全康環(huán)保:隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一輪信息技術(shù)的迅速融入，水務(wù)數字化和智慧化已經(jīng)成為不可逆的大趨勢。哈爾濱工業(yè)大學(xué)環(huán)境學(xué)院教授王愛(ài)杰指出，水系統智慧化的基本邏輯架構，從感知層、網(wǎng)絡(luò )層到應用層，從水物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)到云計算和智能融合技術(shù)應用，毫無(wú)疑問(wèn)數據是邏輯的基底――因為獲得高質(zhì)量數據，是提取有效信息、形成新知識和決策智慧化的重要前提。百度智能云把智慧水務(wù)概括為設備智能化和管理智能化，這兩者有賴(lài)于決策智能化。他們認為大數據是決策智能化的核心，是智慧水系統的頂層設計。

一、大數據的概念與特征

美國國家標準與技術(shù)研究院提出了相對權威的定義，大數據指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內用常規軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力的海量信息資產(chǎn)?？梢?jiàn)，大數據具有科學(xué)和經(jīng)濟雙重屬性。大數據具備“5V”特征，即，Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity。海量數據規模、高速數據流轉、多樣數據類(lèi)型、低價(jià)值密度和真實(shí)性，是大數據的標簽。

二、大數據技術(shù)與思維

從科學(xué)屬性理解，大數據的“大”并非形容詞，而是動(dòng)詞，也就是放大數據作為資產(chǎn)的價(jià)值。這正是大數據技術(shù)的戰略意義所在，即通過(guò)對海量數據進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理和“加工”，實(shí)現數據的價(jià)值和“增值”。那么，如何處理和加工數據才能實(shí)現大數據的核心價(jià)值呢？大數據研究專(zhuān)家舍恩伯格指出，大數據思維最關(guān)鍵的轉變在于從自然思維轉向智能思維，使大數據像具有生命力一樣，獲得類(lèi)似于“人腦”的智能，甚至智慧。因此，獲取大數據，需要突破常規的思考維度，發(fā)展“融合”的思維模式。大數據與工業(yè)、農業(yè)、醫療等產(chǎn)業(yè)的深度融合，正代表和催生著(zhù)一種全新文明形態(tài)的出現。

三、大數據技術(shù)的應用

以人工嗅覺(jué)為例，基于仿生原理，利用納米傳感器陣列芯片獲得大數據，結合人工智能算法平臺，可以讓機器具備人的嗅覺(jué)和感知力?？捎糜跉怏w泄漏診斷、揮發(fā)性污染物監測等智慧感知系統。當然也完全可用于污水廠(chǎng)的臭氣監測。這樣的融合思維模式，必然需要研究范式的支撐。因此，不同學(xué)科方法的融合用于大數據處理成為一種必然選擇。

王愛(ài)杰團隊開(kāi)發(fā)了生物暗信息挖掘ROMIDAS系統。微型生物對于維持水系統結構和功能穩定性起著(zhù)至關(guān)重要的作用，僅細菌和古細菌的細胞數量就高達1.2 × 1030個(gè)，可以繞地球3圈。然而，人類(lèi)對水系統生物信息的認知嚴重缺失。2019年發(fā)表在Nature Microbiology的文章表明，全球污水廠(chǎng)活性污泥微生物組細菌約10億種，而我們能確定功能的還不足0.05%，其余信息仍為暗信息。ROMIDAS是一種新型傳感系統，連續流經(jīng)微流控室的活性污泥，相當于被標記了時(shí)間軸的連續樣本，可以原位無(wú)損地采集可量化的圖像數據。圖像數據、結構化數據等單一維度信息，通過(guò)多源異構數據融合，可獲得難以實(shí)時(shí)測量的“暗信息”，建立新的可量化指標，如污泥膨脹指數與水體富營(yíng)養化指數等，并納入水系統狀態(tài)評估體系，從而將看不見(jiàn)的“暗信息”呈現為大數據源。

四、水系統大數據的意義

對于水系統而言，從生物信息到系統的功能，存在認知斷層。但是王堅院士曾指出：挖掘“暗信息”的目的是要顛覆認知，這正是大數據的科學(xué)價(jià)值體現。從數據、到信息、到知識、到?jīng)Q策，不僅僅是建立邏輯關(guān)聯(lián)的“接口”，更為重要的是，通過(guò)描述發(fā)生了什么、預測將發(fā)生什么、進(jìn)而決策應該做什么，這才是智慧的內核。而且，大數據的應用正在不斷打破學(xué)科的邊界，實(shí)現專(zhuān)業(yè)間數據的貫通與融合。比如，一個(gè)智慧管道的例子，通過(guò)融合3S、三維仿真、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等原理和方法，可以提供管道數據動(dòng)態(tài)更新、智能監控等服務(wù)。

依托人工智能技術(shù)研發(fā)的管道內窺攝像檢測系統和缺陷自動(dòng)判讀算法，可識別結構性及功能性缺陷，實(shí)現缺陷空間定位。如接口損壞、異物堵塞、滲漏等，用于評估排水管道完整性和指導管網(wǎng)修復。不同學(xué)科數據融合，原生數據與此生數據迭代，會(huì )產(chǎn)生更“大”的數據表現形式和更大的數據價(jià)值！以數字孿生賦能水廠(chǎng)為例，基于數字孿生引擎，可以對水廠(chǎng)不同工段關(guān)鍵參數進(jìn)行監測，結合智能模型，實(shí)時(shí)優(yōu)化工藝設備參數，實(shí)現智能投藥、精準曝氣，從而降藥耗、降碳耗、降碳排。

水業(yè)，密切關(guān)聯(lián)著(zhù)能源、工業(yè)、農業(yè)、建筑、交通等行業(yè)。水的循環(huán)流動(dòng)，勢必牽引著(zhù)數據在多個(gè)行業(yè)之間流動(dòng)。無(wú)形之中，水業(yè)數據化身為行業(yè)之間信息的樞紐。水業(yè)的數據通過(guò)“跨界融合”，很可能在“智慧城市”的“政務(wù)平臺”上呈現出重要的經(jīng)濟價(jià)值與社會(huì )價(jià)值。例如，水環(huán)境實(shí)時(shí)監測、水質(zhì)及污染治理等多要素的可視化分析，可以為政府的科學(xué)決策提供重要依據。從數據資源到數據資產(chǎn)，正是大數據的科學(xué)屬性與經(jīng)濟屬性交匯的具體體現。

大數據之“大”，關(guān)鍵是思維模式的“大”、研究范式的“大”和應用融通的“大”。大數據的大，充分體現了融合之道，是思維模式 的“融合”、是方法路徑的融合，更是行業(yè)發(fā)展理念的融合！其實(shí)，目前水系統的數據還遠未達到“大數據”的程度。這是智慧水務(wù)平臺建設的一個(gè)痛點(diǎn)，但也正是我們的努力方向所在。我們堅信，大數據開(kāi)啟了一個(gè)重大的時(shí)代轉型！未來(lái)社會(huì )的競爭，一定是對大數據的競爭！未來(lái)社會(huì )的繁榮，一定是因大數據所撬動(dòng)的數字經(jīng)濟和生態(tài)文明而繁榮！