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文汇 17分钟前

上海交大李金金团队又出手了,携手联合水务,物理 AI 降维求解“水”的复杂性

昨天下午,联合水务集团总部会议室气氛热烈。江苏联合水务科技股份有限公司与上海金珵科技有限公司(上海交大人工智能与微结构实验室的产学研成果转化主体)战略合作签约仪式在此隆重举行。这标志着联合水务与上海交大在产学研深度协同创新方面迈入实质性落地实施阶段,为推动水务行业高质量发展注入强劲动力。

联合水务集团董事长、总裁俞伟景,董事、执行总裁刘猛,董事、高级副总裁陈樵等集团高管和上海交大人工智能与微结构实验室主任、金珵科技创始人李金金及副总经理管磊等高管出席签约仪式。上海市人工智能行业协会秘书长钟俊浩,上海交大工研院执行院长、上海交大人工智能校友会副会长刘晓娜莅临现场共同见证。

复杂非线性难题,需 AI 高维解法

如果将南北两极的直线距离铺开成尺,一只蚂蚁或许穷尽一生也难以从这头抵达那头——但若将皮尺对折,二维平面里的遥不可及,在三维空间中瞬间消弭。

现代工业生产本身就是一个高维、非线性的复杂系统。物料、设备、环境和工艺参数并非彼此孤立,而是在时间推进中相互影响。过去存在于制造业中 " 无解 " 的复杂难题,往往可以被 AI" 降维 "。

这正是李金金教授团队的核心方法论所在。作为上海交通大学教授、人工智能与微结构实验室主任、金珵科技创始人,李金金带领团队深耕底层算法十余年,聚焦 AI for Science 与工业时序大模型,自研出 ManuDrive 闭环工业 AI 底座,首次将时间维度 AI 算法引入工业自控,搭载 127 套标准化通用功能模块,实现流程制造、离散制造全行业的自主感知、预判与闭环调控,被业内称为 "AI 老法师 "。

这套系统的价值已在多个工业场景中得到验证。在新疆川宁生物的发酵车间,500 立方米发酵罐过去依赖老师傅定时人工调控,产量长期难以突破瓶颈。团队在高温车间驻扎 9 个月完成首个全流程部署—— AI 接管后一个月,发酵产量提升 3 至 5 个百分点,生产波动降低 50%,新增效益上亿元。更令人惊叹的是,该大模型能够在发酵刚启动 2 小时时就精准预测出后续 178 小时完整发酵曲线,预测准确度高达 99.9%。

相关成果在 2026 世界人工智能大会上获得联合国秘书长古特雷斯的重点关注与充分肯定。

AI 老法师,青出于蓝而胜于蓝

联合水务集团是一家综合性全方位的水务上市公司,成立 23 年来,拥有国内 27 家运营公司,以及海外 1 家供水公司和 1 家污水处理运营公司(9 座污水处理厂),拥有丰富的水务运营场景、成熟的产业运营体系与规模化项目落地能力。

联合水务集团董事长、总裁俞伟景表示,水务行业同样面临高维复杂难题的困扰——进水水质波动大、来水成分复杂、工艺参数耦合性强,过往智慧水务相关探索进展有限。

AI 将给水务带来怎样的变化?其一,让 " 隐性经验 " 变为 " 数字逻辑 "。 与制造业的 " 老师傅 " 一样,水务行业同样依赖资深工程师的经验判断——什么时候调整曝气量、什么时候加大药剂投加、如何应对突发的水质冲击。ManuDrive 的技术路径是将这些隐性经验封装进算法体系,让 AI" 学会 " 水务工艺的复杂逻辑,再依托实时数据持续迭代、自主优化。

其二,实现 " 时序感知 " 的智能调控。 水务处理同样是物质在时间流中的连续转化——今天的进水水质变化,可能影响未来数天的处理效果。ManuDrive 首次将时间维度 AI 算法引入工业自控,能够持续判断生产状态、预测变化趋势并调整控制策略。这意味着污水处理厂可以提前预判水质波动、动态调控工艺参数,从 " 被动应对 " 走向 " 主动预判 "。

其三,构建 " 数据资产与知识大脑 "。 双方合作将助力联合水务在高浓度污水处理生产智能调度、水务工艺智能控制、运行数据资产与知识大脑等方面取得突破性成果。分散在各个水厂、各个工程师脑海中的运营经验,将被系统性地沉淀为可复用、可传承的数字资产。

AI 赋能水务模式将推广到更多缺水国家

在双方代表的共同见证下,联合水务执行总裁刘猛与李金金分别代表两家公司签署了战略合作协议。双方将加速推进首批 AI 智慧水务示范项目落地投产,持续深耕产学研联合创新、国家级科创项目攻关与标杆工程建设。

联合水务董事、执行总裁刘猛和金珵科技创始人李金金签署合作协议。

李金金在签约仪式上表示,将充分发挥实验室在物理 AI 方面的核心技术优势,深耕水务垂直赛道,依托产学研协同创新模式,打通科研成果产业化落地通道。

联合水务集团已将 " 智慧水务 +AI+ 机器人 " 作为战略重点发展方向,成功研发并应用了智慧无人船、沉淀池清洗机器人、轨道巡检机器人、巡检机器狗等高科技产品。此次与上海交大人工智能与微结构实验室的战略合作,将进一步增强集团科技创新核心优势。

双方还约定了一个富有远见的蓝图——在加速推进首批 AI 智慧水务示范项目落地投产,将把 AI 赋能水务的模式推广到沙特等中东缺水国家。沙特当前 75% 的民用水来自海水淡化,计划 2030 年将该比例提升至 90%。当地污水处理需求巨大——除生活污水外,还有大量石化相关的工业污水场景。联合水务本身已在沙特市场落子布局:公司作为牵头方组成的联合体中标沙特国家水务公司市政污水处理厂长期运维合同第 10 包(北部区域)项目,涵盖 4 省 9 座污水处理厂,。中东地区水务在极端气候条件下的工艺稳定性、高盐度废水处理、复杂工业废水的达标排放……这些正是 AI 可以发挥 " 降维 " 优势的场景。

从 " 老师傅 " 的经验到 AI 的算法,从国内的复杂工况到海外的广阔市场,这场 AI 与水务的深度融合,正在将一个高维的产业难题,降维成一个可解、可复制、可输出的数字方程。

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