作为2025中关村论坛年会的重要组成部分，中关村国际技术交易大会“全球高校科技成果转化促进大会”近日在北京工业大学奥林匹克体育馆举办。除了信息量“爆炸”的3场主题论坛外，现场观众把眼光和镜头对向全球高校科技成果转化主题展。
在该主题展综合展区的正前方，是一个服务京津冀城市水环境治理的城市污水处理全流程智能优化运行平台。在北京工业大学智慧环保北京实验室里，这个平台连接着数十公里外的污水处理厂，工作人员通过操作调控，污水在程序控制中逐渐净化，最后由废水变为生活用水。
让本已失去应用功能的水变成可以用的再生水，这是件利国利民的事。在这条路上，北京工业大学党委副书记乔俊飞带着团队走了二十多年。二十多年前，污水处理过程控制在国内还是“学术荒漠”，城市污水治理是个难题，运行不稳定且成本高。经过近些年的艰苦攻关，形成了一些新技术并得以运用。
在污水处理中，如何让处理成本更低，怎么才能使污染物排放更少，是个永久的课题。近日，乔俊飞在接受新京报记者专访时表示，人工智能（AI）在完成污水处理调控任务中展现强大的能力和优势，是打好污染防治攻坚战的利器。“只要有人类存在，污染治理这个事业就永无止境。”
北京工业大学党委副书记乔俊飞。受访者供图
人工智能可以应对污水处理的复杂过程
新京报：从冶金领域转向环保领域，是什么契机促使你研究的领域发生了变化？这两个领域之间有哪些相通之处？
乔俊飞：我博士就读于东北大学，师从于冶金自动化领域知名专家柴天佑教授，我的博士课题是做关于冷轧板带板形控制的研究。博士毕业后，进入天津大学博士后流动站，研究方向也没改变。直到2000年，我入职北京工业大学后，才开始涉入环保领域。
那个年代，随着城市化进程的加快，城市污水的产生量越来越大，但城市污水处理率比较低。一些大城市陆续建起了污水处理厂，但小地方的污水就直接排放了，对环境造成了比较大的影响。我记得，当时全国约有超过半数的河流湖泊水质受到不同程度的污染，环境保护显得愈发紧迫。可以说，我国的污水治理也是从这个时候开始得到了各级政府的重视。
北京的城市发展更快，人口急剧增加，导致水资源严重短缺。当年北京市启动了“首都二四八重大创新工程”，水资源可持续利用是产业化示范项目之一。此外，随着北京产业结构调整，钢铁工业逐步向周边城市疏散。问题在哪里，我们就要去哪里研究。作为北工大的老师，我们的研究必须紧跟北京市发展的需要。多方面的因素，促使我转入城市污水治理研究领域。令人欣慰的是，在今天再生水已经成为北京“第二大水源”，约占北京淡水资源的近三分之一。
板带轧制和污水处理都属于流程工业，具有流程工业的共同属性，但二者又有明显的差异。板带轧制过程物理特性相对明确，轧制速度相当“快”，要求轧出的产品不仅要薄，且内部应力要均匀，否则在使用时就会变形。而污水处理不一样，它的处理过程相对较“慢”，但其变化剧烈，生化反应过程复杂，难以刻画出其动力学特性，常规控制方法无法使用。
新京报：你的研究突出人工智能要与环保融合，你是从什么时候开始研究人工智能的？你也曾表示“人工智能是以更高标准打赢污染防治攻坚战的重要‘法宝’”，人工智能在污水处理中的核心价值到底是什么？
乔俊飞：我在读博士期间就从过程数据的角度探索板形缺陷识别，提出了用自适应谐振神经网络做薄板板形模式分类，算起来从事人工智能研究已近三十年了。人工神经网络是一种旨在模拟人脑结构和功能的信息处理系统，是人工智能的主要分支。大约在15年前，我们提出的《人工神经网络结构自组织设计方法及应用研究》项目就曾获得国家自然科学基金资助，是国内较早研究神经网络结构设计的学者，我们通过建立神经网络性能与神经网络结构元素之间的关联关系，设计结构动态在线学习算法，使得神经网络结构能够根据承担的任务来自主设计、自动调整。这也是“生成式人工智能”的一种实现方式。
我们知道污水处理过程最突出的特点是入水不确定性、随机性，生化反应过程复杂。这种依靠微生物生命活动来降解有机污染物的过程，难以建立起精确数学表达模型。而人工智能是处理数据的有力工具，可以通过过程数据来解析和调控污水处理过程。随着信息技术的发展，污水处理过程中很多数据得到实时测量，这些数据可以及时地反映出污水的流量、组分和各类污染物的含量。及时处理好这些数据，并从中挖掘出有用的信息，对污水处理调控至关重要。此外，污水处理过程相对缓慢，完全满足人工智能迭代学习的时间要求。因此，人工智能在完成污水处理调控任务中展现强大的能力和优势，可以说是打好污染防治攻坚战的利器。
