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作者与机构、发表时间及期刊

这篇文章的标题是《Artificial Intelligence Underpins Urban Water Infrastructure of the Future: A Holistic Perspective》，作者包括 Guangtao Fu（University of Exeter, UK），Siao Sun（Chinese Academy of Sciences, China），Lan Hoang（IBM Research, Hartree Centre, UK），Zhiguo Yuan（City University of Hong Kong, Hong Kong）和 David Butler（University of Exeter, UK）。文章发表在 Cambridge Prisms: Water 期刊，发表年份为2023年，文章的 DOI 为 https://doi.org/10.1017/wat.2023.15。

文章主题

本文是一篇综述性论文，探讨了人工智能（AI）在未来城市水务基础设施（Urban Water Infrastructure, UWI）发展中的核心作用，文章从全局视角分析了如何利用 AI 技术提升城市水务系统的可靠性、弹性与可持续性，并提出了五条发展途径：去中心化（Decentralisation）、循环经济（Circular Economy）、绿色化（Greening）、脱碳化（Decarbonisation）和自动化（Automation）。文章还讨论了 AI 在水务基础设施应用中的主要障碍和实际影响。

AI 在城市水务基础设施中的作用

1. 提升城市水务系统性能

该论文从可靠性（Reliability）、弹性（Resilience）和可持续性（Sustainability）三个维度讨论了人工智能技术如何提高城市水务基础设施性能，并介绍了与之相关的四种 AI 数据分析类型（AI Analytics）：

• 描述性分析（Descriptive Analytics）：分析实时或历史数据以了解系统运行状态，如水质、流量、压力等；支持设计基准制定和改进监测策略。
• 诊断性分析（Diagnostic Analytics）：分析数据以探究系统薄弱环节及失效原因，如管道泄漏或污水处理过程中的故障；优化系统维修模式。
• 预测性分析（Predictive Analytics）：通过历史数据预测系统未来状态，用于预测设施老化情况、计划维修工作和应急管理。
• 规定性分析（Prescriptive Analytics）：通过优化技术制定操作和管理策略，用于系统重新设计、干预措施的开发、控制策略的建议等。

例如，机器学习被广泛用于分析污水管网流量预测、污染事件识别、水泵调度等领域，而深度学习在水质监测、压力预测等方面表现出卓越的精度。

2. 支持未来水务基础设施的五条发展路径

作者根据水务系统近三十年的演进历史，提出了 AI 支持下的五条发展路径：

2.1 去中心化（Decentralisation）

去中心化的水管理系统利用局部化的设施处理供水、雨洪管理和污水再生。AI 在规划和管理去中心化系统中可优化资源分配，提高操作的可靠性。例如，AI 可以通过分析地形结构、需求预测和技术能力优化设施的规模和布局。

2.2 循环经济（Circular Economy）

AI 可以促进城市水务系统的资源循环利用，例如污水处理厂通过实时监测关键参数和营养成分实现能源和资源的回收。AI 驱动的机器学习可优化水能源-材料关系网络，实现资源效率的最大化。

2.3 绿色化（Greening）

绿色基础设施（Green Infrastructure, GI）通过自然手段改善城市雨洪管理、污染控制和生态服务。AI 可通过空间数据分析促进 GI 的优化设计，同时通过实时监控提供运维数据以提升性能，如通过土壤湿度和洪水监控优化雨水收集系统。

2.4 脱碳化（Decarbonisation）

针对城市水务系统的温室气体排放，AI 支持开发低碳解决方案，例如利用机器学习估算污水中的温室气体排放，或控制低能耗设施实现净零排放。

2.5 自动化（Automation）

尽管目前水系统自动化仍然局限于单一过程，AI 技术能够推动全系统自动化发展。例如，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在处理不确定干扰和计算复杂性方面表现出极大潜力。

未来水务发展意义与挑战

1. 意义与社会价值

本文强调 AI 技术对于可靠、弹性和可持续城市水务系统的基础性作用，并展示了 AI 在解决水处理、雨洪管理和污染控制领域的跨学科应用。这些技术的实施将支持水务部门向经济高效、资源友好和环境友好的方向转型。

2. 主要阻碍与挑战

作者指出，水务部门在采用 AI 技术时可能面临以下障碍： - 基础设施与技术能力不足：现有数据采集和监测设施覆盖范围有限；低成本、高稳定性的传感器仍需开发。 - 机构与治理问题：缺乏数字化转型的明确战略和动力；缺少技术熟练的员工。 - 社会经济影响：公众对自动化可能带来的失业风险或数据隐私问题感到担忧。 - 技术层面难点：AI 工具的解释性不够可能限制其接受度，此外可靠性、成本效率仍是关键。

通过建设健康的 AI 生态系统，包括水务机构、IT 企业及学术界的合作，可能有效应对这些挑战。

结论与展望

作者认为，AI 技术是支持未来城市水务基础设施从“信息化”向“智能化”转型的战略性工具。文章呼吁加强跨学科合作以及对 AI 系统与技能的投入，以负责任地实施 AI 驱动的解决方案。

本文不仅框定了 AI 技术于城市水务领域广泛潜力，还明确了其五大发展路径，为实现可靠、弹性与可持续的水务系统提供了新的方向。