从数据到政策：人工智能在水务监管与合规方面的系统综述

为何更智能的水务规则至关重要

清洁、安全的用水不仅依赖管道和处理厂，还依赖能控制污染并保持自来水可饮用的规则。全球监管机构面临老化的基础设施、人手有限以及来自河流、公用事业和传感器的数据洪流。本文回顾了100多项科学研究，以探讨一个及时的问题：人工智能（AI）能否帮助政府更早发现问题、公正执法并为所有人制定更优的水务政策？

研究如何盘点AI与水务规则的关系

作者梳理了2004至2025年间的同行评审研究，重点仅限于将AI直接与水务监管、合规或政策决策联系起来的研究。他们将每篇论文归入三类日常关切之一：控制江河与湖泊的污染、确保饮用水安全，以及管理和升级如污水管网与配水网络等水务基础设施。研究者使用由八部分组成的清单，对每项研究在技术质量、与现行法律与标准的关联、真实案例研究的使用、对公平与信任的关注以及对社会经济影响的考量等方面进行了评分。

AI已在现场发挥作用的领域

约一半的研究涉及河流、沿海水域和污水中的污染。在这些领域，机器学习模型在多年监测数据上训练，以预测有害排放何时何地发生、追踪污染源并优化处理厂运行。另有约三分之一的研究聚焦基础设施，利用AI预测管道破裂、优先安排维修并在气候压力下规划长期投资。虽然比例较小但正在增长的部分研究关注饮用水安全，采用先进模型标识铅与硝酸盐风险、判断水是否适宜饮用，并驱动由在线传感器提供的早期预警系统。在大多数这些工作中，AI充当智能助手——筛选复杂数据，使检查员和公用事业运营者能更快行动，并将有限资源瞄准最重要之处。

从更佳的运营到更佳的政策

许多研究利用AI在现有规则下微调运营：降低成本、减少溢流或更可靠地达到污染物限值。明显较少的研究使用AI来质疑或改进规则本身——例如探究执法是否真正减少违规，或某些社区是否承担了更多风险。有少数“因果”研究正是如此，使用高级统计方法估算政策选择如何改变现实世界的污染和健康结果。其他研究构建了将地图、模型和情景工具结合的决策支持系统，帮助官员在实施前测试不同的政策选项。然而，这些整合性方法仍属少数，大多数AI工作仍与日常立法有一定距离。

信任、公平与算法的人文面向

由于水务决策关乎公共健康和基本权利，对AI工具的信任至关重要。然而，只有大约五分之一的研究明确处理了透明度、安全或偏见等问题。一小部分研究采用了可解释技术，展示是什么因素驱动了模型的预测——例如帮助监管者理解某社区为何被标记为高铅风险。略多于一半的论文讨论了更广泛的社会或伦理问题，例如贫困或农村社区是否更可能遭受违规、项目是否可负担，或如何将地方声音纳入规划。许多公用事业单位和机构也指出了实际障碍：数据分散、缺乏人员专长以及不确定如何将AI整合进现有工作流程和法律框架。

这对清洁水未来意味着什么

综述得出结论：AI已提供强有力的工具来监测水质、更高效地运行处理系统并支持更明智的基础设施投资。但要真正强化水务治理，这些工具必须融入清晰的决策支持系统，与法律标准对齐，并在设计时兼顾开放性与公平性。这意味着构建监管者和社区能够理解的模型，检查社区间的不平等影响，并建立保障措施，使自动化建议仍受制于人为判断。明智使用时，AI不会取代水法或监管者——相反，它可以成为一位务实的盟友，帮助实现更清洁的河流、更安全的自来水和更有韧性的水务系统。

引用: Wang, Y., Wilchek, M. & Batarseh, F.A. From data to policy: a systematic review of AI in water regulations and compliance. npj Clean Water 9, 33 (2026). https://doi.org/10.1038/s41545-026-00555-w

关键词: 人工智能, 水务监管, 饮用水安全, 基础设施韧性, 环境正义