夜雨聆风AI渗透率指在某个范围内，有多少人或组织真正用上了AI，而不只是听说或试用。AI正在加速重塑水厂的生产与管理方式，其渗透率可以认为是水厂AI生产力发展水平的重要指标。随着计算型AI在工艺控制、能耗优化等环节的应用逐步深化，以及推理型AI在运营管理、决策支持中的布局不断展开，水厂正在从信息化走向智能化。围绕渗透率的现状、差异与前景进行系统分析，有助于为企业就未来技术规划和投资决策提供方向支撑。
1、范围
以市政污水处理厂、再生水厂为主体，辅以少量规模较大的工业园区污水处理站。
重点关注曝气、加药、污泥处理、能耗优化等核心工艺段及其相关的设备、运维和管理流程，不将在线监测、大屏、SCADA、视频监控、日常巡检等外延场景作为统计主体。
在此基础上，避免使用广义的智慧水务渗透率（通常认为已经达到35%以上）替代AI渗透率，而是分别就适用于工艺控制的计算型AI和适用于运营管理的推理型AI进行独立评估。
2、定义
计算型AI：主要用于水厂生产中的工艺控制，也称AI工艺控制。至少在曝气、加药、回流污泥等中的一个关键工艺段采用机器学习、深度学习、强化学习或机理模型+数据驱动模型结合的方法，形成可持续运行的自动控制闭环。不将恒定溶解氧控制、简单PID、定值加药以及传统规则库视为AI工艺控制，也不将仅用于离线分析或报表的算法纳入渗透率统计。
推理型AI：主要用于水厂运营管理中的推理，也称AI运营管理。指具备自然语言理解、复杂推理、多模态处理能力的大语言模型，以及基于其构建的水务垂直大模型、水厂智能体等系统。在水厂中的作用重点包括：设备管理、安全生产管理、现场运营协同、知识问答与辅导、报表与合规填报等软性运营管理，不直接执行底层工艺控制。
计算型AI工艺控制渗透率：在存量污水/再生水厂中，至少有一个核心工艺段采用 AI 控制系统的厂站占比。下面也称AI工艺控制渗透率。
推理型AI运营管理渗透率：在水厂运营体系中，已有大模型或基于大模型的智能体参与设备管理、现场运维协同、报表与合规工作等的厂站或集团占比。下面也称AI运营管理渗透率。
3、计算型AI在水厂的渗透率
3.1 不等同于智慧水务建设
多份行业研究和白皮书显示，近几年我国智慧水务整体投资持续增长，2025年智慧水务（含供水、排水、水环境等）市场规模预计超过600亿元，大中城市层面智慧水务项目覆盖率达35%以上。然而，这类统计通常采用广义口径，主要覆盖决策平台、管网管理、远程监控、抄表收费等信息化数字化建设，并不意味着厂内曝气、加药等核心工艺已大量采用AI控制。因此，如果直接用智慧水务渗透率代表AI工艺控制渗透率，会严重高估当前技术落地程度，有必要单独对AI渗透率进行从严测算。
3.2 整体仍处个位数时代
综合公开典型案例、地方住建/生态环境部门通报、厂站招投标信息以及行业访谈，可对污水/再生水厂AI工艺控制的渗透水平做出保守区间判断，示范项目集中在大中城市和头部水务集团，典型形态为：
单厂或少数厂部署“智能曝气系统”“精确曝气控制系统”，实现风机变频联动、动态 DO 调节和能耗优化，节电12%–35%不等。
少量项目将曝气与加药、能耗联动，形成“水厂智能工艺控制系统”，入选住建或地方智慧水务典型案例。
对县域、乡镇及中小规模污水厂而言，自动化与在线监测基础普遍薄弱，多数仍依赖人工经验和传统PID，AI工艺控制项目极为有限。
在必须形成自动控制闭环的从严口径前提下，较为审慎的计算是：到2025年底，具备至少一段工艺采用AI控制的市政污水/再生水厂项目渗透率整体约为3.47%–7.62%。其中真正实现多工艺段联动+半自动或全自动闭环的厂站比例明显更低，属于极少数示范工程范畴。
