8月26日傍晚，中国政府网公众号发布《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，这份继2017年《新一代人工智能发展规划》后的国家级战略文件，不仅是AI领域的全面升级，更像一把钥匙，为传统行业打开了智能变革的新大门。

水务领域作为支撑经济社会发展的“生命线”，一头连着城市运转，一头牵着民生福祉，从水源地保护到管网输送，从污水处理到再生水利用，每一个环节都暗藏效率提升与价值重构的可能。当“人工智能+”的东风吹向水务行业，政策里的每一个关键词、每一个时间节点，都在透露未来10年的机遇密码。

一、政策里的“水务密码”：从关键词读懂战略方向

国家政策文件的每一个表述都经过精心设计，尤其在“人工智能+”行动意见中，几个高频词与特殊概念，直接指向水务领域的转型重点。

密码一：高频词里的“水务需求” 

“人工智能”在文件中出现85次，而“加快/加速”（25次）、“创新”（20次）、“融合”（7次）、“普惠”（5次）这几个词，对水务行业更是精准“画像”：

“加快”指向水务的“紧迫性”：我国现有供水管网漏损率约10%，部分老旧城区甚至超过15%，每年浪费的水量相当于10个西湖；污水处理厂的能耗占城市公共设施总能耗的15%，“加快智能改造”已成必然。 

“融合”指向水务的“全链条”：从水源地监测、水厂生产、管网输送到用户用水、污水回收，AI需要打破各环节的数据壁垒，比如让水厂的水质数据与管网的压力数据实时联动，避免“水厂达标、用户端不达标”的问题。

“普惠”指向水务的“民生性”：农村饮水安全工程覆盖数亿人，但部分地区仍存在水质检测滞后、运维能力不足的问题，“智能普惠”意味着要让偏远地区的村民也能享受到与城市同等的水质保障——比如通过便携式AI检测设备，实现“取水即测、数据即传”。

密码二：时间节点里的“水务目标” 

文件明确的2027年、2030年、2035年三个时间点，与水务领域的发展规划高度契合：

2027年（距今2年）：对应“十四五”水务规划收官，政策要求“70%的智能终端普及率”，落实到水务领域，意味着70%的县级以上水厂要实现智能监控，供水管网的智能检漏设备覆盖率需达到60%以上，从“人工巡检”转向“AI预警”。 

2030年（距今5年）：与“碳达峰”目标同步，水务行业需实现“90%的重点环节智能化”——比如污水处理厂的能耗通过AI优化降低15%，再生水利用率提升至30%，AI驱动的“海绵城市”管理系统覆盖80%的地级市。 

2035年（距今10年）：对应“基本实现社会主义现代化”，水务领域将全面进入“智能水务社会”：水源地水质实现AI实时监测，供水管网漏损率控制在5%以下，污水处理实现“零排放”与“资源化”，AI成为水务治理的核心支撑。 

密码三：“智能原生”里的“水务新物种”

文件首次提出的“智能原生”概念（底层架构基于AI的企业/产品），对水务行业是颠覆性的信号。以往的水务改造，是“给传统水厂装AI监控”“给老旧管网加传感器”，而“智能原生”意味着要诞生一批“从设计之初就以AI为核心”的水务新物种：

 -比如“AI原生水厂”：不是在现有水厂基础上改造，而是从选址、建设到运维，都由AI规划——AI根据水源地水质波动预测生产参数，根据城市用水高峰自动调节供水量，甚至能自主诊断设备故障并联动维修团队。 

比如“智能原生管网系统”：不是给旧管网加检测设备，而是用AI模拟城市水文模型，设计出“自适应压力”的管网布局，同时通过数字孪生技术，实时映射管网运行状态，提前规避爆管风险。 

