你也许知道全世界八成的疾病与饮用水质不良相关，但你不知道自己所处的环境水质是否安全？

你也许知道出厂安全的自来水会受管网的二次污染，但你不知道国家发布的水卫生标准是否真正得到了有效监测？

尤其是近年来多次发生水污染事件后，相信你也不禁要问，我喝的水安全吗？

正如大家都能想象的，城市供水管网是结构非常复杂、规模非常巨大的管线网络系统，实时有效预测水质难度非常大。

在人工智能领域国际顶级学术会议 IJCAI 2018上，京东城市被录用的论文使用深度学习技术，不仅成功预测了中国东南某城市自来水管网的水质，在空气质量预测上同样得到了验证，还可用于交通预测中，且效果明显超过现有的方法。

日常中，为保持水体被有效的消毒 ,自来水厂会定期往里面投氯。尽管如此，如果出厂水没有氯或加氯量不够，在管网里就可能使细菌大量繁殖；相反，如果自来水余氯浓度过高的话就会伤害呼吸系统，甚至生成致癌物，想想都可怕。

那自来水厂是如何进行投氯的呢？

过去，预测水质的方法主要是根据自来水管网中传感器之间的距离关系。比如预测A站点的水质，会用B站点的数据，因为水是从B站点流过来的。

但是，这真的就万无一失了吗？当然不是，影响水质的因素纷繁复杂，并不那么简单。

况且，自2012年起，我国就强制实施了新版的《生活饮用水卫生标准》，多达106项新国标检测指标，之前自来水只检测出厂指标，新国标则要求末梢水和二次供水同样达标。虽然高标准、严要求，但能做106项的只有上海、广州等一线城市，其他70%-80%的城市都没有技术能实现。

而城市水安全问题的监测关键，就是传感器。

传感器如同物理世界和数字世界的桥梁，在复杂环境中如鱼得水。又因部署在不同的地理位置，供水管网数据、交通数据、空气污染数据……统统都被收集起来。

我们常说数据是资产、是金矿，不过显然，我们还远没有充分挖出它的价值。

传感器收集数据是第一步，还需要分析规律、进行建模。到底哪些因素影响我们的水安全？

京东城市团队经过长期观察，找到了答案:

正如我们生活在三维空间中，不仅受空间，还受时间的影响，以及外部因素的影响。

水质也是如此。

在空间上，虽然传感器之间的距离是固定的，但他们之间的相互影响关系并不是静态的。在观察中发现，水质与水流速度、水压也是有关系的，余氯高值主要分布在水流较大、水压较小之时。

在时间上，水体在管网中流动，水质影响因素并不是完全由距离决定，还会随时间变化。氯投入水中后会随时间慢慢衰减，跟水本身、水管以及沉淀物都会发生反应。一天中的温度不一样，也同样会影响水质。

无疑，水质在受时间、空间多种因素影响中，每分每秒都在变化，是一个实时动态变化的过程。要想实时了解水质情况，对应的，就需要在传感器实时收集数据的基础上，构建一套动态预测系统。

因此，京东城市团队提出了多层注意力（Space attention）的循环神经网络。细分为空间注意力模型和时间注意力模型。

就像水安全警察一样，“注意”着站点周边的一举一动。

先说空间注意力，先根据观察分析出的传感器的空间影响关系建立模型，再让机器“以史为鉴”，从以往历史数据中学习周围的哪些传感器读数曾对传感器A产生了怎样的影响？找到其中的相互影响规律，就可以实时预测了。

再说时间注意力，京东城市团队的主要贡献就是解决了如何随着时间变化，建模复杂的传感器之间的空间关联性。方法是，在空间注意力模型中加入时间注意力机制，通过学习历史时间点和预测时间点之间的动态关系，找到之前哪几个时刻对A站点真正起了作用。

这样一来，空间注意力和时间注意力机制的叠加，就组成了多层注意力的循环神经网络。

如果说传感器如桥梁一样将物理世界的数据收集为数据信息，那么，京东城市团队做的事情就是把现实世界的影响问题放到了数字世界中解决。采用embedding（嵌入）的方式，将这些因素分别投影到数字世界中进行研究，告诉机器这是春夏秋冬、公园地铁等，形成了外部因素融合模型。机器大量地学习理解，模型就会不断进行完善。

目前,上述水质监测方法已经在中国东南某城市的水质预测上进行了验证，结果显示京东城市提出的算法在预测精确度上超过了现有方法。

基于该算法，京东城市部署了管网水质预测系统来实时预测未来的管网水质，从而指导自来水工厂更科学地进行投氯消毒，保证居民饮用水质，还能及时发现水管健康状态，第一时间安排维护、修理，保证城市高效运转，进而给政府各项城市建设决策提供参考，并有显著的民生和社会价值。

 京东城市推出的水质监测动态展示系统demo

实际上，预测地理空间时间序列在很多方面都非常有意义，京东城市的时空注意力模型不仅能指导自来水工厂投放氯消毒，还能进行交通预测、空气污染预测，给政府政策调控提供参考。

关于京东城市

除了水质预测论文被IJCAI2018录用，在8月20日伦敦开幕的数据挖掘国际最高学术会议——KDD2018中，京东城市也成功入选了四篇论文。

联合高校和研究院所攻关城市计算前沿技术，是京东城市产、学、研、管、用一体化进程的重要一环。此次“基于大数据的管网水质预测”论文的发表，是京东城市与清华大学深度合作的延续和升级。

此外，京东城市还与上海交通大学、 西南交通大学等近30所高校开展了全面合作，合作方式包括京东城市专家讲座、定期授课、开展学科建设、参与课程设计、联合开设课程、校企联培、提供实习和就业机会等。

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