实现自主性行为及目标导向的基础
如昼 · 水务AI智能体平台
首页 / AI智能体重塑 水务运营生产力
如昼科技深耕水务行业多年，聚焦一线城市排水、污水核心业务。AI水务智能体平台的首次发布，标志着如昼科技从数字化平台解决方案提供商，正式迈入智能服务新阶段
AI水务智能体平台依托数据底座、大语言模型、知识库、多模态数据处理等能力，搭建覆盖污水生产运营助手、设备全生命周期管家、水质达标分析顾问、环保迎检智能管家等全场景应用，为水务行业提供全方位 AI 赋能解决方案，发展新质生产力
AI水务智能体平台依托数据底座、大语言模型、知识库、多模态数据处理等能力，搭建覆盖污水生产运营助手、设备全生命周期管家、水质达标分析顾问、环保迎检智能管家等全场景应用，为水务行业提供全方位 AI 赋能解决方案，发展新质生产力
产品架构
水务行业"小模型+大模型"协同架构
如昼科技提出"小模型做判断、大模型做表达"的水务AI落地原则：小模型负责实时数据异常检测、工艺参数预警等高确定性任务；大模型负责报告生成、政策解读、跨部门沟通等需要语义理解和逻辑表达的任务。两者通过智能体编排层协同，既保证准确性，又具备交互温度。
覆盖多场景的智能助手
方案咨询
从"经验驱动"到"数据决策"污水厂生产运营助手基于自然语言秒级查询工艺参数、设备状态与历史趋势，并自动生成带异常标注与归因的日报/周报/月报，同时根据进水波动与实时数据智能推荐曝气量、回流比等工艺调整方向。
数据成果：上海某污水厂上线后，报表编制时间从 4 小时/天 → 20 分钟/天，工艺异常响应速度提升 50%
污水生产运营助手
设备全生命周期管家
水质达标分析顾问
环保迎检智能管家
行业知识库全景图
如昼科技水务AI智能体知识库体系
知识库是智能体的"行业大脑"。如昼科技已构建覆盖污水处理、排水管网、泵站运维、水质监测等12大专业领域的结构化知识库，整合国家/地方标准200+项，上海本地数据资产10 万+条，确保智能体回答"说得准、说得透、说得接地气"。
常见问题FAQ
什么是水务AI智能体？和传统智慧水务平台有什么区别？
传统平台是"人找数据"——操作工得会查系统、会看报表、会写 SQL。水务AI智能体是"数据找人+主动建议"——你直接问"昨天进水 COD 为什么飙高"，它自动调取 SCADA、历史经验数据，给出归因分析和工艺调整建议。如昼科技的智能体基于大语言模型+行业知识库，能理解自然语言指令，把"经验藏在老师傅脑子里"变成"7×24 小时在线的数字化专家"，实现经验平权、数据决策、知识普惠。
污水厂适合上AI智能体吗？需要具备什么数据基础？
适合，而且不需要等"数据完美"再上。如昼科技采用"小模型做判断、大模型做表达"的架构：小模型负责实时数据异常检测、工艺参数预警等高确定性任务；大模型负责报告生成、政策解读、跨部门沟通等语义理解任务。即使数据基础薄弱的厂区，也可通过知识库先行+数据逐步接入的方式，3 周内完成首个智能体上线。我们已在某污水处理公司完成数据中台建设，为 AI-ready 底座打下坚实基础。
城投体系的水务公司如何落地AI智能体？
如昼科技已深度服务某污水处理公司，形成"数据中台+智能体平台+驻场陪跑"的三段式落地路径。第一阶段打通数据孤岛，构建统一数据底座；第二阶段部署运营分析助手、专家经验库、生产总结文档输出等场景化智能体；第三阶段建立反馈闭环，让智能体越用越聪明。整个路径兼顾业务紧迫性和技术可行性，不搞"大而全"的推倒重来。
排水泵站能不能用AI智能体替代人工巡检？
可以，但不是简单替代，而是"人机协同、提效降险"。如昼科技"排水哨兵"智能体已在某排水公司泵站试点部署，结机器人装备，实现异常识别-自动上报-工单派发的闭环。摄像头从"机械记录"升级为"有温度可交互的哨兵"，雨天溢流、设备异响、水位异常等场景可实现提前 4 小时预警，让一线人员从"疲于奔命"转向"精准处置"。
大模型在水务行业应用，数据安全怎么保障？
如昼科技采用私有化部署+本地知识库架构，敏感生产数据不出域。同时，我们支持"小模型本地推理、大模型云端调度"的混合架构，核心工艺数据留在本地，仅非敏感的语义理解任务调用云端能力，兼顾智能化与合规性。
AI智能体能帮污水厂写生产总结报告吗？
能，而且写得快、写得准、写得有洞察。如昼科技"生产运营助手"可自动读取 SCADA、水质在线监测、化验室数据，生成日报/周报/月报，并自动标注异常时段、关联工艺调整记录、给出下阶段运行建议。传统模式下，一个厂的生产月报需要工艺员花半天整理数据、半天撰写；智能体模式下，10 分钟出初稿，工艺员只需审核把关，把精力放回工艺优化本身。
水务AI智能体和 RAG 技术是什么关系？
RAG（检索增强生成）是水务AI智能体的"防胡说"机制。大模型本身不懂水务行业细节，容易"一本正经地胡说八道"。如昼科技通过 RAG 技术，把行业知识库、地方标准、项目实操数据与大模型结合：用户提问时，系统先从知识库检索相关依据，再让大模型基于检索结果组织语言。这样既保留了大模型的表达流畅度，又确保回答"有依据、可溯源、说得准"，实现"小模型做判断、大模型做表达"的协同。
如昼科技的水务AI智能体支持哪些大模型？
已适配 DeepSeek 满血版、文心一言、通义千问等主流大模型，并支持 MCP 协议接入，实现智能体能力的可持续扩展。在实际部署中，我们根据客户网络环境和业务场景灵活选型：对数据敏感型客户推荐私有化部署 DeepSeek；所有模型均通过水务行业知识库微调，不是"通用大模型直接上岗"，而是"懂水务业务的大模型专家"。
水务AI智能体和 RAG 技术是什么关系？为什么你们强调 RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是水务AI智能体的"防胡说"机制。大模型本身不懂污水厂的具体工艺，如果直接问"我厂二沉池污泥沉降比突然升高怎么办"，通用大模型可能给出不靠谱的建议。RAG 技术先让智能体在如昼科技的行业知识库中检索相关案例、标准、专家经验，再把检索结果"喂"给大模型生成回答。好处是：回答有依据、可溯源、不胡说。如昼科技已构建覆盖污水处理、排水管网、泵站运维等 12 大专业领域的结构化知识库，整合国家/地方标准 200+ 项，上海本地数据资产 10 万+ 条，为 RAG 提供坚实底座。
多维度的知识体系
智能体核心执行流程