这就像移动互联网时代“原生APP”颠覆PC端适配产品一样，未来10年，水务领域的真正机会，藏在这些“AI原生”的新物种里。

  
二、为什么这次水务转型“不一样”？

从历史对照看变革逻辑 要理解“人工智能+水务”的分量，不妨对比两个关键节点：

2015年“互联网+”政策与2025年“人工智能+”政策，两者对水务行业的影响，有着本质差异。

 2015年“互联网+水务”的核心是“连接”：比如用物联网传感器采集水厂数据，在手机端查看水质指标，本质是“数据可视化”，解决的是“看得见”的问题。但彼时的水务行业，仍面临“数据不会用”“问题难预测”的困境——比如管网漏损，传感器能发现“漏了”，但无法提前预测“哪里会漏”；污水处理厂能看到“水质不达标”，但无法快速判断“是哪个环节出了问题”。

 而2025年“人工智能+水务”的核心是“重塑”：AI不再是“辅助工具”，而是“决策核心”。

它能解决水务行业的三大核心痛点：

1. “预测难”：比如通过AI分析历史降雨数据、管网压力数据，提前72小时预测城市内涝风险，联动排水泵站提前调蓄；

2.“效率低”：传统水厂的加药环节依赖人工经验，AI能根据实时水质数据自动调整药剂用量，既降低药耗成本，又避免水质波动；

3. “成本高”：农村饮水工程运维难，AI能通过低功耗传感器+边缘计算，实现“无人值守、异常自动报警”，大幅降低运维成本。  

更关键的是，这次政策将“人工智能+科学技术”放在六大重点领域首位，对水务行业意味着“底层技术自主可控”。以往水务领域的智能设备，核心算法多依赖进口，而现在政策鼓励“从0到1”的创新——比如开发专门用于水质预测的国产大模型、自主研发管网漏损诊断的AI算法，这为水务企业打开了“技术突围”的窗口。

三、水务领域的“六大机会赛道”

：从技术到民生的落地场景政策明确的“科技-产业-消费-民生-治理-全球合作”六大领域，在水务行业都有具体的落地场景，每一个赛道都蕴藏着百亿级甚至千亿级的市场空间。

1. 科学技术领域：水务“专用大模型”的突围机会 

文件提出“加快科学大模型建设应用”，对水务行业而言，“水务专用大模型”将成为核心突破口。这类大模型不是通用AI，而是基于海量水务数据训练的“行业专家”：

水质预测大模型：整合水源地、水厂、管网的历史数据，能预测未来7天的水质变化趋势，比如提前预警暴雨后水源地的浊度升高，帮助水厂提前调整工艺；

管网漏损大模型：输入管网材质、使用年限、压力数据、地质条件等信息，能精准定位“潜在漏损点”，将漏损检测效率提升3倍以上； 

污水处理大模型：根据进水COD、氨氮等指标，自动优化曝气、脱氮等环节的参数，降低污水处理能耗10%-15%。 

 目前国内水务行业的大模型仍处于空白阶段，谁能率先突破，谁就能成为水务领域的“OpenAI”。比如某环保企业若能开发出“县域污水处理大模型”，覆盖全国2000多个县的污水处理厂，仅服务费就能形成百亿级市场。

2. 产业发展领域：“智能原生水务企业”的培育机会

政策鼓励“培育智能原生企业”，水务行业的“原生机会”集中在两个方向： 

智能水厂建设：未来新建水厂将不再是“传统工艺+AI改造”，而是“AI原生设计”——比如深圳正在试点的“无人水厂”，从进水到出水全流程由AI控制，工作人员只需在后台监控，水厂占地面积减少50%，运维人员减少70%；

水务装备智能化：传统的水泵、阀门是“被动运行”，智能原生装备则是“主动感知”——比如带AI芯片的智能阀门，能实时监测流量、压力，发现异常自动关闭，同时将数据上传至云端，形成“装备-平台-运维”的闭环。  对中小企业而言，不需要做“全产业链”，专注一个细分环节就能切入——比如开发“AI水质传感器”，替代传统的人工采样检测，仅国内水厂的传感器更新需求就有百亿规模。 

