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產經觀察：德林海步入AI+時代

來源： 中國產經觀察網   日期：2024-05-28 09:30:07  點擊：93902 
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中國產經觀察消息：從無錫德林海環保科技股份有限公司（下稱“德林海”）官微了解到，公司與超越對稱（上海）技術有限公司（下稱“超對稱技術”）、奧瑞德光電股份有限公司（下稱奧瑞德）三方就AI+水治理項目戰略合作協議，助力AI大模型在水環境治理領域的深入應用。

當前以 AI 為核心的信息技術突飛猛進，為水環境領域從傳統的經驗型、定性決策為主向精準型、定量智能決策轉變提供了顛覆性發展的新機遇，為面向未來的健康、可持續、高彈性、智慧化水系統重構創造了可能。

強強聯合  助力AI大模型在水環境治理領域的應用

德林海是一家專注于藍藻治理的領軍企業，依托水網大數據，為湖庫富營養化內源治理提供全面的解決方案、技術裝備及運營服務。作為行業的綜合服務商，德林海在湖泊生態保護領域創新性地建立了全國首家湖泊生態醫院，旨在為湖泊保護開辟新的路徑，湖泊生態醫院將成為湖泊生態環境提供全面、系統解決方案的重要平臺，以科技創新和專業服務為核心，助力湖泊生態保護與修復事業。

 
超對稱技術從2021年開始投入基礎大模型研發，是國內最早獨立從底層研發大模型的團隊之一。BigBangTransformer[乾元]科學大模型是專注于發現新數學物理定律、新科學知識的基礎大模型，是超對稱技術為科研、工程、生產、金融等需要深度推理的領域開發的基座模型。

2022年青島智算及國資的入主奧瑞德后，公司重點布局算力及AI領域，圍繞智算領域開展投資、建設、運營全產業鏈布局。奧瑞德現階段已自持數千P算力資源，實際投產呼和浩特、寧夏中衛等數個智算中心，與呼和浩特、安慶、克拉瑪依等多地政府開展戰略合作，并為多家國央企、互聯網公司、AI企業、大模型訓練公司、各大高校提供算力領域的全方位服務。

鑒于此，奧瑞德、超對稱技術、德林海三方展開深度合作，為實現將 AI 算力和實體產業、應用場景深度結合，擬共同研發合作，助力AI大模型在水環境治理領域的深入應用。

“AI+水治理”項目有望加速落地

三方擬共同合作“AI+水治理”項目，項目依托德林海在國內15個省份27個地市的巨量專業水環保數據，和行業領先的專業分析能力與多年豐富的經驗，結合超對稱方成熟和先進的大模型訓練能力，借助奧瑞德優勢的算力服務能力，共同打造AI+水治理先進生產力。

同時，三方將合作共同研發環境工程水治理大模型，旨在構建一個跨多個學科的環境和水域數據集，通過預訓練讓大模型學習流體力學、生物、生態、地理、地質、大氣等不同學科的知識和實驗觀測數據，應用模型推理來解決水治理領域的一系列未解問題，如水流速度和水能見度的數學關系等。

水治理大模型將成為該領域的智慧大腦，能輔助人類科研人員對觀測數據進行解釋，更準確地預測藻類爆發時間，對水治理的難題提供更可落地的解決方案，成為綠水青山的智能基礎設置。

“AI+水治理”為德林海帶來經濟性并實現數據資源價值

2024年的《政府工作報告》將“大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力”列為政府工作任務的首項。政府報告中指出，深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動。

AI的快速發展，為水環境污染防控、水質安全保障、涉水設施優化重構及流域生態系統管理等技術的研發和創新提供了強大的工具。基于此，德林海通過不斷的創新和技術研發，引領“AI+水治理”場景落地，而隨著AI的應用也能給公司帶來高效性和經濟性的回報，同時激發了數據資源的價值。

德林海在湖庫富營養化及藻類監測方面已從原先實驗室人工檢測轉向人工智能AI識別鑒定，顯著提高了工作效率，縮短了分析時間，通過對表征藻類形態學的大數據挖掘和分析，可實現樣本信息全數字化保存及有效質控，也為后續進一步完善數據庫提供了數據支撐和技術積累。

今年一季度，廣東新豐江河湖長健康工作站已成功簽訂首筆運營維護訂單。服務內容主要包括新豐江水庫藍藻水華風險區域的水質水生態監測、新豐江庫區高分辨率衛星拍攝、無人機航拍以及編制新豐江水庫水質水生態監測分析報告等。
                                            圖片為公司官網

隨著“AI+水治理”項目落地，公司成本支出有望大幅降低，無疑將增厚公司利潤。而有了AI大模型可以更好的對各種原始數據進行加工、深度挖掘，從而為企業政府決策提供可靠的依據。同時，通過AI大模型，將公司巨量的歷史和動態數據進行深度價值挖掘和細分整理，未來有望參與數據交易，為公司數字化板塊形成增值收益。
水與環境過程是涉及地球多圈層、多過程、多尺度和多要素相互交叉作用的耦合過程，其機理復雜，涉及數據量大且多，是地球與生態環境領域的重大科學難題和研究前沿。AI技術與衛星通信、空間定位、遙感、地理信息系統等對地觀測技術進行了有效融合，實現了地球科學大數據平臺構建，從而為流域生態系統的過程解析與綜合評估提供極為關鍵的數據基礎。


編輯：王宇
 

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