7月下旬，智谱清源实践调研团走进邢台江清宇环保科技有限责任公司。作为下游的一线污水处理企业，这家深耕水质监测与治理一线的企业，用实践经验勾勒出环保技术从实验室走向应用场的真实路径，也暴露出行业落地中的痛点与破局方向。

企业负责人谈及行业现状时，先点出了无人船应用的现实图景：“虽然智能监测是趋势，但目前无人船在水质监测领域的实际应用比例仍处低位。” 而刚需场景却十分集中 —— 河道治理断面监测与城市污水管网水质监测，“上游企业偷排、工业污水直排管网，这些都会导致污水处理厂水质超标，监测压力倒逼我们必须寻求更高效的技术方案。”

技术落地的核心挑战集中在精度与干扰的博弈。技术人员在操作间演示时直言：“高光谱检测最大的麻烦是水中杂质和外部光源，直接影响 COD、氮等污染物的测量准确性。” 他们也曾遇到光谱数据与实验室结果不符的情况，“现在靠标准比色卡校准零点，再对比修正数据，这是最可靠的方式。” 而市场对技术的选择标准也很明确：“客户把检测精度放在首位，续航能兼顾当然更好，毕竟数据准了才有意义。”

数据难题与模型适配性构成另一重考验。针对人工智能模型训练缺样本的问题，企业已有务实解法：“多数河道断面能装在线监测仪，实时数据直接读取，省去人工采样的麻烦。” 但不同地区的污水成分差异，又给模型应用设下障碍：“山东的模型到广东可能水土不服，各地工业结构不同，污水成分差太远，模型得因地制宜调整。”

成本与运营模式则关乎技术的普及度。环保部门的反馈直指痛点：“现有技术成本太高，设备体积又大，基层单位很难大规模推广。” 这倒逼企业在商业模式上探索多元路径：“卖设备、做技术服务、租设备加维护，核心是通过实时数据监测、分析水质变化、给出解决方案，形成全链条服务。” 而在运营端，半自动化仍是主流：“无人船传回的数据必须人工复核，有疑点就得去现场采样，这是对数据公信力的基本保障。”

应急响应与技术迭代同样牵动行业神经。“突发水污染时，从发现到溯源最快 1 到 2 天能搞定，而目前市面上的污染溯源精度能控制到小数点后两位。” 负责人补充道。谈及长远发展，政策支持与技术替代成为焦点：“政府补贴能引导企业往环保领域投，但环保研究投入产出慢，实验设备、大模型建设这些环节特别需要政策托底。” 至于未来，他大胆预判：“几年后，无人机可能会威胁到无人船的水质监测地位，技术更新非常快。”

此次调研让实践团深刻认识到，环保技术的落地不仅是硬件的革新，更是场景适配、成本平衡、服务闭环的系统工程。下游企业的实战经验，恰是连接技术创新与市场需求的关键纽带，为行业突破瓶颈、实现可持续发展提供了宝贵的现实镜鉴。

污水处理过后排入河道前，工作人员最后对水质进行人工抽检。

参观水质净化设备