中山大学计算机学院教授衡益指出，水处理技术在低碳化与资源化方面的协同突破，关键在于与智能化技术的深度融合。这意味着水处理技术的转型升级，需从追求单一技术点的革新，转向依靠智能化实现系统级优化。

传统水处理过程常依赖现场经验和人工计算，存在高能耗、高物耗和低效率等问题。人工智能水务系统能够根据水质、水量及工艺条件等动态变化进行智能决策与调控，对推动水处理行业从“经验治水”迈向“算法驭水”具有重要意义。

污水处理与再利用是实现水资源开源增量的重要途径，但该行业正面临绿色低碳转型的挑战。哈尔滨工业大学教授王威表示，污水本身具有资源属性，但传统处理过程不仅耗散其能量，还将部分资源转化为温室气体，且需额外投入能量与物质，使传统水处理系统成为隐形的“能源消耗和碳排放大户”。

衡益认为，下一代水处理技术应在低碳降耗工艺、资源回收及高效能源利用等领域实现协同突破。这不仅依赖材料科学和工艺工程的进步，更需要智能化技术深度介入，以实现复杂工艺参数的优化调控。

在膜技术方面，南京工业大学教授孙世鹏介绍了纳滤膜技术从基础研究到工程应用的全链条创新路径，并指出未来需引入机器学习等人工智能技术，推动水处理向精准化与智能化跨越。苏州大学副教授罗玖团队则运用人工智能与高性能计算，提出基于超算的机器学习驱动高通量反渗透膜系统多尺度设计框架，大幅缩短设计周期。

催化过程也是人工智能赋能水处理的重要方向。中国科学技术大学教授陈洁洁表示，催化—生化耦合系统需平衡污染物去除率与能耗、碳排放，而人工智能可实现实时监测与调控，通过预测模型智能调整参数，从而降低能耗与温室气体排放。

在新污染物控制方面，中山大学教授杨欣指出，高级氧化技术正走向多元化，人工智能将在催化剂设计、机理解析和工艺优化中发挥关键作用。

材料与工艺的突破只是起点，唯有借助全流程智能决策工业大模型，才能在真实场景中实现各项先进技术的最优协同与效能最大化。中国市政工程华北设计研究总院副总工程师王浩正介绍，其团队研发的水工业大模型已实现供排水全流程覆盖应用，并在探索具身智能体在巡检、诊断与控制中的“大脑”作用。

尽管人工智能在水处理领域已有应用，但仍面临挑战。清华大学副研究员邱勇指出，需解决“什么是好模型”“如何开发好模型”“如何让人用好模型”等问题，以推动垂类模型在水处理领域的深化应用。

中国科学院重庆绿色智能技术研究院副研究员殷逢俊提出构建机理—数据耦合驱动模型，以解决纯机理或纯数据模型在智能控制中的瓶颈。

中山大学教授方晶云认为智慧水务面临三大挑战：基础设施落后、数据质量差、智慧平台功能不完善。她建议推动水处理与人工智能专家的深度协同，促进模型精准调优。

哈尔滨工业大学（深圳）研究员姜继平指出，数字孪生技术在工程应用中价值尚未充分释放，需推进模型工程化、软硬件协同及水信息学内核重构。苏州大学教授王进同样认为，数字孪生可为智慧水务带来新思路，并建议利用云边协同计算与机器学习实现“预测—优化—控制”闭环。

在产学研合作方面，复旦大学教授陆帅提出高校角色定位与产学研合力落地的问题。广州中望龙腾软件股份有限公司研发总监李士才认为，高校应聚焦核心技术攻关，企业提供场景与产品化支持，形成“学术创新—产品迭代”闭环。

天津工业大学研究员胡云霞建议，在推进水处理技术创新时需考虑成本与能耗等现实约束，凝聚行业共识建立分层评估体系，形成适合国情的多元化技术路径。

尽管挑战重重，与会专家一致认为，人工智能、大数据等新兴技术正与传统工业技术深度融合，为水处理行业的智能化与绿色化发展注入强劲动能。