3.3 2026–2030年AI工艺控制渗透率预估
考虑政策推动、示范复制和基础条件改善等因素，按至少一段工艺采用AI控制的项目维度进行讨论，可以对2025–2030年的AI工艺控制渗透率给出一个保守区间判断：
2024–2025年：示范驱动期
渗透率约3.47%–7.62%，集中于大中城市及头部集团核心厂站，主要以智能曝气节能改造为主。
2026–2027年：试点复制期
头部集团在内部复制成熟方案、地方政策将节能与智能化改造挂钩，项目渗透率有望提升至11.2%–22.50%。其中实现多工艺段联动的厂站占比预计不会超过总量的5%。
2028–2030年：稳步扩展期
AI工艺控制控制有望成为中大型新建/改扩建项目的标配选项，智能化改造的项目将会越来越多。在严格假设下，到2030年引入AI工艺控制（至少覆盖曝气、加药或能耗优化之一）的厂站占比可达24.80%–35.75%。然而真正实现HITL人机共治即AI主导工艺策略、人工兜底的厂站比例预计仍低于15%，且高度集中在大城市与大型集团体系内。
4、推理型AI在水厂的渗透率
与AI工艺控制相比，大模型和推理型AI在水厂的角色更偏向“运营智能中心”和“智能助手”，其渗透路径与统计口径需要单独分析。
4.1 大模型在水厂的价值：增强运营管理
近两年，行业内出现了多款面向水务的垂直大模型和水务AI平台，部分产品与通用推理模型结合。当前落地场景主要集中于：运行数据分析与可视化，自动生成运行分析、预警提示；以大模型为底座的Copilot类应用，用于知识问答、规程查询、操作建议草案生成等。可以把大模型在水厂的作用划分为三个维度层级来理解：
认知：水厂知识库与问答助手。将标准规范、运行手册、历史故障案例、实验室报告、设计计算书等汇聚成知识库，大模型提供自然语言问答和操作建议草案。新员工可通过对话学习故障处理流程，运维人员可快速检索相似工况和应对措施。相当于水厂豆包。
分析：多模态数据分析与预测。大模型可同时处理流量水质等时序数据、日志工单等文本、监控画面及现场图像，在统一语义空间内做水质异常识别、负荷预测、调度方案评估等。在多厂、多站运营的集团中，大模型能够快速生成跨厂对比分析、发现运行差异和潜在优化空间。
推理：推理型AI与智能体。大模型具备因果推理、强化学习、世界模型等能力，可以在虚拟环境中对各种极端工况进行仿真推演，生成较为可解释的操作策略。当前典型应用型态一定会是以建议模式存在，即系统提出若干策略选项和风险评估，由值班长和工艺工程师做最终决策（HITL），而不是直接闭环控制。到这一层，AI才会产生对水厂生产力（不是效能和效率）的实质性影响。
真正将大模型直接联动到曝气风机频率、加药泵运行策略的项目非常有限，当前仅有零星示范或试验，主流实践仍把工艺控制与大模型做安全隔离。因此分析其渗透率，大模型更多影响的是设备管理、现场运营、报表与合规这些软性工作，而不是直接接管底层控制逻辑。
4.2 当前应用现状：集团层试点多，基层厂站直用少
在可预见的时间内，大模型在水厂的主流角色会是运营管理的Copilot/智能体应用。与工艺AI的厂站级渗透率不同，大模型推理AI往往以平台+集团级能力的形态出现，其渗透率更多是从是否接入大模型能力的角度来判断。在缺乏统一官方统计的背景下，采用定性+区间的方式估计：
从集团/公司层面看：在大型水务集团、部分地方国企和互联网云厂商合作项目中，引入水务大模型平台的试点数量近两年明显增长。这些平台通常为多个水厂提供统一的数据分析、知识问答、报表生成服务，因此在集团层面的大模型渗透率上看，比AI工艺控制要高。
