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产经观察：德林海步入AI+时代

来源： 中国产经观察网   日期：2024-05-28 09:30:07  点击：93799 
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中国产经观察消息：从无锡德林海环保科技股份有限公司（下称“德林海”）官微了解到，公司与超越对称（上海）技术有限公司（下称“超对称技术”）、奥瑞德光电股份有限公司（下称奥瑞德）三方就AI+水治理项目战略合作协议，助力AI大模型在水环境治理领域的深入应用。

当前以 AI 为核心的信息技术突飞猛进，为水环境领域从传统的经验型、定性决策为主向精准型、定量智能决策转变提供了颠覆性发展的新机遇，为面向未来的健康、可持续、高弹性、智慧化水系统重构创造了可能。

强强联合  助力AI大模型在水环境治理领域的应用

德林海是一家专注于蓝藻治理的领军企业，依托水网大数据，为湖库富营养化内源治理提供全面的解决方案、技术装备及运营服务。作为行业的综合服务商，德林海在湖泊生态保护领域创新性地建立了全国首家湖泊生态医院，旨在为湖泊保护开辟新的路径，湖泊生态医院将成为湖泊生态环境提供全面、系统解决方案的重要平台，以科技创新和专业服务为核心，助力湖泊生态保护与修复事业。

 
超对称技术从2021年开始投入基础大模型研发，是国内最早独立从底层研发大模型的团队之一。BigBangTransformer[乾元]科学大模型是专注于发现新数学物理定律、新科学知识的基础大模型，是超对称技术为科研、工程、生产、金融等需要深度推理的领域开发的基座模型。

2022年青岛智算及国资的入主奥瑞德后，公司重点布局算力及AI领域，围绕智算领域开展投资、建设、运营全产业链布局。奥瑞德现阶段已自持数千P算力资源，实际投产呼和浩特、宁夏中卫等数个智算中心，与呼和浩特、安庆、克拉玛依等多地政府开展战略合作，并为多家国央企、互联网公司、AI企业、大模型训练公司、各大高校提供算力领域的全方位服务。

鉴于此，奥瑞德、超对称技术、德林海三方展开深度合作，为实现将 AI 算力和实体产业、应用场景深度结合，拟共同研发合作，助力AI大模型在水环境治理领域的深入应用。

“AI+水治理”项目有望加速落地

三方拟共同合作“AI+水治理”项目，项目依托德林海在国内15个省份27个地市的巨量专业水环保数据，和行业领先的专业分析能力与多年丰富的经验，结合超对称方成熟和先进的大模型训练能力，借助奥瑞德优势的算力服务能力，共同打造AI+水治理先进生产力。

同时，三方将合作共同研发环境工程水治理大模型，旨在构建一个跨多个学科的环境和水域数据集，通过预训练让大模型学习流体力学、生物、生态、地理、地质、大气等不同学科的知识和实验观测数据，应用模型推理来解决水治理领域的一系列未解问题，如水流速度和水能见度的数学关系等。

水治理大模型将成为该领域的智慧大脑，能辅助人类科研人员对观测数据进行解释，更准确地预测藻类爆发时间，对水治理的难题提供更可落地的解决方案，成为绿水青山的智能基础设置。

“AI+水治理”为德林海带来经济性并实现数据资源价值

2024年的《政府工作报告》将“大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力”列为政府工作任务的首项。政府报告中指出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。

AI的快速发展，为水环境污染防控、水质安全保障、涉水设施优化重构及流域生态系统管理等技术的研发和创新提供了强大的工具。基于此，德林海通过不断的创新和技术研发，引领“AI+水治理”场景落地，而随着AI的应用也能给公司带来高效性和经济性的回报，同时激发了数据资源的价值。

德林海在湖库富营养化及藻类监测方面已从原先实验室人工检测转向人工智能AI识别鉴定，显著提高了工作效率，缩短了分析时间，通过对表征藻类形态学的大数据挖掘和分析，可实现样本信息全数字化保存及有效质控，也为后续进一步完善数据库提供了数据支撑和技术积累。

今年一季度，广东新丰江河湖长健康工作站已成功签订首笔运营维护订单。服务内容主要包括新丰江水库蓝藻水华风险区域的水质水生态监测、新丰江库区高分辨率卫星拍摄、无人机航拍以及编制新丰江水库水质水生态监测分析报告等。
                                            图片为公司官网

随着“AI+水治理”项目落地，公司成本支出有望大幅降低，无疑将增厚公司利润。而有了AI大模型可以更好的对各种原始数据进行加工、深度挖掘，从而为企业政府决策提供可靠的依据。同时，通过AI大模型，将公司巨量的历史和动态数据进行深度价值挖掘和细分整理，未来有望参与数据交易，为公司数字化板块形成增值收益。
水与环境过程是涉及地球多圈层、多过程、多尺度和多要素相互交叉作用的耦合过程，其机理复杂，涉及数据量大且多，是地球与生态环境领域的重大科学难题和研究前沿。AI技术与卫星通信、空间定位、遥感、地理信息系统等对地观测技术进行了有效融合，实现了地球科学大数据平台构建，从而为流域生态系统的过程解析与综合评估提供极为关键的数据基础。


编辑：王宇
 

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