◎以宏觀政策視角與豐富實務經驗，系統性建構「智慧水務—韌性治理—永續水生態」之整體發展架構。
◎這不僅是一份AI導入水務管理的應用藍圖，更是一套具備高擴展性與未來前瞻性的治理視野。
◎期盼透過此書的交流與啟發，能促進更多跨領域合作，共同推動智慧水務與永續治理的發展。
未來的治水關鍵不在技術本身，
而在能否將技術轉化為讓AI真正融入治理體系，
形成以信任為核心的永續水生態。
作者明確提出
以「資料—模型—決策—行動」為核心的治理鏈，
並結合AI、物聯網及數位雙生技術，將數據轉化為決策依據，
進而支撐政策制定與營運管理之精進。
本書將AI從技術工具提升至「治理能力」層次，
並強調資料治理、制度設計、模型信任與責任機制之整合，
呼應數位治理、強化公共決策透明性與可問責性的政策方向。
其中「技術×制度×人才×法規」四軸治理架構，
對於未來智慧環境治理之制度化發展，具有高度參考價值。
在實務應用面，本書亦透過多元場域案例，
具體呈現AI技術於水質管理、防災調度、再生水運用
以及淨零轉型等政策領域之應用潛力，
展現由「被動管理」邁向「預測治理」與「主動決策」之轉型路徑，
對政府施政具有實質助益。
★★專業推薦
葉俊宏／環境部政務次長
王藝峰／經濟部水利署副署長
張廣智／經濟部水利署水利規劃分署分署長
黃志彬／陽明交通大學講座教授
賴秋助／工研院材料與化工研究所副所長
李丁來／台灣自來水公司總經理
謝宏炅／基士德科技股份有限公司董事長
推動智慧水治理國家轉型的關鍵里程
（葉俊宏 政務次長／環境部）
當前全球正面臨氣候變遷加劇與極端水文事件頻仍的嚴峻挑戰，水資源管理已由傳統工程與操作層面，提升為攸關國家安全、產業發展與永續治理的核心議題。如何運用數位科技強化治理韌性、提升決策品質，已成為各國政府共同關注的重要方向。
卓伯全博士所著《AI賦能水資源治理三部曲》，以宏觀政策視角與豐富實務經驗，系統性建構「智慧水務—韌性治理—永續水生態」之整體發展架構，完整回應當前水資源治理轉型的關鍵需求。
本書重要貢獻，在於明確提出以「資料—模型—決策—行動」為核心的治理鏈，並結合AI、物聯網及數位孿生技術，將數據轉化為決策依據，進而支撐政策制定與營運管理之精進。此一架構不僅有助於提升水務系統之效率與穩定，更進一步強化政府在面對不確定風險時之預警能力與應變韌性。
尤為關鍵的是，本書將AI從技術工具提升至「治理能力」層次，並強調資料治理、制度設計、模型信任與責任機制之整合，呼應當前政府推動數位治理、強化公共決策透明性與可問責性的政策方向。其所提出之「技術 × 制度 × 人才 × 法規」四軸治理架構，對於未來智慧環境治理之制度化發展，具有高度參考價值。
在實務應用面，本書亦透過多元場域案例，具體呈現AI技術於水質管理、防災調度、再生水運用及淨零轉型等政策領域之應用潛力，展現由「被動管理」邁向「預測治理」與「主動決策」之轉型路徑，對政府施政具有實質助益。
面對未來，智慧科技將持續重塑公共治理模式，然其關鍵不僅在於技術導入，更在於制度化落實與社會信任之建立。本書所提供之治理框架與實踐經驗，正為推動我國智慧水治理與永續發展，奠定重要基礎。
爰此，特予推薦本書，期能作為政府機關、產業界及學研單位推動智慧水務與水資源治理轉型之重要參考，並共同促進我國邁向韌性、安全且永續之水資源未來。
【作者序】
讓水被理解：AI時代的治理重構與未來選擇—從智慧水務到永續水生態的AI賦能之路
給所有關心水、科技與未來的人：
水，從來不只是資源。它是文明的起點，是治理的核心，也是人類與自然關係最真實的映照。
在氣候變遷加劇、極端水文成為常態、治理決策愈發複雜的今日，我們不得不承認——傳統以工程與經驗為核心的水資源管理模式，已逐漸逼近其極限。而人工智慧（AI），正是在這個歷史轉折點，被引入水資源治理之中。
我撰寫這套《AI賦能水資源治理三部曲》，並不是因為AI是一項新技術，而是因為它迫使我們重新思考三個更根本的問題：治理是什麼？決策如何形成？人類應如何與自然共處？
AI不是答案，而是一面鏡子
在長期參與智慧水務、AIoT、數位孿生與決策系統建構的過程中，我逐漸看見一個更深層的事實：AI的價值，不在於取代人類決策，而在於重塑治理的結構與邏輯。
它像一面鏡子—映照出資料是否可信、制度是否健全、組織是否成熟、以及我們是否具備面對未來的不確定性的能力。
