水資源AI賦能技術指引

◎本書延續《水資源AI賦能》書中所奠定的理念基礎，進一步向「實踐導入」推進。
◎將AI技術實際應用於水資源監測、預測、控制與優化的經驗，轉化為可執行的技術架構與導入策略，補足理論與場域之間的落差。
◎書中不僅詳實剖析水務場域的現場挑戰，並以多年智慧水務導入經驗，系統性地建構出一條具體、務實、可複製的AI應用路徑。

智慧水務的領航者，帶您從理念走向實踐，
讓每一滴水，從「感測」開始，流向「智慧」

水，無聲地流動，卻牽動著城市運行、產業發展、生命安全。
AI，無形地運算，卻能將資料轉為行動，
當水資源管理不再只是靠經驗，而是靠數據；
我們正邁入一個「智慧✕永續✕韌性」的管理新紀元。
期待本書成為水資源管理智慧化道路上的橋梁，
也成為業界導入AI管理與控制技術最值得信賴的助手。

作者將自己30多年來在水資源管理領域，
從資訊化、自動化、智能化，
一路推進到智慧化的研究心得與實務經驗，
整理成一部有系統的作品，
開啟了AI應用於水資源管理系統的討論，
對環保與水務產業有重大貢獻。
本書讓「水資源AI賦能」從理念走向實踐，
並回答了下列問題：
❅它的基礎架構應該是什麼？
❅核心技術模組該如何剖析與運作？
❅如何與既有的控制系統、監測平台做整合與導入？
❅有哪些工具與方法可以實際運用？
讓水資源AI賦能技術，成為可以「動手做」的落地行動！


★★專業推薦★★
葉俊宏 環境部政務次長
王藝峰 經濟部水利署副署長
游源順 內政部國土管理署總工程司
謝勝信 農業部農業科技園區管理中心主任
黃志彬 陽明交通大學講座教授
賴秋助 工研院材料與化工研究所副所長
李丁來 台灣自來水公司總經理
謝宏炅 基士德科技股份有限公司董事長


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卓伯全

國立中央大學環境工程博士／環境工程技師。
現任基士德科技／基士德環科股份有限公司技術總監。
曾任上騰環境工程技師事務所負責人；國立中央大學環工所／國立暨南國際大學土木系／東海大學環境工程與科學系所兼任助理教授。

專長：環境工程系統規劃設計；水與廢水處理工程規劃設計；高級生物脫氮除磷系統規劃設計；水資源再生系統規劃設計；廢水管理資訊系統與決策支援系統建置；水資源管理系統智慧化管理與控制系統建置；人工智慧與決策分析系統建置；環境智聯科技AIoT雲端服務平台系統建置。

一、環境部政務次長　葉俊宏

《水資源AI賦能技術指引》不只是一本技術書，更是一份橋接創新與實務的行動藍圖、一份具體的「轉型教戰手冊」，為我國智慧水務發展提供了清晰的實踐藍圖與技術基石。誠摯推薦給所有關心環境管理、數位轉型與智慧城市發展的朋友深入研讀與參考。

二、經濟部水利署副署長　王藝峰

《水資源AI賦能技術指引》在觀念上、系統模式上及實用技術上，對如何將AI導入傳統水資源管理做了深入的分享，是一本看完就可以動手的實用指引，相信在水務產業會激起波濤般的回響！

三、內政部國土管理署總工程司　游源順

本書的價值，在於它不僅解釋了AI可以如何協助水質監測、預測調度與能耗優化，更進一步回答「怎麼做、怎麼整合、怎麼持續運轉」。從SCADA系統整合、IoT感測布建，到異常判別與自動控制邏輯設計，內容涵蓋從現場操作到策略規劃的各個層次，對政府機關、工程顧問、系統廠商乃至學研單位而言，都是一份極具實用性的參考書籍。