从单厂站感知层面看：大量基层水厂运行人员对大模型的感知仍然有限，他们更多感受到的是你问我答之类的知识检索，与其对智能化的期望实际上是有偏差的。这导致厂站主观视角的大模型渗透率感知低于集团或公司科信部门统计视角。
在从业者访谈和产品发布节奏的基础上，较为谨慎的判断可以是：到2025年底，在主要城市水务集团/大型运营平台中，引入某种形式水务大模型能力的主体占比，已达到15%左右，但其发挥作用相当有限。原因也很简单，大模型推理能力没有嵌入到业务流程中，比较流于表面。
如果从单厂站真正日常使用大模型辅助设备管理、运行决策和报表撰写的角度看，能感知到并依赖这一能力的厂站比例更低，整体可视为低于2%。
4.3 2026–2030年AI运营管理渗透率预估
参考云厂商、水务IT厂商的产品路线与行业数字化升级节奏，可以给出大致的渗透路径判断：
2025年：概念试点期
大模型集中在头部集团、云合作项目中，以“水务大模型”、智能体试点”形态出现。集团层应用渗透率约15%左右，但厂站层面基本上没有开展，即使开展也是试点体验阶段。
2026–2027年：落地推广期
大模型将逐步固化为智慧水务平台的标准模块之一，在设备管理、日常运营、报表分析与合规管理等发挥作用。在主要省会城市和重点区域，大部分水务集团都将至少接入一种大模型能力，集团层渗透率有望提升至37.4%–51.2%。
2028–2030年：普适工具期
大模型能力将进一步下沉到厂站，运行人员通过中控室界面、移动终端、运维系统可以日常调用报表生成、设备故障诊断及操作建议等等。到这一阶段，大模型在水厂运营管理的渗透率预计将明显高于AI工艺控制。在中大型水务集团内部，绝大多数污水/再生水厂会在某种程度上使用大模型服务；若以厂站层面至少一个关键岗位日常使用大模型工具为标准，到2030年可合理预期达到53.44-66.71%的渗透率区间。
这里需要强调一下：大模型渗透率高，并不等于AI工艺控制渗透率同步拉升。两者在应用层级上有明显区别。
5、AI工艺控制与AI运营管理的协同
5.1 渗透率水平比较
AI工艺控制（智能曝气、加药、回流控制等）
起点低、成长慢，受限于自动化基础、工艺差异与安全责任，2026–2030年在从严口径下预计从3.47%–7.62%提升到24.80%–35.75%。主要手段就是机器学习和深度学习，当然机理模型也必不可少。单个项目OBV高但复制门槛也更高。
AI运营管理（设备管理、运营协同、报表等）
起点相对更高，集中在集团公司平台，2026–2030年预计从约15%的集团试点，提升到53.44%-66.71%的厂站层日常使用。更偏工具化与平台化能力，易复制推广，扩散速度快，但OBV不如AI工艺控制直观。
5.2两者协同路径
AI工艺控制与AI运营管理之间形成协同关系，而不是互相替代。
在前期建模与跨厂迁移上，大模型通过提炼跨厂知识和参数经验，降低AI工艺控制的建模和调试成本，使智能曝气/加药等的部署从高度定制走向模板化+本地微调的模式。
在运行阶段，大模型承担数字班长/运维Copilot角色，帮助运行人员理解AI工艺控制的决策逻辑、解释异常行为、生成调整建议，缓和黑盒恐惧，提高对AI工艺控制的接受度。
在异常和极端工况下，推理型AI可以在虚拟环境中做反事实推演，给出工艺调整策略的备选方案，为AI工艺控制提供上游策略空间，而由AI工艺控制在安全边界内执行精细控制。
计算型AI在水厂内发展下去，会被推理型AI打通。从这个角度来说，推理型AI的渗透才是水厂AI生产力形成的实质性标志。
