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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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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