人工智能赋能数字水务

水务发展新挑战

（一）水务行业面临的新挑战

1. 水资源短缺：全球人口增长和用水需求增加导致水资源短缺，预计到2030年，全球将有39亿人面临水资源短缺。联合国数据显示，全球用水量在过去100年中增长了六倍，且每年约增长1%。
2. 气候变化：气候变化加剧水资源短缺，破坏流域规划，并导致极端水文事件频发，如强降雨、持续性干旱、热浪等。
3. 基础设施老化：全球用水需求增加导致供水基础设施压力增大，许多国家和地区的供水管网已无法应对不断增长的需求。例如，美国预计到2035年需要花费1万亿美元解决供水基础设施老化问题。
4. 资金短缺：水务行业可持续发展与城市化进程及区域经济增长水平密切相关，资金支持力度不足将严重制约供水和卫生设施普及。例如，中国超过40%的供水企业处于亏损状态。

（二）水务行业的数字化转型

1. 数字化趋势：数字化已成为解决水务行业挑战的有效手段，通过物联化、互联化和智能化带来巨大效益和机遇。
2. 发展现状：数字化思维改变水务行业及其与客户和供应链的交互方式，多样化的水务数字化概念不断进入大众视野，包括数字水务、智慧水务或水务4.0。发达国家水务行业数字化转型起步较早，发展相对系统全面，而中国大部分水厂机构还处于布局和技术探索阶段。
3. 广阔市场：以提供计量服务为中心的供应商正在拓展产品和服务范围，资产管理部门正成为创新业务模式的关键战场。北美拥有最大的数字水务市场份额，预计到2030年，人工智能技术投资约为63亿美元。
4. 政策激励：政府部门在数字水务战略制定、相关政策指导方针建立、协调供需平衡和资源配置以及制定设备行业标准等方面扮演着关键角色。欧盟、美国、新加坡、中国等国家和地区都出台了相关政策激励水务行业数字化转型。
5. 发展壁垒：水务行业数字化转型面临数据孤岛、数据质量、算法研究等挑战，需要打破数据孤岛，实现数据的统一、分类、分层管理，并研究精准有效的算法，提供有效的决策依据。

人工智能赋能水务数字化

（一）如何“赋能”

人工智能涵盖由计算机执行的任何“智能”活动，可感知环境、思考、学习并采取行动以响应其感知内容和新目标。人工智能技术可以分析大量数据和模型，并从中获取相关见解和行动建议，提高水务行业效率和适应能力。

（二）发展趋势

全球在人工智能领域的支出将保持强劲增长势头，预计到2023年，人工智能领域的支出将达到979亿美元。中国作为全球重要的科技创新和应用主体，不断促进人工智能产业快速发展，预计到2030年，国内人工智能核心产业规模将超过1万亿元人民币。水务行业人工智能总体发展水平仍处于起步阶段，数据作为人工智能的关键动力，其重要性仍未受到足够的重视。

基于人工智能的解决方案

（一）顶层规划

人工智能赋能数字水务将以“业务主导、数据驱动、顶层设计、统一标准”为原则，以智慧管理、高效服务为主旨，充分利用人工智能、大数据、云计算、物联网、数字孪生、AR智能等新信息化技术，深化业务流程优化和工作模式创新，搭建覆盖原水、制水、供水、污水、雨水等全水务流程的大系统，实现水务信息化和数据资源整合利用，增进数据的深度挖掘，最终推动水务企业实现智能化转型。

