随着居民生活水平的提升和健康意识的增强，家庭饮用水安全已成为社会关注的焦点。自2022年《生活饮用水卫生标准》（GB 5749-2022）全面实施，国家对城市供水水质（感官指标、消毒副产物、重金属）也提出了更高标准。据《中国居民饮水健康白皮书》统计，针对日本核废水排放、钱塘江特大农药污染等国内外突发社会事件和日益严峻的饮用水输送二次污染问题，我国约60%的城市家庭对自来水存在“二次污染”担忧（如管道老化、余氯残留、重金属超标等问题），家用净水设备已成为目前家庭抵御水质风险和保障饮水安全的“最后一道防线”。

目前，净水器设备市场需求规模日益增长，中国“十四五”规划时明确提出投入1.2万亿元升级水处理设施，深圳、上海等城市提出2025年实现自来水直饮目标。但面对智慧化水质处理监测的新趋势，目前净水器设备行业普遍存在三大痛点：

1.采而不全，参数缺位：消费者对水质监测的覆盖范围、数据时效性和治理精准度提出了更高要求，数据采集手段贫乏，市面上大多数净水设备缺乏对具体污染物（如铅、硝酸盐、微生物等）的精准识别与预警能力，传统“人工采样+实验室分析”的监测模式已无法满足实时预警与精细化管理需求。

2.数据孤岛，区域难判：现有单台净水设备的运行数据未被有效利用，形成数据孤岛，无法有效精准识别区域水质特征和水质变化趋势预测分析。

3.参数固化，被动净化：现有设备参数（如滤芯冲洗频率、TDS阈值设定）固定，无法根据实时水质动态调整，存在要么过度过滤浪费资源，要么净化不足影响健康；

因此，开发一套家用智能净水器系统，实现“水质实时采集－智能分析－动态调节－风险预警－区域协同”，既是满足居民对高品质饮用水的需求，也是推动净水行业向智能化、数字化转型的关键技术突破方向。

（一）多参数水质传感器开发

基于多目标优化理论的参数化拓扑构型模型，采用协同优化算法解决温度、实地多样化水质等参数对TDS、TOC、COD、浊度、余氯、硬度的耦合影响矛盾。根据多参数水质传感器的服役工况和结构设计要求，协同优化设计框架，优化设计选型，研究组件－性能之间的关系，揭示组件对性能的影响规律，确定关键器件选型原则，制定自主材料技术体系，实现规模化降本。

（二）构建实时监测和三级数据分析体系

根据实时监测到长期趋势分析再到智能预测的多层次需求，构建“流式分析-大数据批量建模-人工智能分类识别预测”三级数据分析体系。通过流式分析实现水质参数的快速响应与异常预警，借助大数据批量建模技术建立包含理化指标、污染源特征的水质指纹图谱，并基于深度学习算法实现水质变化的动态预测与分类识别。

申报单位浙江沁园水处理科技有限公司是中国最大的净水器生产企业之一。自2013年起，公司凭借持续的技术创新，成功研发了世界首台饮水机专用净水器和世界首台无热胆节能速热型饮水机。公司先后荣获“国家科学技术进步二等奖”“中国专利优秀奖”“中国标准创新贡献奖”等多项国家级荣誉，并承担了包括“国家重点新产品”“国家火炬计划重点项目”“国家高技术研究发展计划（863计划）”以及“国家重点产业振兴和技术改造项目”等在内的多个重大科研项目。

作为全国家用电器标准化技术委员会净水器及其系统标准化工作组的组长单位，沁园积极参与并主持了20余项国家和行业标准的制定，为推动净水器行业的健康发展作出了卓越贡献。2024年，公司实现营业收入153,584.65万元，市场份额稳居全国前五。凭借完善的渠道布局，沁园已构建覆盖全国34个省市自治区和95%县级城市的经销与服务网络，拥有上万家销售网点，为公司净水业务的持续增长奠定了坚实的基础。

1. 多参数水质传感器关键指标：

1.1 TDS传感器 量程在国标GB5749限值的3倍，精度±10%

1.2 COD/TOC传感器  量程为0-15mg/L，精度±20%

1.3硬度传感器 量程0-1000mg/L(CaCO3计)，精度±5%

1.4浊度/色度传感器 量程为0到国标GB5749限值的3倍，精度±20%

1.5余氯传感器 量程0-5ppm，精度±10%

1.6进出水双通道检测

1.7成本≤400元

1.8申请发明专利2件、论文1篇、技术成果鉴定一项

2.实时监测和三级数据分析体系技术指标：

2.1数据分析技术标准

2.1.1支持同时处理的事务数：100/秒，可平滑扩展

2.1.2对于小于1000台、1天内的数据异常变化，能在30秒内识别。

2.1.3对于所有设备在周、月、年的数据异常变化，能在1天内识别。

2.1.4人工智能系统对于确定异常事件的发生和分类的召回率(发现的正确的异常事件数/发生异常事件总数)：≥95%

2.1.5人工智能系统对于确定异常事件的发生和分类的精准率(发现的正确的异常事件数/发现异常事件总数)：≥90%

2.1.6人工智能系统对于自学习疑似异常事件的召回率(发现的正确的异常事件数/发生异常事件总数)：≥85%

2.1.7人工智能系统对于自学习疑似异常事件的精准率(发现的正确的异常事件数/发现异常事件总数)：≥80%

2.1.8 人工智能系统处理能力：支持并发调用≥1000次/秒

2.1.9 系统成本：全年软硬件费用（不包含开发运维）:≤20万人民币/年，训练费用: ≤3万人民币/年。

2.1.10申请发明专利3件。

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