因此，這套書關心的，不只是技術，而是技術如何進入治理，並成為責任的一部分。
從技術導入，到治理能力的形成
水務的演進，已經從「看見水」走向「理解水」，再走向「預測水」與「治理水」。
AI讓我們能夠：預測風險、模擬情境、優化操作，甚至在問題發生之前，就做出決策。但真正的關鍵，不在於模型的準確率，而在於這些能力，是否能被制度化、被信任、被長期使用。當資料能驅動決策、模型能支撐政策、系統能持續學習，我們才能真正進入「韌性治理」的階段。
讓AI走進現場，而不只停留在概念
然而，在水務這個沒有暫停鍵的系統中，所有決策都發生在現場。水質是否穩定？能耗能否降低？設備是否即將故障？暴雨來臨時，城市能否守住？這些問題，不允許理論與現實脫節。
我在許多場域中反覆看到：真正困難的，不是AI能不能做，而是它能否落地、維運、被採用，並持續產生成效。
因此，這套書的一個重要使命，是讓AI從模型走向系統，從展示走向操作，從概念走向工程能力。唯有如此，智慧水務才不會停留在願景，而能成為可被複製、可被擴散的實踐。
從智慧水務，走向永續水生態治理
當AI逐漸進入水務決策的核心，一個更深層的問題也隨之浮現：當技術愈來愈聰明，人類是否也能做出更有智慧的選擇？
水的問題，早已不只是供需平衡，而是關於生態系統、能源轉型、社會選擇與世代責任的整體課題。在這樣的背景下，我們必須重新思考：
AI是否能協助我們在衝突目標中做出更負責任的決策？
我們是否準備好，讓AI成為治理的一部分？
在人類世的水資源管理中，人與AI將如何共同參與決策？
因此，本書的終點，不是技術的成熟，而是走向一種新的治理關係——人 × AI × 自然的共治與共生。
一個清楚的立場：技術中立，治理有責
在這本書中，我始終堅持一個原則：AI不應成為權力的遮羞布，也不應成為責任轉移的工具。
真正成熟的AI治理，必須同時具備：
▪可解釋的模型；
▪可追溯的資料；
▪可問責的制度；及
▪可被社會理解與信任的決策過程。
否則，再精準的預測，也只是另一種不透明。
這不是結論，而是一份邀請
這本書，不是答案，而是一段從「技術」走向「治理」，再走向「文明」的思考路徑。
我誠摯邀請你—在每一次面對資料、模型與決策時，多問一句：這是否讓治理更負責？讓自然更被尊重？讓未來更具韌性？
如果這本書，能讓你在某個決策時刻，多停留一秒，多思考一層，那麼，它的存在，便有了意義。
在AI與水交會的時代，我們不只是優化系統，而是在重新定義—人類如何面對未來。
推薦序1 推動智慧水治理國家轉型的關鍵里程
推薦序2 AI水治理——百年一遇的創新契機
推薦序3 AI驅動智慧水務治理：邁向永續水生態的韌性未來
推薦序4 智水觀瀾：AI賦能水治理新章序
推薦序5 治理——智慧水務的目標與願景擘劃
推薦序6 從智慧水務、韌性治理到永續水生態
推薦序7 上善若水 智領未來
全書序 讓水被理解：AI時代的治理重構與未來選擇—從智慧水務到永續水生態的AI賦能之路
◎第一部 水資源AI賦能實踐：從智慧水務到韌性治理
前言 讓AI成為治理的文化：邁向韌性與永續的智慧水務新架構
第一篇 全球趨勢與願景藍圖
Chapter 1 全球水資源挑戰與AI治理新契機
Chapter 2 從智慧水務到韌性治理的進化路徑
第二篇 治理架構與制度設計
Chapter 3 AI智慧水務治理架構
Chapter 4 資料治理與AI信任治理
Chapter 5 政策導向的AI治理與決策支援
第三篇 場域實踐與韌性案例
Chapter 6 AI智慧治理的場域實踐
Chapter 7 AI與ESG、淨零治理整合策略
Chapter 8 韌性評估與智慧治理量化模型
第四篇 策略藍圖與未來展望
Chapter 9 跨域共創與產業生態系建構
Chapter 10 AI治理文化與未來治理新型態
結語 當AI與水交會，我們看見的是一個更成熟的文明
◎第二部 AI智慧水務場域應用大全：案例・工具・成效
前言 讓AI成為現場的語言：從技術導入到智慧運行的實踐之路
第一篇 導入與基礎篇
Chapter 1 AI智慧水務的應用全景與導入邏輯
Chapter 2 WaterOps智慧水務平台架構與核心模組
第二篇 淨水與供水應用篇
Chapter3 AI智慧加藥系統：從經驗操作到精準控制
