逻辑、工艺现状与改造需求。团队先后调研了首站飞鹤奶粉污水厂、齐齐哈尔金属新材料产业园区污水厂、克山县县级污水处理厂及克山县乡镇级污水处理厂四座站点。

调研飞鹤奶粉污水厂SBR处理系统

　　团队还与紫金矿业相关负责人交流高盐工业废水资源化方向。高盐工业废水处置是行业亟待攻坚的核心难题，传统蒸馏工艺运行成本居高不下，且废水富集多种重金属。如何以低成本工艺实现有价金属高效回收、同步削减水体重金属污染及污泥后续处理，具有极高研究价值。

团队成员与紫金矿业相关负责人交流高盐工业废水处理

　　实践第二阶段，团队赴杭州走访浙江海拓、申能环境、浙江艾摩柯斯三家智慧水务企业，从行业实践角度探寻智慧水务的实现路径。

团队成员出发杭州前的讨论

　　在浙江海拓环境技术有限公司，成员们与公司团队深入交流智慧水务的实现路径与核心技术。团队认识到，智慧水务建设不能只依赖复杂算法和大型平台，而应首先保证传感器数据真实可靠、设备控制稳定有效，再分阶段增加数据分析与智能决策功能。

团队成员与浙江海拓环境技术有限公司相关负责人交流

　　在申能环境科技有限公司，团队实地了解了从在线数据采集、设备运行监控、工艺流程展示到异常报警和运行管理的整体实现方式。团队认识到，智慧水务不仅是数据可视化，更重要的是打通数据采集、状态判断、异常预警和控制执行之间的联系，可充分利用原有设备分阶段建设，减少重复投入。

团队成员参观申能环境科技有限公司展览馆

　　在浙江艾摩柯斯环境科技，团队与公司负责人及相关技术人员围绕AI技术在水务行业的应用场景深入交流。AI能从长期积累的运行数据中提取变化规律，帮助运行人员提前发现异常、优化工艺参数、降低能耗，但应用效果高度依赖在线监测数据的准确性和连续性。AI的价值并非替代人工和传统控制系统，而是在现有自动化基础上提升水厂的感知、分析和决策能力

团队成员与浙江艾摩柯斯环境科技相关负责人合影

　　本次实践围绕污水厂智能化改造的水质监测、自动控制、算法部署及软硬件协同等科研问题，走访多地污水厂与智慧水务企业，梳理行业智能化升级的痛点与技术瓶颈。调研表明，国内多数污水厂虽配有 PLC 自动化系统，但运行仍依靠固定参数和人工经验。曝气能耗高、药剂投加过量、回流排泥调控不匹配等问题突出，传统控制难以应对进水水质波动，制约节能降碳潜力释放。结合现场调研与企业反馈，团队凝练出适配国内水厂的低成本智能化升级思路：污水厂智能化改造不应盲目引入大模型，而要构建可靠感知 — 稳定控制 — 智能优化 — 安全执行完整技术链，采取 “先数据治理、设备稳态监控、异常识别，再逐步接入 AI 预测优化” 的分步实施策略，破解行业 “重算法、轻工程、落地难” 的困境，为中小型水厂智能化改造提供参考。

　　本次实践打通理论与工程现场，厘清机理约束 + 数据智能双驱动方案的适用边界，锻炼了科研凝练与工程研判能力。后续团队将依托调研成果，持续深耕机理与 AI 融合的污水智能调控技术，完善低成本改造方案，推动调研成果转化为科研论文与行业建议，助力水务行业低碳智慧转型。