新京报：在你看来，当前中国污水处理行业智慧运行亟待突破的“卡脖子”问题是什么？
乔俊飞：污水处理的目标是出水水质稳定达标且处理成本最低。要想实现这个目标，就必须对污水处理过程进行适时最佳调控。要做到适时最佳调控就要知道污水处理过程状态和出水水质的信息。而出水水质检测多数需要经过化学反应，检测时间长。比如COD（化学需氧量）需要3到4个小时才能获得，BOD（生化需氧量）的精确测量需要5天左右。关键水质参数不能实时检测，就无法做到对污水处理过程实时调控。因此，污水处理出水水质检测是行业共同面临的“卡脖子”难题。
污水处理过程调控的另一个难题是由于进入污水处理厂的入水处于开放的状态，水质水量、污染物成分和污染负荷一直都在变化，导致污水处理一直没有一个稳定的过程。这就要求过程控制器要随着污水的变化而不断地调整，对这样的非平稳过程实施稳定控制本身就是控制界的难题。再加上污水处理是一个公益事业，在稳定达标的前提下，希望运行的成本最低，这就要求对工艺设备进行优化配置，实现约束条件下的优化运行。想去给这种非平稳、随机变动剧烈的对象做精准控制，难度很大。另外，从社会要求来看，不管是污水排放，还是再生水回用都要达到国家标准。随着环保意识的加强，国家标准也在提高，其运行成本也会上涨，就必须寻求更好的技术去满足要求。这样，处理成本和达标运行在博弈中助推技术迭代进步。
服务京津冀城市水环境治理的城市污水处理全流程智能优化运行平台。新京报记者 张 建林 摄
污水处理需要机器人能参与，但不一定要把它做成人形
新京报：在今年的中关村论坛上，你和团队研发的城市污水处理全流程智能优化运行系统闪耀亮相展会。这个系统工作原理和优势是什么？
乔俊飞：从现场的工艺流程模型上可以看到，污水经过粗格栅和细格栅过滤进入初沉池，经过物理处理后的废水进入生化反应池，这是污水处理中最重要的环节。在生化反应池中，水里的微生物通过生命活动对污水中的有机物实现降解。之后，处理后的水进入二沉池，实现泥水分离。被净化的水再通过膜进行深度处理后，就成了再生水，可以重新回到人们的生活中。
具体来说，这个城市污水处理智慧运行系统，就是要实现污水处理全流程的优化运行。这个技术先后攻克了污染物实时检测、装备适时配置和全流程优化控制等共性难题，率先实现了城市污水处理过程“智能感知-动态优化-自主调控”，为城市污水高效资源化利用提供了智慧大脑。这些研究成果公开发表后，得到国际同行借鉴使用，相关技术也获得国家科学技术进步奖二等奖、日内瓦国际发明金奖等。可以说，智能优化运行系统有力地推动行业数字化转型，引领污水处理行业智能化发展。
新京报：你长期从事计算智能与智能优化控制领域研究工作。你如何看待当前备受关注的人形机器人？在未来人形机器人和污水处理会有相关的应用前景吗？
乔俊飞：实际上，机器人介入制造过程并不是新鲜事。很早以前在流程工业生产线上就使用了机器人技术，像机械臂这类设备，只不过它只是模拟人身体的部分功能，而不是以人的形态出现。近年来，人形机器人越来越受到社会的关注。但从应用角度来看，机器人的造型不是关键，关键是机器人所具备的功能和解决问题的能力。当然，对于服务机器人，特别是家政服务机器人，用户可能会更接受人形机器人。在同样性能的前提下，人形机器人可能会比其他形式的机器人更具有挑战性。比如把机械臂固定安置在一个操作台上，你不担心操作台重心的变化。但人形机器人不一样，机器人本体也在灵活变动，这就对研制提出了更高的要求。
当前，人形机器人本身就有商业价值，有些场景需要的不是用机器人来工作，而是需要有个人形机器人参与，吸引顾客。我个人认为，随着机器人广泛介入生活，人们对机器人形状的关注热度会逐步下降，各行各业最终还是会选用自己最合适的智能机器来完成工作。在污水处理厂，其特殊的环境对人来说并不是很友好，所以肯定存在用智能机器人来参与污水处理过程的场景，但我们也不一定必须把它做成人形。
从实用角度来讲，当自动化机械能够进入千家万户的时候，最终还是要考虑性价比。但不可否认的是，目前机器人的需求量是很大的，并会逐步进入服务行业。
新京报：数据安全和隐私保护是人工智能应用中的重要问题，在污水治理领域，存在涉及数据安全和隐私的问题吗？