Chapter 4 AI管網檢漏與壓力控制：智慧供水網的關鍵
第三篇 污水與再生水應用篇
Chapter 5 AI智慧曝氣與能耗優化
Chapter 6 AI健康診斷與設備維運（PHM System）
Chapter 7 再生水與能源協同控制
第四篇 預測與防災篇——韌性場域應用
Chapter 8 AI防旱預測與水庫調度
Chapter 9 智慧防洪與泵站調度
第五篇 實踐與展望篇——複製、驗證與維運
Chapter 10 AI智慧水務導入評估與維運實踐
結語 讓AI成為水務的日常能力，而不是一次性的創新
◎第三部 AI賦能永續水生態：數智治理與未來路徑
前言 當水治理進入不確定時代，AI能扮演什麼角色？
第一篇 問題重構：從水資源管理到水生態治理
Chapter 1 從智慧水務到永續水生態：AI數智治理的研究框架與理論基礎
Chapter 2 AI × 水生態系統：從管理對象到共演關係
第二篇 AI作為治理能力：數智水生態的理論基礎
Chapter 3 數位孿生與認知治理：理解未來水生態的工具
Chapter 4 水—能源—生態Nexus的AI協同治理
第三篇 數據、信任與共同治理
Chapter 5 數據信任、公共價值與制度創新
Chapter 6 AI賦能永續水生態的政策路徑與治理設計
第四篇 跨域整合：水×能源×生態×全球
Chapter 7 跨尺度與跨區域的AI水生態治理：從流域到全球
Chapter 8 AI與生態韌性評估：指標、模型與決策含意
第五篇 未來路徑：制度、文化與全球視角
Chapter 9 從場域到制度：AI水生態治理的實證反思
Chapter 10 技術風險、倫理界線與治理失靈的預防設計
Chapter 11 人類在AI水生態治理中的角色再定義
Chapter 12 邁向共生治理：AI、自然與人類的未來契約
結語 在不確定的時代，為水與未來留下智慧的空間
國立中央大學環境工程博士／環境工程技師。
現任基士德科技／基士德環科股份有限公司技術總監。
曾任上騰環境工程技師事務所負責人；國立中央大學環工所／國立暨南國際大學土木系／東海大學環境工程與科學系所兼任助理教授。
專長：環境工程系統規劃設計；水與廢水處理工程規劃設計；高級生物脫氮除磷系統規劃設計；水資源再生系統規劃設計；廢水管理資訊系統與決策支援系統建置；水資源管理系統智慧化管理與控制系統建置；人工智慧與決策分析系統建置；環境智聯科技AIoT雲端服務平台系統建置。
- 開本： 18K
- 頁數： 376
- 單/彩色： 單彩混排
- ISBN： 9786269963447
- CIP： 115010087
- 版次： 初版
◎讓AI成為治理的文化：邁向韌性與永續的智慧水務新架構
21世紀的水資源管理，正站在前所未有的臨界點。氣候變遷導致極端乾旱與洪水頻仍，能源轉型推動水務減碳新壓力，基礎設施老化與人力斷層更使管理挑戰層層疊加、錯綜複雜。在這樣的背景下，「智慧水務（Smart Water）」的興起，不再只是科技導入的口號，而是面對複雜治理挑戰的必要演進。
過去十年，全球水務體系已從自動化進化到智能化，再走向智慧化與治理化，可說是從技術創新到治理轉型。AI、物聯網、數位孿生與大數據分析，讓我們能「看見」水系統的運作、預測未來的變化、甚至主動進行調控。然而，真正的挑戰在於—如何讓這些技術在治理層面被制度化採用，形成可持續運行的決策體系。
《水資源AI賦能實踐：從智慧水務到韌性治理》的焦點，則是將AI技術提升為治理能力，建立智慧水務的政策與組織韌性。本部書旨在回答以下三個核心問題：
1. 如何建構一個具「資料驅動、模型導向、決策協同」的智慧水務治理體系？
2. AI技術如何融入ESG、碳中和與永續水資源政策？
3. 各場域成功案例如何形成可擴散、可複製的韌性治理模式？
本部書分為四個篇章，從趨勢剖析到實踐策略，循序推進：
第一篇 趨勢與願景：從全球浪潮看AI治理新契機
分析氣候風險、SDGs與AI發展趨勢，對照歐美與亞洲的智慧水務政策，說明韌性治理的必然性與發展軌跡。
第二篇 治理與架構：AI治理鏈的形成
提出「Smart Water Governance Framework」—整合技術、制度、人才與法規四軸的治理體系，並剖析資料治理、AI信任機制與跨域決策協同的操作模式。
第三篇 實踐與場域：AI賦能的治理案例