四、農業部農業科技園區管理中心主任　謝勝信

這不僅是一本技術書籍，更是一部融合政策視野、跨域管理與智慧導入策略的綜合型實戰藍圖。書中清晰描繪水資源全生命週期管理中AI的介入節點，從預測規劃、即時監測、處理控制、決策支援，到數位孿生與智慧化控制，每一環節皆建立在深厚的產業經驗與數據治理之上，具備極高的實用價值。

五、臺灣水務產業發展協會理事長　黃志彬

本書出版的目的不僅在於提供方法論，更在於搭建跨領域對話的橋樑。無論您是政府決策者、工程顧問業、系統整合商，抑或專家學者，都能在書中找到對應場景的實用指南和可複製的工具模板——從感測器選型、資料湖構建到強化學習流程管控、MLOps維運框架，都提供了清晰流程與關鍵節點清單。

六、工業技術研究院材料與化工研究所副所長　賴秋助

本書不僅止於系統規劃與技術導入，還納入了AI在水資源場域中的實際應用案例，包括：淨水場加藥優化、污水曝氣節能控制、防洪抽水泵健康診斷、回收水智慧化調度等，每一個案例都對應清楚的操作場景、資料來源、模型邏輯與應用成效。這些案例不僅證明AI在水務系統中是「可行」的，更重要的是，它們清楚指出了「要怎麼做」，這正是本書與眾不同之處。

七、台灣自來水公司總經理　李丁來

我誠摯推薦本書予所有關心水資源管理、推動數位轉型的專業人員、公部門決策者、系統整合商與技術開發者。這不僅是一本技術指引，更是台灣智慧水務走向國際的橋梁與起點。讓我們攜手前行，讓每一滴水都更智慧，讓每一分努力都邁向永續。

八、基士德科技股份有限公司董事長　謝宏炅

本書所彙整的架構、流程與實例，不僅是技術地圖，更是一份行動指南。展望未來，基士德期待在智慧水務的領域與大家攜手共進，立足水環境智慧管理，確保水資源系統穩健運行，以科技賦能水生態，書寫臺灣智慧水務的新篇章。讓我們以「數智驅動」戰略為指引，共同邁向水務管理的綠色永續未來。

當我開始撰寫《水資源AI賦能》一書時，初衷其實很單純——我只是想把自己30多年來在水資源管理領域，從資訊化、自動化、智能化一路推進到智慧化的研究心得與實務經驗，整理成一部有系統的作品，分享給長期在環保與水務產業打拼的同仁們和從業人士。這本書，是我對「智慧水務」理念的實踐，也是我作為環境從業人員，為永續水資源盡一份責任與使命的起點。
但當書出版後，一個問題很快浮現腦海：「AI究竟要如何真正落地在這個既傳統保守又高度專業複雜的產業裡？」
出乎我意料的是，《水資源AI賦能》不僅開啟了AI應用於水資源管理系統的討論，更讓我被外界稱為「智慧水務的推手」，而我所服務的基士德（GSD）公司也被認為是「智慧水務的領航者」。這些肯定令人鼓舞，但我也深刻意識到，那本書僅是鋪設出通往智慧水務的一條道路，卻還未真正解答：這條路該怎麼走？
於是我開始思考，如果要讓「水資源AI賦能」從理念走向實踐，那麼：
★它的基礎架構應該是什麼？
★核心技術模組該如何剖析與運作？
★如何與既有的控制系統、監測平台做整合與導入？
★有哪些工具與方法可以實際運用？
這些問題，不只是技術的挑戰，更是一道「落地的門檻」。
這也正是我寫作本書《水資源AI賦能技術指引》的動機。這不再只是一本談理念、講趨勢的書，而是一部可以「動手做」的行動指南。它不是寫給AI專家看的，也不需要一定是AI工程師才能理解，而是專門寫給那些每天面對水資源管理與控制問題和挑戰的人們，包括政府單位、工程顧問、環保與水務產業的實務者，乃至於科研與學術界的技術推動者。
我始終相信，AI不該只是科技潮流中的熱門詞彙，更不應只是高不可攀的技術象徵。它應該是一套實用工具，能協助我們達到節能降耗、強化管理與提升系統韌性的目標。它應該是讓水資源系統更智慧、更永續的力量引擎。
我期待這本《水資源AI賦能技術指引》，能成為水資源管理智慧化道路上的橋梁，也成為業界導入AI管理與控制技術最值得信賴的助手。讓我們攜手，把「智慧水務」從口號化為實踐，共創水環境管理的新篇章。