3. 民生福祉领域：“普惠水务”的下沉机会 

政策强调“普惠”，水务行业的民生机会集中在“城乡供水一体化”与“农村饮水安全”：

城市端：AI智能水表的普及：传统水表需要人工抄表，AI智能水表能实时上传用水量数据，还能监测“异常用水”（比如夜间持续流水，可能是水管漏水），提醒用户及时维修。目前国内智能水表普及率不足30%，未来10年将提升至90%，市场规模超千亿；

农村端：AI轻量化运维方案：农村饮水工程点多面广，运维成本高，AI轻量化方案能解决这个痛点——比如用“太阳能+低功耗AI传感器”监测水源地水质，数据通过4G/5G传至县级平台，一旦超标，自动向运维人员发送短信预警，一套方案成本仅几万元，适合在全国农村推广。  还有一个隐藏机会是“居民水质服务”：比如开发“家庭AI水质检测仪”，用户只需滴入水样，手机APP就能显示水质指标，并推荐对应的过滤方案，这对有老人、小孩的家庭极具吸引力，潜在市场规模达百亿。

4. 治理能力领域：“智慧水务治理”的ToG机会

政务与安全治理的智能化，为水务企业打开了ToG（面向政府）市场：

城市水务调度系统：以往城市供水调度依赖经验，AI调度系统能整合气象、用水需求、管网状态等数据，实现“按需供水”——比如夏季用水高峰前，提前向高位水池蓄水；降雨后，及时调整水厂出水量，避免管网压力过高导致爆管。目前国内仅少数一线城市有这类系统，未来将向二三线城市普及，单个城市的项目金额可达数亿； 

水环境应急指挥平台：针对河流、湖泊的污染事件，AI平台能快速追溯污染源（比如通过水质数据反推污染排放口），模拟污染扩散路径，为应急处置提供决策支持。随着“河长制”的深化，这类平台将成为地方政府的刚需。

5. 消费提质领域：“水务+AI”的C端创新机会 

消费领域的机会，在于“水务服务的智能化升级”：

智能家居水务联动：比如AI净水器与智能水表联动，当净水器滤芯寿命到期，智能水表能检测到出水水质变化，自动向用户推送“换滤芯”提醒，甚至联动电商平台直接下单；

个性化用水服务：比如水务公司推出“AI用水顾问”，根据用户的用水习惯（如洗澡时长、洗衣频率），推荐节水方案，还能根据水质数据推荐适合的洗漱、护肤产品，从“卖水”转向“卖服务”。

6. 全球合作领域：水务AI技术的“出海”机会 

文件提出“帮助全球南方国家加强AI能力建设”，水务领域的“出海”机会集中在两个方向： 

发展中国家的水务基建：很多东南亚、非洲国家面临供水不足、污水处理率低的问题，中国的AI水务技术（如低成本智能水厂、轻量化水质监测设备）正好契合其需求。比如某企业为越南农村提供“AI简易水厂”方案，一套设备成本仅20万元，能满足5000人饮水需求，已在当地落地数十个项目； 

水务AI技术输出：比如将管网漏损诊断算法、水质预测模型授权给国外水务企业，收取技术服务费。目前中国在水务AI领域的技术已处于国际领先水平，未来有望成为全球水务智能技术的主要输出国。

四、普通人与企业的“上车指南”：从行动路径到风险提示

面对水务领域的AI变革，不同角色的参与路径不同，但核心是“找准定位、快速行动”。 

1. 普通人的3条参与路径 

路径一：AI水务内容创作：门槛最低，适合所有人。比如拍摄“AI如何检测管网漏损”“农村智能水厂的日常”等短视频，在抖音、快手等平台科普，吸引关注后可接水务企业的推广（如智能水表、净水器）；也可以写“水务AI政策解读”“本地水务智能化进展”等文章，发布在公众号、小红书，积累粉丝后开展咨询服务。

