【污水下水道系列專題之五】打造韌性城市，AI成為水資源的治理利器

「沒有下水道的地方，不把女兒嫁過去。」這句話是日本早期鼓勵民眾接管的口號，道出下水道對生活品質的根本影響。

「與日本、韓國、新加坡等國家相比，台灣起步晚、制度與財務結構仍有差距。」台灣水環境再生協會名譽理事長歐陽嶠暉舉例，日本隨著污水下水道普及率提升、人口老化、稅收減少，轉而採更經濟化、快速建設的方式，台灣亦應思考如何加速進程。

更值得一提的是日本在用戶接管方面的嚴格要求。「日本是做到百分之百的雨污分離、化糞池填除，接管才算完工。」歐陽嶠暉說，這種標準讓每戶家庭的污水確實被導入系統內處理，避免造成「形式接管、實際未治」的窘境。

歐陽嶠暉建議，中央政府應持續主導推動至少三至四期的六年專案建設，並強化地方政府維運能力。他強調：「水管埋下去，要用五十年或甚至更久的時間，不能做了就放著不管。」他呼籲政府應有長遠規劃與持續投入，不僅要建設，也要把維護做好。

「台灣要走完這條路，恐怕還要二、三十年，但如果能結合日本的經驗，加快效率、提升制度彈性與執行力，我們可以少繞些遠路。」

在氣候變遷與缺水壓力日益加劇的背景下，污水處理與水資源再生不再只是環保議題，而是科技應用的新前線。

中央大學環境工程研究所教授莊順興直言，隨著再生水技術的提升，節能與減碳成為關鍵挑戰。他表示，再生水處理要耗費大量電力來達到純淨標準，尤其是供應半導體與精密工業所需的水質，透過AI與智慧管理技術，可以發揮重要作用。

例如AI應用可以協助監控處理流程、優化能源使用效率，進一步降低碳排放。

莊順興也提及國際上的再生水智慧應用發展，例如美國加州將再生水注入地下，防止海水入侵並作為自來水水源，或新加坡將再生水注入湖泊，再作為飲用水處理來源。「這些應用都是根據當地需求發展出來的科技治理模式，台灣也可以借鏡，發展自己的智慧系統。」

管理制度的數位化是另一重要趨勢。「在國外，房屋交易時會附上管線圖，要確認污水管線是否正常，但台灣就沒有這一環，很多住宅改建後，排放系統根本無從掌握。」莊順興建議，未來應建置更完善的污水管線資訊系統，促使管理透明化、數據化，也利於AI監控與政策制定。

台灣大學環境工程學研究所教授侯嘉洪也提到AI與科技對水資源管理的潛力，但他坦言目前仍處於初步階段。他表示：「AI仰賴資料蒐集，但這需要大量的感測器與建置費用。」目前雲端平台、感測器布局等仍在建設中，許多縣市正嘗試導入，但尚未出現具體成果。

侯嘉洪指出，目前國土署推動的「Water 4.0」試辦計畫，即是具前瞻性的政策起點，透過雲端平台整合全國污水廠的水量、水質與能耗等資料，為智慧化管理建立初步基礎。

「不過，未來仍需進一步發展具預測分析能力與模擬回饋機制的系統架構，例如導入AI演算、智慧感測器、GIS整合平台與數位孿生模型，以即時掌握操作狀態、進行異常預警與模擬應變，提升操作效率與風險韌性。」侯嘉洪說。

作為全台人口最多的城市，新北市積極引進智慧科技以提升管理效率，其中最具代表性的是混合實境（MR）技術的應用。新北市水利局副局長林炎昌自豪地說：「我們是全國第一個把MR技術導入污水管線管理的城市。」

這項技術讓現場人員戴上頭戴裝置後，即可透過3D投影看到馬路下方的管線與人孔位置，大幅提高維修與巡檢效率，已初步應用在新北市抽水站與管線維護作業中。

桃園市也積極導入智慧科技，促進水資源循環效率。桃園市水務局副局長李金靖以楊梅稻作區為例，主要與清華大學教授、也是南臺科技大學校長黃能富博士合作，以AI與感測器監測稻作生長狀況，推估斷水時機、掌握施肥需求等。

要讓再生水供應穩定且品質達標，科技的導入不可或缺。台南市目前在永康再生水廠導入AI與感測器系統，在污水進入處理廠前即進行即時監測與預警。

「我們在進水端裝設感測器，收集數據後用AI分析，只要發現水質異常，就會啟動預警系統，必要時拒絕進水，或啟用備援處理機制。」台南市水利局主任秘書黃信銓說，這樣的智慧水務系統可以有效防範突發污染事件，確保再生水的穩定品質，也為後端使用者建立信心。

該系統目前與智慧發展中心合作進行資料訓練與優化，未來可望擴大應用於更多污水處理廠，朝向全市智慧水資源管理邁進。

侯嘉洪強調，唯有從技術創新、資料治理到制度設計三者共同推動，才能實現「由污水治理邁向水資源循環」的目標，進一步打造兼具永續性與系統韌性的未來城市，落實「預防重於補救」的核心治理理念。