推薦序
作者序　
前言．從「可能」邁向「可行」

第一篇：智慧水務系統基本架構
Chapter 1　智慧水務：水資源AI賦能的未來藍圖
Chapter 2　數據驅動決策的起點：感測與通訊技術

第二篇：智慧水務核心技術剖析
Chapter 3　數據驅動決策的基石：水務資料管理與處理技術
Chapter 4　資料邁向決策的核心途徑：水資源AI模型建構技術
Chapter 5　資料驅動管理的實踐樞紐：智慧決策支援與應用技術
Chapter 6　智慧決策行動的觸發核心：控制技術與回饋機制
Chapter 7　智慧水務穩健發展的基石：資安風險控管與AI倫理

第三篇：智慧水務落地應用與場域導入
Chapter 8　AI賦能技術導入動機與價值
Chapter 9　AI賦能技術架構與核心功能模組
Chapter 10　AI賦能技術導入流程與應用案例

第四篇：智慧水務擴展策略、發展趨勢與展望
Chapter 11　AI賦能技術之管理維運、績效評估與擴展策略
Chapter 12　智慧水務發展趨勢與展望

附錄一　水資源AI應用相關關鍵詞彙中英對照表
附錄二　水資源AI應用演算法與工具簡介
附錄三　水務系統中常用之感測器

1.1 水資源管理的問題及挑戰

在全球氣候變遷、水文極端化與高度都市發展的壓力背景下，全球與台灣的水資源管理正面臨一系列錯綜複雜的挑戰。這些挑戰貫穿水資源管理系統的全生命週期，使水源、淨水、用水、污（廢）水、回收水及再生水等子系統皆有其特有的痛點，再加上高科技產業化產生的新興污染物對水質與生態環境的影響，加劇了水資源管理問題的難理解性及突破性。
水資源管理問題，概可分為：系統性問題、管理性問題與決策性問題等三個面向來探討。此三面向問題往往存在著彼此交互及約制關係，進而造成管理上的困難與創新技術導入的障礙。

1. 系統性問題：資源分布與循環機制的失衡
(1) 供需失衡與不確定性增加
氣候變遷使得水源的年際與區域分布更難預測，傳統水庫與地面水系統難以即時因應極端旱澇情況，導致用水預測不精準，調度規劃失衡，衝擊民生與產業用水。
(2) 再生利用效率低落
雖然再生水技術已成熟，但在政策推動、品質穩定性與使用端接受度上仍有限，污水處理後的水未能有效循環，形成資源浪費。
(3) 時空分布不均與都市集水困難
地區性發展差異導致水源開發與使用不均，加上地表集水率下降，削弱整體系統的調節能力。
2. 管理性問題：基礎設施與營運能力的不足
(1) 即時監測能力落後
多數水資源管理系統仍依賴人工採樣與定點檢測，缺乏大範圍、自動化感測網，導致水質異常無法即時掌握，預警能力薄弱。
(2) 資料斷裂（缺失、不完整或中斷）與整合困難
感測器標準不一、資料儲存系統分散，資料無法有效整合分析，導致AI與大數據分析難以應用。
(3) 操作與維運人力短缺
老齡化與人力流動率高，使得現場經驗無法傳承，智慧操作系統推展受限。
3. 決策性問題：從經驗導向到數據驅動的落差
(1) 高度仰賴經驗法則
現場管理多憑操作維護管理者的經驗判斷，缺乏模型或系統決策依據，導致人員異動或突發事件易造成管理失衡。
(2) 缺乏科學化決策支援系統
現有資訊平台多為資料呈現，缺乏深度分析與建議功能，導致決策流程緩慢且非系統化，難以快速應變。
(3) 預警與風險管理機制不健全
欠缺能提前識別異常的預測系統，面對突發水質／水量變化反應延遲。
這些問題導致水資源分配不均、可用水量短缺及水質安全堪憂，使得水資源管理面臨前所未有的挑戰。
因此，隨著全球水資源短缺壓力日益加劇，推動智慧化管理，運用更敏捷、準確與智慧的管理工具，讓資料真正轉化為決策力，並革新水處理技術與完善政策體系，已成為確保水資源可持續利用關鍵。其中，透過人工智慧（Artificial Intelligence, AI）、物聯網
（Internet of Things, IoT）、數據分析及預測模型，可提升水資源調度效率、強化污染監測，並優化決策支援，推動水資源管理進入智慧化新時代，儼然成為勢在必行的策略方針。

