技术的发展日新月异，可以肯定的是——人工智能将在生产生活中扮演重要角色，即便如今还有很多它未能深刻影响的“神秘地带”。水务行业就是这样一个人工智能鲜有触达的“神秘地带”。

一些水企正在尝试突破，他们在生产过程中运用了强化学习技术以达到提高质量、减少风险、节约电能的效果。

自来水生产流程（图片来源网络）

无锡某水务集团在近期的一个数字化项目中针对增压泵房泵组控制进行了优化，这项复杂的调度工作以前需要人工操作，依靠人的经验判断开关水泵的时机，即使是最有经验的师傅也很难让泵组维持在最佳特性区间。

他们使用强化学习技术，基于近一年的历史数据和水泵决策流图，根据目标流量、调节池水位和管网状态构建了一个虚拟水泵控制环境，在此环境中学习优化泵频控制策略，经过在线下生产中的实测，实现了千吨水电耗降低10%以上的高效节能。

这是人工智能在水务生产中一次成功的落地。

他们采用的是国内比较知名的智能决策公司南栖仙策研发的数据驱动强化学习技术。强化学习是人工智能的一个技术分支，能够自主地与环境打交道并根据激励、惩罚来决定下一步动作。数据驱动强化学习是一种用数据构建模型，然后在模型中训练并优化策略的技术路线。

将这种技术引入智慧水务有什么明显的好处呢？

充分挖掘企业积累的历史数据资源，改造少，部署快，安全稳定，一个月内出效果

先进的离线强化学习技术和Revive算法，能够在尽可能不干扰泵组正常运行的情况下赋予泵组控制系统超越人类的决策能力

随着时间更迭数据积累而不断自我更新，自动适应设备老化等环境变动，持续优化控制策略，节能效果会越来越好

随着水务行业信息化变革的逐渐深入，智慧水务已是水企圈广为流传的热词。然而中国的水务行业是分散发展的，地域特征明显、规模化不足、行业集中度低，对智慧水务的摸索，有的省份是政府发力主导、企业配合参与，有的省份是企业主动探索、政府予以支持。关于什么是智慧水务，怎么做才能实现智慧水务，没有统一的说法、也没有成熟的样板，这就给了市场很大的创新空间。

人工智能+水务行业前景可观（图片来源网络）

从各地这些年建设智慧水务的经验来看，信息自动采集和可视化呈现是初级阶段需要做的，主要通过传感器和物联网技术实现对生产和流通要素的感知和监测；而后是数据互联与分析、数字孪生，这需要较大规模的数据作为基础，能为生产和运营提供参考信息，但不能产生直接作用；接下来就需要人工智能的深度参与了，比如智能控制、机器代人，无锡某水务集团将强化学习运用到泵组控制的尝试，可谓开创了水务生产智能化的先河。

除此之外，在智慧水务领域，强化学习还可被用于曝气优化、管网优化等方面，更多的应用场景正在涌现，人工智能推动智慧水务升级势不可挡。