“2025（第十二屆）上海固廢熱點論壇”日前在上海召開。會上，深圳高速環境有限公司（以下簡稱：深高速環境公司）副總經理陳吉藝以“以終為始，數智賦能——開啟項目智慧運營新模式”為題作了主題發言。他指出，數智賦能的本質，從來不是技術的炫技，而是對“運營價值”的極致敬畏——當我們用數據打通從“規劃圖”到“實景圖”的全鏈條，最終成就的是每個項目在全周期中持續創造價值的能力。

深高速環境公司副總經理陳吉藝

2016年，深高速集團注冊成立深圳高速環境有限公司，作為有機垃圾板塊核心平臺。目前，深高速環境公司業務遍及全國13個省，擁有19個項目，設計規模約6700噸/日，總資產已達到120億元，致力于成為有機垃圾處理業務領域的領先企業。

光明環境園項目位于深圳市光明區，設計處理規模1000t/d，為深圳市規模最大的有機垃圾資源化處理設施。項目以“國際一流·國內領先”為總體定位，高質量規劃、建設、運營，致力于將光明環境園打造成為引領未來國內有機垃圾資源化處理技術方向的標桿項目。

01智能化：從困惑到可行的轉折

陳吉藝回憶，2021年深高速環境公司在推進智慧項目落地時，曾面臨諸多難題。彼時相關經驗尚不成熟，盡管行業內常提及“智慧工廠”“系統效益”，但如何在自身項目中落地智慧化仍需探索。

同時，對于行業內常說的自動化、數字化和智慧化，團隊深入研究后仍存在疑問：三者如何區分，又如何在項目中協同？

此外，有機垃圾處置行業自身特點也帶來挑戰。該行業起步較晚，較早進入的企業始于約10年前，較晚的則在2015—2016年左右。其智慧運營受限于設備自動化程度，早期多聚焦遠程監視與控制，但受底層數字化數據采集不足影響，且存在智慧化與自動化概念混淆的情況。當時，行業內系統多由軟件公司開發，其理解難以契合生產型企業需求，而非由業內企業自主開發。

面對這些難題，為何現在能做智能化？陳吉藝表示，當前智能化具備諸多有利條件：國家層面以及廣東省及深圳（作為數字引領先鋒城市）的數字政策支持；有機垃圾處理工藝技術日趨成熟，工藝設備標準化、自動化程度逐步提高；軟件基礎及5G、物聯網、AI、數字孿生等新一代信息技術高速發展等。

02智能化的實踐路徑：全周期四階段系統推進

基于上述背景，深高速環境公司在策劃光明環境園項目時，形成了系統的構建思路與實踐方案。陳吉藝從策劃、設計、施工、運營四個關鍵階段進行了詳細介紹。

1 策劃階段：搭建頂層框架

深高速環境公司制定全生命周期智慧運營頂層規劃，明確業務架構、數據架構、應用架構和技術架構的內容及相互間的協同與差異；劃分智慧環保園區層級，從基礎設施的設備和自動化傳感器，到現場過程控制的控制層PLC，再到系統數據采集監視與控制的監控層，進而到生產管理與分析的執行層，最終到達AI企業運營中心的計劃層；制定智慧化運營總體架構（包括基礎平臺、業務平臺、展示平臺）及各層面的業務模塊進行總體策劃；理清智慧化團隊分工，由建設單位統籌業主、設計、系統開發、設備供應商、施工建造等團隊，賦予平臺行業業務能力；并將策劃成果體現在招標文件中，如要求施工單位和設備單位預埋傳感器、設備單位提供數字模型等。

2 設計階段：規范與深化并行

制定相關標準規范，如BIM模型各階段建模要求、環境廠站KKS編碼標識要求等；落實自控設計智慧化要求，針對光明環境園的預處理、厭氧等各設備系統，預留預埋相關設施；借助BIM應用輔助設計深化，發揮BIM三維協同優勢解決復雜節點碰撞難題，通過BIM+實景漫游，助力科學運營。

3 施工階段：筑牢數字底座

確保感知設備施工預留，包括土建施工為感知層設備設施（含智慧化專項硬件）預留安裝位置；確保感知設備規范安裝，推動智慧化感知層布設安裝；確保感知設備數據調試準確；確保BIM模型持續深化；最終構建數字孿生底座，基于3D可視化BIM引擎實現輕量化處理及模型渲染，為生產運營中數據及業務提供可視化場景支撐。

4 運營階段：釋放業務價值

運營方總體協調平臺建設單位，梳理業務需求與功能預期；同時，通過信息化建設解決管理難題：收運管理方面，集成視頻監控、GPS、車載稱重系統、RFID技術多源數據，司機到收運點無感作業打卡，自動獲取收運商戶數據和稱重數據；生產管理方面，實時獲取生產監測數據，經過數據治理后自動匯聚到生產報表上，并實現月數據、年數據的自動計算，保證數據的實時性和準確性，減少人工工作量；安環管理方面，根據集團QEHS管理體系，將安全作業許可完整流程植入系統，實現業務管理統一化、標準化，并關聯氣體傳感器相關數據，實現自動感知、預警提醒；此外，還解決了設備管理問題，最終構建數字孿生體－全景可視化駕駛艙展示。

5 核心成果：AI工藝模型驅動智能優化

陳吉藝表示，深高速環境公司構建的AI工藝模型——餐廚垃圾處理過程智能優化平臺，采用了充分融合機理模型、專家經驗和智能算法優勢的“數據+知識”雙輪驅動的人工智能建模路線，針對餐廚垃圾處理過程中油脂提取、厭氧消化、沼氣凈化、污水處理等4個應用場景訓練和優化AI工藝模型，實現工藝過程智能診斷、智能優化和智能控制。

“頂層策劃時的數據建模，是讓運營邏輯提前錨定方向；設計階段的數字孿生，是為未來運維預埋“智能接口”；建造過程的物聯網監控，是給建筑注入可追溯的“數字基因”。數智賦能的本質，從來不是技術的炫技，而是對“運營價值”的極致敬畏——當我們用數據打通從“規劃圖”到“實景圖”的全鏈條，最終成就的是每個項目在全周期中持續創造價值的能力。愿我們以終為始，讓智慧運營成為行業進化的新刻度！”陳吉藝最后總結道。

編輯：徐冰冰