机器学习通过水质参数预测、异常预警和智能调控，显著提升污水处理系统的自动化水平；而计算机图像处理技术和计算机视觉则通过微观识别和宏观监测，构建从微生物群落解析到污水处理环节的全方位监测体系。三者有机结合逐渐形成污水处理智能调控的重要手段。
机器学习在污水处理领域的预警和异常监测方面的应用主要通过分析历史数据，构建预测和异常检测模型，实现污水处理中的智能预警、污染源的识别和工艺故障诊断等。其核心在于从复杂、高维数据中提取有效特征，识别潜在风险，提升水质管理的效率和可靠性。
智能调控是为解决传统工艺调控滞后性而在实际应用中发展起来的一种方法，其通过数据驱动的方式，动态优化处理工艺参数（如曝气量、加药量、污泥回流比等），以提升处理效率、降低能耗并保障水质稳定。
ML 在处理实际污水处理问题时呈现出自动化、高效、精确、自适应和跨领域应用等诸多优势，是解决复杂问题的有力工具。同时，机器学习在污水处理领域还可用于增强废水的微生物管理、污水处理过程建模、寻找有效的水处理材料、改善已有水处理材料的性能等。
CIP 为解决污水处理中絮体监测问题提供新思路。利用人工现场观测转化为『数字化』的智能监控系统实时监测絮体图像，建立图像特征与工艺参数间的映射关系，可以实现整个絮凝环节的优化控制。
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