路径二：水务行业AI工具应用：适合有水务行业经验的人（如水厂工人、管网巡检员、水质检测员）。比如学习使用AI水质分析软件，提升工作效率；或开发简单的AI辅助工具（如用Excel插件自动分析水质数据），分享给同行使用，通过付费会员、广告盈利。 

路径三：水务AI落地咨询：适合有水务行业资源的人。比如帮助传统水务企业对接AI技术提供商，提供“AI改造方案”咨询；或为地方政府的水务智能化项目做前期调研，赚取咨询费。

2. 企业的4个布局方向 

中小企业：聚焦细分环节：不要贪大求全，专注一个小领域——比如做“AI水质传感器”“管网漏损检测算法”“农村水务运维APP”，通过“小而美”的产品切入市场，再逐步扩展。

大型水务企业：打造生态平台：利用自身的数据、资源优势，搭建水务AI平台——比如北控水务、首创环保等企业，可整合旗下水厂、管网的数据，训练水务专用大模型，再向中小水务企业开放平台，收取服务费。

跨界企业：寻找结合点：比如AI技术公司可与水务企业合作，开发专用算法；硬件企业可研发水务专用的AI传感器、控制器；互联网公司可搭建水务C端服务平台（如AI用水顾问）。

创业公司：抓住下沉市场：农村水务、县域水务是蓝海市场，创业公司可开发低成本、易运维的AI方案——比如“千元级AI水质检测仪”“万元级农村饮水监测设备”，快速占领下沉市场。

3. 风险提示与行动建议 

风险一：技术迭代快：水务AI技术（尤其是算法）更新快，企业需建立持续学习机制，比如与高校、科研院所合作，及时跟进最新技术；普通人要定期学习新工具、新方法，避免被淘汰。

风险二：数据壁垒高：水务数据多掌握在政府、大型企业手中，中小企业和个人获取数据难。建议通过“合作共享”（如与水务公司共建数据平台）、“开源数据利用”（如政府公开的水质数据）解决数据问题。

 行动建议： 

学生：学习AI基础知识+水务行业知识，比如选修“环境工程+AI应用”相关课程，未来可进入水务AI企业做产品经理、算法工程师； 

职场人：梳理自身优势（如水务经验+AI技能），向“水务AI专家”方向转型，比如水厂员工可学习AI调度系统操作，成为企业的“AI运维专员”；

企业：先做“最小可行产品”（MVP），比如开发一个简单的AI水质分析工具，测试市场反馈后再迭代，避免盲目投入；  

投资者：关注“有数据、有场景”的企业，避免纯概念炒作——比如那些已在水厂、管网落地AI项目，且有稳定收入的企业，更具投资价值。

五、未来10年，水务行业的“智能革命”才刚刚开始

从政策文件来看，未来10年，水务领域将经历从“人工运维”到“AI决策”、从“被动应对”到“主动预测”、从“单一供水”到“综合服务”的全面变革。到2035年，我们可能会看到：

城市供水管网漏损率控制在5%以下，相当于每年节省数十亿立方米水；

 农村饮水安全实现“AI全覆盖”，偏远地区的村民也能喝上放心水；

 污水处理厂实现“零排放”，污水变成“再生资源”，用于灌溉、工业生产； 

全球一半以上的发展中国家，使用中国的水务AI技术解决供水问题。

 这场变革，不仅是技术的进步，更是水务行业价值的重构——从“重资产运营”转向“轻资产服务”，从“政府主导”转向“市场参与”。

对普通人而言，这是“换赛道”的机会；

对企业而言，这是“弯道超车”的窗口。

 正如政策文件所说，要让“全体人民共享人工智能发展成果”。在水务领域的AI浪潮中，无论是深耕行业多年的从业者，还是刚入行的新人，只要保持开放的心态、持续学习的能力，都能找到属于自己的机会。未来10年，水务行业的最大机会，永远属于那些“敢想、敢做、敢创新”的人。