乔俊飞：环境数据确实带有保密性质。不是任何个人或者任何单位都可以随意向外界公布环境相关数据，目前环境的数据都由相关政府部门来发布。我们研究的目标是做工业互联网架构下的智慧水厂运行，颠覆现在的运营管理模式，实现数字经济分享功能。在接触企业过程中，不少企业就担心数据泄露问题，所以数据安全对于污水治理尤其重要。因此，一方面需要通过协议约定数据的使用管理，另一方面需要采用区块链等技术实现数据存储、传送，具备操作权限的人才能够看到数据，确保数据安全。
打造工业互联网智慧水厂，降低数字化智能化开发成本
新京报：本届中关村论坛上，有来自全球20个国家的93所高校，其各自探索的大学科技园建设机制、科技成果转化模式被大会组委会汇编成册，收录了105个案例。让污染防治的中国方案走向世界，你如何看待当前中国环保技术在国际上的地位和影响力？
乔俊飞：在早期，我们主要引进发达国家污水处理技术，处于跟着别人学习的阶段。进入新世纪以来，随着国家对环境治理的重视，污水处理厂也越建越多，我们开始自主探索核心技术。由于我国人口多，污水量大，污水处理厂也最多，这就为我们提供了一个天然优势场景。需要是技术最好的驱动源，实践运行是技术精进的主要路径。就像医生看病一样，病例见得越多，水平提高也就越快。经过近二十年的发展，我国企业不仅解决了国内的污水处理问题，有部分企业甚至走出国门，开始给别的国家建设污水处理厂，去运营管控污水处理。
目前，世界上百万吨以上的大型水厂，中国占到了百分之七八十，我们已经积累了较为丰富的治理经验。未来，在大型水厂运营管理方面，我们完全有可能引领该行业的发展。再比如在水厂建设方面，我们也逐步取得领先地位。目前环境友好式的下沉式水厂，我国也是最多的。下沉式水厂建在地下节省了空间，水厂上面可以规划景观绿化、运动场地等，邻避效应好，周边老百姓接受程度也高。从这种新的运营模式来看，我们反而走到前面。
新京报：对于智慧环保领域的未来发展，你还有哪些期望和建议？
乔俊飞：关于污水处理，不论是达标排放，还是再生利用，应该说是没有最好，只有更好。怎么把成本做得更低，怎样把污染物降到更少，这是一个永恒的课题。所以我觉得，只要文明的人类存在，这个事业就永无止境。就像刚刚提到的，随着社会的发展，人们对环境的要求越来越高，相应的标准也越来越高，这就需要不断提升技术，更新装备。可见，污水处理事业任重道远。
现在污水处理行业的运营模式还是以厂为单位，而我们现在想做的是打造一个工业互联网，把每一个智慧水厂挂到这个互联网上运营。因为从未来发展来看，数据共享力度越大，经济成本就会越低。在工业互联网上面研发一个垂直大模型，通过“云边端”结合，把各个智慧水厂管控起来。共性化的任务放在“云”侧完成，个性化的任务则放在“边”侧和“端”侧完成。这样一来，数字化智能化开发成本就会大幅降低，实现数字共享。当然，这个设想肯定不是10年或8年就能做到的，它需要长期的努力。从经济回报和数据安全来选择，大家肯定会把数据安全放到更加优先的位置，数据安全问题是实现工业互联网运营的核心问题。
新京报：做这一行有哪些成就感？另外，你有什么经验和建议可以分享给青年科研人员？
乔俊飞：我觉得正向激励对科研工作者来说至关重要。在我们初期做污水处理优化控制时，由于没有太多的研究成果能借鉴，也有忐忑不安的心理，但还是硬着头皮坚持下来了。直到2006年，有一家大型环保企业主动找到我谈合作，我才感觉到自己的工作得到别人认可，更加增强信心，科研工作也慢慢进入了良性发展阶段。再到2011年，我负责的《城市污水处理过程建模、控制与优化》获得国家杰出青年基金资助，更加坚定了从事这个事业的决心。经过几十年奋斗，在控制领域里，只要提到污水处理控制，大家就会想到北工大，可能会闪现出“乔俊飞”这个名字，我觉得这是我科研生涯中最大的成就。
对于学生和现在的青年科研人员来讲，我觉得首先还是要找到自己真正的兴趣，因为喜欢的事情干起来不觉得累。其次是能够“坐得住”，任何成绩的取得都不是一蹴而就的，必须付出艰辛的努力。我时常和自己的学生说，你们要是管理不好时间，就按照我的时间来，我什么时候来，你们就什么时候来，我什么时候走，你们就什么时候走。当然，我的学生都非常务实能干。
新京报记者 张建林
编辑 张磊 校对 刘越