图1-集团可视化驾驶舱
当“接入大模型”迅速成 为了行业标配，是能环保却选择了一条更“弯曲”的路——不是为了成为追风少年而接入，而是让DeepSeek真正融入业务系统，让AI技术成为解决实际问题的“决策工具箱”。
今天，我们想和您聊聊，为什么说这是一次“真·深度融合”，以及它如何让水务管理变得更聪明、更高效。
一
图2-DeepSeek部分业务流程
1、不是“为了接入而接入”，而是“为解决问题而融合”
当前，许多智慧水务企业将大模型接入视为“技术秀场”，却忽略了最根本的问题：AI如何与业务场景结合？如何创造真实价值？
而我们与DeepSeek的合作，从第一天起就围绕实际业务需求展开：
➢数据深度融合：将DeepSeek的多源数据处理能力，与我们深耕多年的水质监测、污水系统运维管理，水处理工艺设计打通。例如，通过整合气象数据、提升泵站液位、流量数据、水质传感器及过程监测数据，AI能精准预测工艺运行情况，提前预警水质异常——这不再是“锦上添花”，而是直接减少资源浪费、降低运营成本。
➢拒绝“黑箱操作”：许多企业的AI系统输出的只是冰冷的报告，而我们的平台能让一线人员通过自然对话快速获取解决方案。比如，巡检人员用手机问：“当前进水水质情况下，设备需要怎么启停？用药剂量是多少？”，系统会结合历史数据和实时工况，给出“设备启停推荐时长”或“预计用药类型与剂量”的具体方向。
图3-三维建模与数据融合
2、深度联动污水业务系统，让AI“动起来”
我们的智慧水务平台接入DeepSeek后，每个模块都像装上了“智能大脑”，真正实现“数据流转-分析-决策-执行”的闭环：
场景一：泵站健康诊断
➢传统方式：人工巡检耗时耗力，纸质资料汇总分析及信息传递效率低下，特别是分布式乡镇污水及农村污水场景尤为严重。
➢现在：基于DeepSeek的泵站运维功能，通过融合气象水文数据与泵站物联网感知数据，构建多维度时序分析框架，系统可自动识别流量、液位及设备运行参数，同步参考历史日/月/年周期性波动规律，精准捕获异常峰值并做出预警。结合数字孪生模型与实时数据的双向映射，实现来水趋势预测与泵站健康度的可视化诊断，以此降低人工巡检时效，同时系统提出辅助决策建议供运营管理人员参考，用以提前做出设备运行调整，降低运营安全风险。
场景二：水质安全智能监控
➢传统方式：依赖人工抽检与在线监测相结合，超标才知道。
➢现在：AI实时监测进/出水水质水量及过程仪表数据，结合当前污水厂工艺设计参数，辅助以历史数据、气象数据，进行智能分析预测，当分析结果超过预设风险值，立即出发多级预警信息，在出水水质还未超标时就发出提醒。
图4-出水水质预测功能
场景三：用户服务升级
➢传统方式：污水厂管理人员靠报警规则接收水质、设备报警信息，响应慢、分类难。
➢现在：AI自动分类水质、设备等问题，优先处理紧急工单，甚至联动智能阀门自动关阀止损。某项目试点后，处理时长从48小时缩短至6小时。
3、数据安全与业务可控，做企业“可信赖的伙伴”
许多企业担心AI接入会带来数据泄露风险，或依赖外部模型失去控制权。我们可以选择：
➢本地化部署+私有化知识库：像某地市水务局一样，将DeepSeek模型部署在本地服务器，数据不出局，确保敏感信息（如水质数据，经营数据、用户数据）的安全。
➢灵活定制，拒绝“一刀切”：根据客户需求，可为出水水质预测、用药预测、成本预测等场景开发专属功能模块，让AI真正适配业务需求。
二
这不是一场“技术秀”，而是一次“价值共创”
当行业还在追逐“接入大模型”的标签时，是能环保选择了一条更务实的路——让AI真正成为水务管理的“赋能者”。
无论是工艺优化、降低漏损、保障水质，还是优化服务，我们始终相信：技术的价值，不在于参数有多高，而在于能否解决一个具体的问题。
选择我们，让智慧水务从“概念”变成“实景”！
