人工智能为水环境研究和管理提供了新的技术路径,有助于提升多源数据融合、复杂关系识别、水环境预测和大尺度模拟评估能力。但人工智能并不能替代水环境机理认识和流域治理经验。水质变化涉及水动力过程、污染物迁移转化、生物地球化学反应和人类活动调控,单纯依赖数据驱动模型仍可能面临可解释性不足、跨区域泛化能力有限和极端情景下可靠性不够等问题。面向未来,人工智能在水环境领域的发展重点,不应停留在模型规模和算法复杂度的提升上,而应更加注重与水环境机理、专业模型、监测体系和治理规则深度融合,使模型结果既预测得准,也解释得清、应用得上。随着自动监测、遥感反演、数字孪生流域和AI for Water的持续发展,人工智