（二）总体架构

人工智能赋能数字水务解决方案的总体架构由基础云平台、基础技术平台和智能化应用组成，同时包括运营服务体系、网络安全保障体系和标准规范体系三大保障体系。

（三）典型应用案例

1. 水资源优化调度：
   • 水文信息预警与决策：人工智能技术可以用于水位、水质的实时监测和预测，帮助相关部门采取更有效的措施优化管理区域的资源分配。
   • 水资源调度：人工智能可实现减少成本能耗和不必要的人工作业时间，帮助操作人员以最具成本效益和最有效的方式设定水系的运行参数。
2. 水处理厂运维：
   • 处理工艺优化：人工智能技术可以用于优化饮用水处理和污水处理工艺，提高水处理企业的生产运营效率。
   • 设备预防性维护：基于人工智能的预防性维护策略，利用设备的IOT传感数据，可以对设备实时监测，进行大数据分析，提前预测设备故障，远程排查故障隐患，使维护工作智能化，增加运营的可靠性。
   • 水质预测：结合全流程工艺数据及数据智能算法，主动响应水质水量变化，并对出水指标进行实时预测，便于运行管理人员采取必要的人工干预。
   • 智能化工作流程：人工智能技术能结合信息技术系统、工具和方法，使机器具有感知、理解行为和学习能力，帮助人们有效管理流程实施，应对挑战。
3. 管网运维：
   • 供水管网压力管理：通过加装测压设备及用水量调节管网压力至最优的运行条件，解决供水不及时、爆管等事故时常发生的问题。
   • 漏损检测和控制：基于人工智能的解决方案不仅可以检测爆管漏损情况，还可以识别管网中的设备故障等问题。
   • 管网检测与维护：人工智能的出现推动了水务机构对水基础设施从被动式维护向预测性维护的转变。
4. 城市雨洪管理：
   • 管网溢流控制：通过流量计、液位计等传感器数据和雨量数据以及人工智能技术，实现对现有的排水系统的自动、优化的联动调控，减少管网溢流，降低成本。
   • 城市洪灾预警及管控：通过收集实时监测的水位数据以及气象部门发布的雨量监测和预测数据，再借助水文模型和人工智能进行数据处理和分析，我们可以获取水位趋势信息，进而实现对洪灾风险的预警和管控。

建设路径及实施方法

（一）制定战略

1. 数字愿景：水务机构必须将数字化纳入公司的核心战略愿景，将数字业务与核心业务战略联系起来。
2. 文化结构：数字化转型的成功很大程度上取决于员工，组织需增设特定角色，例如首席数字官、数字工程师等进行组织架构上的调整并针对新兴需求进行长期的培训和发展规划。
3. 资金模式：领导者需要考虑资金来源的多样性，例如从运营改进中节省的成本等。
4. 机会评估：水务机构应根据业务价值、实施难度以及目标创建衡量数字化机会的框架和程序对数字项目的优先级进行排序。
5. 人才吸引：健全公司内部员工队伍十分必要，有招募信息技术专业人才外，公司还需给员工提供适合其工作范围和职责的数字化培训。

（二）实施路径

1. 搭建“信息化底座”：构建一个强大的融合各类ICT技术信息化底座，进行感知、识别、信息采集传输，并将海量水务信息进行数据化整合。
2. 打破信息孤岛：打通业务部门之间的信息壁垒，将水文水质监测、供水调度、水与污水处理、雨污管理、智能排涝等系统连接起来，对数据进行有效整合，实现信息共享和数据互联。
3. 保障网络安全：制定严格的网络安全体系、标准规范体系与安全保障措施，以确保这些数据不被攻击和滥用。
4. 提高数据质量：从数据源头（传输设备）和数据预处理两方面来进行把关，提高传感器数据的可靠性，并对数据进行预处理，比如通过删除、回归、异常值检测等方法对数据去噪。
5. 加强分析预测：对收集到的数据进行分析（例如视频分析，机器学习和数字孪生技术）并将其转变为可采取行动的有用见解，对未来进行预测和支持决策。
6. 实现人机决策：通过“人”和“机”协作实现以人为中心的复杂决策系统，提高员工的工作效率，使个人有更多的精力去从事具有更高价值的活动。
7. 建立知识体系：水务机构应建立人文与技术兼备的知识管理体系，鼓励员工将学习融入正常的业务节泰中，提高员工培训和信息交流参与度，促进团队合作能力，提高生产力。

结语

“新基建”是未来经济转型发展、创新发展的重要引擎，水务行业同样将深受“智能化”等为代表的新理念新技术正在筑造新的产业发展基础。在大数据基础上进行数据挖掘和测试完善下，发挥类似人类大脑的作用来指导相关业务和辅助决策。未来，数字化、网络化、智能化进程将加速数字水务的发展，人工智能在数字水务中的应用场景日渐丰富，通过实现水情实时监测、水资源优化调度、水质安全保障等服务，保护水环境水生态，守护绿水青山。