12月15日，由中国科学院城市环境研究所、厦门市生态环境局、中华环保联合会联合主办的第四届海峡城市环境论坛在厦门国际会议中心盛大开幕。
论坛以“科技赋能 减污降碳 推动绿色产业高质量发展"为主题，汇聚了中国工程院院士杜祥琬、陶澍、贺泓、任洪强，美国国家工程院院士裴有康，国际木材科学院院士金永灿，欧洲科学院院士黄汝锦，以及来自海峡两岸生态环境领域专家、学者、企业家等200余位嘉宾，围绕两岸生态环境交流与合作、环保产业创新与发展，共话两岸生态环境技术与产业高质量发展。
GSD川源受邀出席，并作了精彩演讲。会上，董事长特别助理郑博之结合台湾当地污水厂的过去、现在和未来，就如何推动低污染、低耗能、低成本、低度空间使用及循环经济，实现低碳韧性的水资源和智慧化污水处理系统，给出了GSD川源的解决方案。
GSD川源有着近30年的污水处理设备制造经验，以设备、工艺、物联的整合，从地端使用者视角持续往云端探索智慧水务的答案。基于物联网的设备、感知、传输、监控、决策的五层架构逻辑，逐步构建污水处理厂底层设备（水泵，风机等）的感知，并结合设备运行工况仪表和水质传感器，不断夯实污水厂基础设备的智慧化能力，再结合工艺端开发的推论模型与控制模组，通过基于模型与类神经网络运算的AIoT决策机制，形成川源智慧水务的核心架构，提供用户实时、动态、精确的智慧水务应用方案。
本次大会上，郑特助同时也提出了GSD川源在智慧化过程中和实际案件执行上所面对的难点与痛点，诸如“仪表感测器的维护管理”、“智慧化控制点位和控制逻辑增改的繁琐与困难”、“对于数据的整理分类和处理分析原则”等实际操作所面临的问题和要点，与参会者分享了智慧化过程中的实务和经验。
此外，郑特助还提及在智慧水务的顶层专家系统和决策模型上，基于既有模型的白箱模型（如ASM模型）和基于实时动态数据调整（类神经网络）的黑箱模型，是需要整合并加以融会才能更好的适应目前高度个性化、差异化的污水厂，也就是既要有精确的模型规范指引整个智慧化系统的数据边界，又要能结合实际运行中即时和动态的数据特性，才能符合污水厂智慧化和精益化管理的要求，以达到可持续发展的目标。
