當(dāng)前，“黑燈工廠”概念在制造業(yè)風(fēng)頭正勁，水務(wù)行業(yè)也掀起一股盲目跟風(fēng)的“黑燈水廠”熱潮。不少項(xiàng)目將“無人化”包裝成智能化的終極目標(biāo)，大肆宣傳。然而，在這場看似前沿的轉(zhuǎn)型喧囂中，概念與現(xiàn)實(shí)的斷裂日益凸顯。我們必須清醒地指出：脫離水務(wù)行業(yè)根本屬性的“黑燈水廠”，不過是一場華而不實(shí)的營銷表演。水務(wù)的智能化，絕不能淪為對制造業(yè)模式的簡單模仿，而應(yīng)扎根于“保障水質(zhì)安全、穩(wěn)定公共服務(wù)”的行業(yè)本質(zhì)，走一條人機(jī)協(xié)同、務(wù)實(shí)漸進(jìn)的道路。

一、“黑燈水廠”：一個被誤讀的行業(yè)噱頭

談?wù)摗昂跓羲畯S”是否可行，首先要撕開其模糊的定義面紗。真正的“黑燈工廠”，核心在于依托機(jī)器人集群、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能算法等技術(shù)，通過機(jī)械臂、無人搬運(yùn)車、自動化視覺檢測系統(tǒng)等智能設(shè)備，實(shí)現(xiàn)無人化生產(chǎn)的智能工廠，又可稱之為“智慧工廠”、“無人工廠”。照此標(biāo)準(zhǔn)，一個合格的“黑燈水廠”應(yīng)具備：工藝全流程自主控制、設(shè)備故障自診斷自修復(fù)、水質(zhì)風(fēng)險自主預(yù)警與處置、突發(fā)應(yīng)急場景自主響應(yīng)。

然而，審視行業(yè)現(xiàn)狀，絕大多數(shù)所謂的“黑燈水廠”都陷入了“偽黑燈”的誤區(qū)：

“遠(yuǎn)程監(jiān)控+少人值守”，屏幕后仍需人工全天候緊盯，警報一響，立即人工介入;

實(shí)現(xiàn)了幾臺水泵、格柵的自動啟停，核心工藝調(diào)控、水質(zhì)突變應(yīng)對等關(guān)鍵決策，依然完全依賴?yán)蠋煾档慕?jīng)驗(yàn);

減少了廠區(qū)照明，標(biāo)榜“黑燈”。

這些現(xiàn)象的共通問題，是徹底缺失了“自主決策與自修復(fù)”這一黑燈核心。水廠不是標(biāo)準(zhǔn)化流水線，每一方原水的水質(zhì)都不同，受天氣、污染事件、管網(wǎng)負(fù)載等多重動態(tài)因素影響。當(dāng)前的技術(shù)水平，遠(yuǎn)未達(dá)到讓AI系統(tǒng)完全替代人類應(yīng)對復(fù)雜多變場景的能力。因此，行業(yè)目前所鼓吹的“黑燈”，實(shí)質(zhì)只是“自動化升級+智能預(yù)警”的少人值守模式，與真正的“黑燈”相去甚遠(yuǎn)。

二、為何“黑燈”在水務(wù)行業(yè)水土不服?

“黑燈”模式之所以在水務(wù)行業(yè)難以落地，根本原因在于其與行業(yè)的本質(zhì)屬性與發(fā)展階段嚴(yán)重脫節(jié)。

第一，行業(yè)屬性根本不同，水務(wù)不需要“無人化”。

制造業(yè)追求的是標(biāo)準(zhǔn)化、高效率、可復(fù)制的生產(chǎn);而水務(wù)是公共服務(wù)行業(yè)，生命線是水質(zhì)安全的絕對保障和供水排水的持續(xù)穩(wěn)定。水廠運(yùn)行環(huán)境充滿不確定性：原水可能突然被污染，管網(wǎng)壓力可能瞬間陡增，設(shè)備可能在最不希望的時候故障……這些場景要求的是快速、靈活的決策與干預(yù)。當(dāng)前基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型，面對前所未見的突發(fā)事件往往缺乏泛化能力。在此背景下，強(qiáng)推“無人化”，無異于將公共安全置于巨大風(fēng)險之中。

第二，行業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)薄弱，撐不起“黑燈”的架子。

真正的黑燈運(yùn)行依賴全鏈條、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)貫通。但水務(wù)行業(yè)現(xiàn)狀是：

許多老廠傳感器覆蓋不全，數(shù)據(jù)采集存在盲區(qū);

設(shè)備品牌雜、協(xié)議多，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象突出;

歷史工藝數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)積累不足，導(dǎo)致AI模型訓(xùn)練樣本匱乏。

沒有扎實(shí)、全面、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，任何“自主感知、自主決策”都只是空中樓閣。此外，不僅是工藝側(cè)，在運(yùn)維預(yù)警、跨系統(tǒng)協(xié)同、應(yīng)急指揮等支撐“黑燈”落地的配套環(huán)節(jié)，行業(yè)整體仍處于薄弱或缺失狀態(tài)。

