本项目立足集团全面深化数字化转型与精细化运营的战略需求，旨在突破城乡排水系统复杂水文水质耦合机理与人工智能边缘软测量核心算法这一技术瓶颈。项目研发重心聚焦于“AI核心算法”与“边缘硬件实体”的深度融合，以常规易测物理参数传感器为前端触角，辅以专用的边缘计算硬件终端作为物理载体，实现彻底脱离外部网络算力的管网水质高精度本地反演估算。项目聚焦化学需氧量（COD）与氨氮两项核心指标，形成面向地下管网场景的高精度软测量与边缘端自主推断能力。通过在真实管网及污水站开展深度应用示范，最终为集团构建一套单体造价显著降低、具备全天候自主脱网感知能力的新型智能节点，形成以核心软测量算法为灵魂、具备独立知识产权的水务AI边缘硬件产品矩阵。
构建包含不同水期及管网特征的高质量水质多模态数据库；底层固化AI算法对化学需氧量（COD）、氨氮反演误差≤20%，单次推断时延≤1秒；实现复杂深度学习模型向百KB级微控制器固件的极限压缩。完成可直接投入运行的软硬一体化实体装备研发；硬件主板内嵌国产独立NPU加速芯片，外壳结构达到IP68级防护防腐标准；具备微功耗休眠唤醒与数据断点自动本地缓存续传功能。
选取典型管网节点与微型污水站密集布设多维物理传感器阵列及标准水质采样仪，开展跨季节、跨管网拓扑结构的长周期实地数据采集作业。引入自适应异常值滤波算法对海量粗糙数据进行清洗与对齐，构建标准化样本的水质多模态特征数据库，探明非稳态流场下基础物理电信号与化学需氧量（COD）、氨氮两项核心指标之间的高维非线性演化规律。依托高质量数据库，对融合动态图学习（DGSL）和crossmamba的复杂深度神经网络进行离线集中深度训练，确保原始模型具备极致的反演精度。最后，集中攻克高精度深度学习模型的工业化轻量压缩与底层固化技术。运用知识蒸馏策略，以高算力端训练完成的庞大教师网络指导边缘端轻量级学生网络的学习；通过结构化网络剪枝，按敏感度梯度剔除冗余神经元连接；并运用低比特动态量化技术将模型中的32位浮点型权重强行转化为整型。最终将大型AI软测量模型无损转化为百KB级别的二进制机器码，为后续的硬件固化烧录提供核心算法固件。
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