1.3 AI賦能技術的核心：「數據」到「決策」的技術鏈

AI賦能之水資源管理系統，係透過先進的數據收集與分析技術，將水資源管理系統及其子系統的設備與裝置所產生的數據，經由智慧物聯網（AIoT）進行收集與解析，並應用智能化操控與AI推論技術，從中提取設備運轉、程序控制及操作維護的操控邏輯和經驗知識，進一步動態回饋至系統，使設備運轉與處理程序持續優化，最終提升水資源管理的智慧化程度。
AI技術賦能水資源全生命週期管理，使其達成管理效率最佳化、設備效能最佳化及操作效益最佳化等目標。同時，透過AI驅動的智慧決策與精準調控，水資源調度更高效、操作維護更智能，進一步促進水資源的可持續利用與系統整體營運管理績效的提升。
因此，一個全面性的智慧水資源管理系統必須具備的特性，包括：
(1) 具高度數據整合，可縮短數位落差及數位科技落差的系統；
(2) 可充分應用一系列新資訊化技術的系統；
(3) AI賦能水資源管理之操作維護、營運管理機制的系統；
(4) AI賦能水資源全生命週期管理的系統；
(5) AI賦能驅動淨零碳排、加速雙軸轉型，邁向可持續發展目標的系統。
智慧水務是一朝向智慧化管理及數據驅動決策的數位轉型過程，亦即AI賦能的水資源管理系統將是以數據為核心，結合水務基礎設施與虛擬決策模型，實現對水資源管理系統的即時感知、智慧分析、動態調控與永續管理。其中，人工智慧（AI）、物聯網（IoT）、大數據與雲端運算等新資訊化技術正成為推動水資源管理系統數位轉型的核心驅動力。
在數位轉型過程，「數據到決策的技術鏈」係指結合了感測、通訊、儲存、分析、預測與決策支援等技術，從資料獲取到做出最佳決策的完整技術流程。
「數據到決策的技術鏈」的基本架構，主要涵蓋6個層級，包括：
(1) 資料感知層（Data Sensing Layer）；
(2) 資料傳輸層（Data Transmission Layer）；
(3) 資料儲存與管理層（Data Storage & Management Layer）；
(4) 資料分析與建模層（Data Analytics & Modeling Layer）；
(5) 決策支援層（Decision Support Layer）；及
(6) 行動執行層（Action Execution Layer）等。
而貫穿整個技術鏈的關鍵技術，尚包括：
▪ A I +大數據平台：如TensorFlow、PyTorch、Spark、Kubernetes；
▪邊緣計算 + 雲端協同：近即時決策支援；
▪資安與隱私保護：資訊安全、資料加密、身分驗證；及
▪知識圖譜（Knowledge Graph）／本體論（ontology）建模：輔助語意理解與推理等。

在智慧化的應用上，AI賦能的目標是建構一個具「即時監測」、「動態調控」、「智慧預測」、「精準決策」的水資源管理系統。在數位轉型過程，「數據到決策的技術鏈」成為發展智慧水務的核心。


以上內容節錄自《水資源AI賦能技術指引》卓伯全◎著．基士德環科股份有限公司出版
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