第三，行業(yè)真正需要的是“精細(xì)運(yùn)維”，不是“無人運(yùn)維”。

水務(wù)運(yùn)維的痛點(diǎn)不在于“人太多”，而在于效率太低——依賴人工巡檢、被動響應(yīng)故障、維護(hù)成本高、專家經(jīng)驗(yàn)難傳承。智能運(yùn)維的目標(biāo)，是從“事后維修”轉(zhuǎn)向“預(yù)測性維護(hù)”。這意味著，我們應(yīng)該用智能化工具賦能于人，延伸人的眼耳鼻舌身心“六根”感知能力，提升而非取代人;二是把人工解放出來，聚焦于工藝優(yōu)化、策略校準(zhǔn)等高價值工作，這才是提質(zhì)增效的正道。

三、回歸正途：水務(wù)智能化的人機(jī)協(xié)同之路

水務(wù)行業(yè)智能化的核心，不是追求“黑燈”這種形式主義的標(biāo)簽，而是構(gòu)建一個“感知-分析-決策-執(zhí)行”閉環(huán)、人機(jī)高效協(xié)作的運(yùn)營體系。具體路徑應(yīng)聚焦以下三層：

其一，夯實(shí)數(shù)據(jù)根基。對于水務(wù)行業(yè)而言，人工智能落地的第一步在于建立健全高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，具體地說就是數(shù)據(jù)感知三大維度，以設(shè)備智能運(yùn)維為例：一是我們要思考我們到底需要哪些數(shù)據(jù)?存在即合理嗎?不存在的我們就不需要嗎?設(shè)備智能運(yùn)維能夠?qū)崿F(xiàn)運(yùn)營場景多維度數(shù)據(jù)時空連續(xù)性，通過在水泵、風(fēng)機(jī)、格柵等核心設(shè)備上布設(shè)振動、溫度、電流等傳感器，實(shí)現(xiàn)全生命周期的數(shù)據(jù)采集;二是我們要思考我們的數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系是什么?這種關(guān)系產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的價值在哪?從場景需求出發(fā)，基于“功能-邏輯-物理架構(gòu)”健全數(shù)據(jù)體系，讓機(jī)器具備認(rèn)知能力，因此需要以模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建“數(shù)據(jù)采集-邊緣計算-狀態(tài)監(jiān)測-故障診斷-預(yù)測預(yù)警”的彼此關(guān)聯(lián)又互為支撐的數(shù)據(jù)關(guān)系;三是數(shù)據(jù)本身可不可靠?解決數(shù)據(jù)“準(zhǔn)不準(zhǔn)”的問題，我們需要建立完善的數(shù)據(jù)清洗、異常剔除和漂移校準(zhǔn)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可用性，為智能化運(yùn)營提供高質(zhì)量的“燃料”。

其二，重構(gòu)運(yùn)營模式，推動人機(jī)關(guān)系從“替代”走向“共生”。智能化不是“機(jī)器換人”，而是“人機(jī)互補(bǔ)”。例如，在一些智慧水廠實(shí)踐中，運(yùn)維人員通過智能終端接收設(shè)備預(yù)警，AI同步推送相似歷史案例與處置建議，人員結(jié)合現(xiàn)場情況做出最終決策，使整體響應(yīng)效率大幅提升。這種“機(jī)器預(yù)判、人工校準(zhǔn)”的模式，既發(fā)揮了AI的計算與記憶優(yōu)勢，又保留了人類在復(fù)雜情境下的判斷力與靈活性。

其三，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)-業(yè)務(wù)閉環(huán)，讓智能系統(tǒng)在應(yīng)用中持續(xù)進(jìn)化。智能化的生命力源于“業(yè)務(wù)反饋驅(qū)動模型迭代”。例如，通過分析大量管網(wǎng)漏損數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)特定類型的閥門老化與夜間爆管強(qiáng)相關(guān)，進(jìn)而將“閥齡-壓力閾值”規(guī)則融入調(diào)度模型，成功將漏損率顯著降低。這種“從業(yè)務(wù)中提煉問題，用數(shù)據(jù)優(yōu)化模型，模型反哺業(yè)務(wù)”的閉環(huán)，才是智能化持續(xù)創(chuàng)造價值的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)顯示，能實(shí)現(xiàn)這種反饋循環(huán)的水廠，其智能系統(tǒng)迭代速度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)模式，運(yùn)維成本也實(shí)現(xiàn)持續(xù)下降。

水務(wù)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，已步入深水區(qū)。我們必須警惕那些脫離行業(yè)本質(zhì)的技術(shù)堆砌，尤其是不加批判地套用“黑燈”這類外來概念。真正的進(jìn)步，來自于對運(yùn)營本質(zhì)的回歸——要智能，不要“黑燈”;要協(xié)同，不要無人。唯有堅持人機(jī)協(xié)同的務(wù)實(shí)路徑，方能走向高質(zhì)量發(fā)展。

編輯：趙凡