本研究突破传统浮萍打捞治理模式，开发了基于人工智能的动态平衡调控系统。该装置通过多源数据融合感知技术， 集成多光谱成像传感器、物联网水质监测模块和边缘计算单元，构建浮萍生长 - 水质参数动态模型。采用改进型图像识别 算法实现浮萍生物量的实时量化分析，结合溶解氧、pH 值等多项关键指标，建立生态效益评估体系。当系统检测到浮萍覆 盖率超过阀值或氮磷滞留效率下降至阈值时，自适应的双螺旋采收机构启动工作；在达到预设生态增益区间后自动停机， 实现 " 控害增益 " 的精准调控。研究表明，该系统可使浮萍生物量削减迅速，同时维持溶解氧和 pH 值的稳定，较传统方 式节能明显。研究提出的动态平衡治理范式，为水域生态系统的智慧管控提供了兼具环境效益与可持续性的技术解决方案。