彙整台灣與國際的場域實例，包括智慧加藥、能耗優化、泵站PHM、防災預測與再生水能源協同，展示AI如何支撐治理流程。
第四篇 策略與未來：韌性水資源的治理願景
探討AI與淨零政策的融合、韌性評估指標、跨域共創與產業生態系建構，最後提出「AI治理文化」的概念——讓智慧成為治理的日常。
本部書不僅是技術專書，更是一份「跨層級行動指南」：
· 對決策者：提供政策藍圖與治理評估框架；
· 對產業與工程界：提供AI導入流程與成熟度模型；
· 對研究與學界：提供治理理論與資料倫理案例；
· 對國際合作夥伴：呈現台灣智慧水務治理的實踐典範。
AI的核心不僅是演算法，而是「以資料為基礎的治理思維」。
唯有將AI納入制度設計、標準體系與文化認知中，智慧水務才能成為可持續的國家韌性工程。
我們所面對的水資源問題，不再是單一事件，而是一個動態的、系統性的挑戰。在未來的十年，水資源管理的成敗，將取決於我們能否讓科技、制度與人類智慧共同運作。讓AI成為治理的文化，「從智慧到韌性，從技術到治理」，是這個時代的使命。
「唯有讓AI融入治理，才能讓永續成為現實。」願這本書成為台灣邁向智慧治理與永續水資源轉型的重要里程碑。
◎讓AI成為現場的語言：從技術導入到智慧運行的實踐之路
在多數人眼中，水只是打開水龍頭就會流出的日常。但在水務工程師與操作人員的眼中，每一滴水背後，都是一整套高度複雜、24小時不停機的系統：水庫調度、原水輸送、淨水處理、配水管網、污水與再生水、防洪與抗旱、能耗與碳排、設備維護與韌性治理，缺一不可。
近年來，氣候極端化、都市化與用水型態的劇烈變化，讓這個系統承受前所未有的壓力：
▪暴雨來得又急又猛，排水與防洪壓力倍增；
▪乾旱週期延長，水庫與調度的風險升高；
▪原水水質波動加劇，淨水操作難度增加；
▪管網老化、漏水與無收益水量（Non-Revenue Water, NRW）成為長期痛點；
▪能源與淨零目標推進，水務部門被要求「用更少的能量，提供更穩定的服務」；及
▪人力高齡化，現場經驗面臨傳承斷層等。
這些問題，不再只是「多招幾個人、多買幾台設備」就能解決。我們需要的是：一套可以預測風險、優化操作、減少浪費、提升韌性的新能力。這正是AI與智慧水務存在的價值。
再者，智慧水務的討論愈來愈多。我們看到許多令人期待的關鍵字：機器學習、深度學習、數位孿生、智慧排程、預測性維護……等。但也常看到這樣的遺憾：Demo做得很漂亮，卻無法真正上線運轉；專案結束後，模型沒人維護、資料沒人更新；現場操作人員看不懂，也不敢用；及成效無法量化，難以擴散到更多場域等。換句話說，AI被困在簡報裡。
因此，我在撰寫這部《AI智慧水務場域應用大全：案例・工具・成效》時，特別設定了三個堅持：
1. 所有內容必須建立在真實場域案例上—包含淨水場、配水管網、污水與再生水、防旱、防洪與能源整合等。
2. 每一章都要走完「問題→方法→模型→決策→成效→延伸」六個步驟—不只說技術，更說清楚：為何要做？怎麼做？做完有什麼改變？能不能複製？
3. 所有AI應用，必須放回同一個平台—WaterOps邏輯架構裡—讓讀者看見：這不是數個零散的專案，而是一套可以堆疊與擴散的能力。
同時，我想處理的是更直接的一個問題：「在水廠、管網、防災現場，AI到底可以怎麼落地？可以帶來多少看得見的成效？」因此，刻意避開純理論堆疊，而選擇從場域與模組出發，包括：
▪在淨水場：用AI加藥，讓濁度控制更精準、藥耗更節省；
▪在污水場：用AI曝氣控制，讓能耗下降、碳排減少；
▪在管網：用AI檢漏與壓力管理，主動找出問題、減少NRW；
▪在設備：用PHM與預測性維護，降低停機與維修成本；
▪在再生水：用多目標最佳化，同時兼顧水質、產量與能源；
▪在防旱防洪：用RNN、LSTM與強化學習，提前預測、優化調度；及
▪在能源與碳排：用AI能耗模型連結ESG與淨零治理目標等。
讀完之後，你應該能回答三個很實際的問題：
1. 這個AI應用，是解決什麼痛點？
2. 如果要在我的場域導入，需要準備哪些資料與條件？
3. 成效要如何量化？要怎麼跟長官／業主說明？
以上內容節錄自《AI賦能水資源治理三部曲》卓伯全◎著．基士德環科股份有限公司出版
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