AI技术与数字技术已不再是水利行业的点缀，而是贯穿“感知-模拟-决策-执行”全链条的神经中枢。一个“数字化→模型化→智能化决策→精准化执行”的核心闭环正在形成，成为AI深度赋能水利的底层逻辑。

一、 宏观布局：数字孪生水利体系的全景扫描与核心闭环

水利行业的数智化转型，并非零散的技術堆砌，而是一场顶层设计清晰、推进路径明确的系统工程。

1. 定位：智慧水利的实践路径与新质生产力载体

当前全力推进的数字孪生水利体系，被明确定位为人工智能技术在水利行业的具体实践，是发展水利新质生产力的重要路径。其总目标是建设智慧水利。

2. 架构：从顶层设计到全面推进的路线图

顶层设计：从行政规划、实施方案到技术标准，出台系列文件，明确了路线图、时间表和任务书。

技术攻关：通过重大研发计划，围绕算力、算法、数据三大基石开展专项突破。

先行先试：在流域、水网、灌区等不同层面开展试点，验证技术路径。

专项行动：密集开展“天空地水工”监测感知提能、新建工程数字孪生同步交付、智能大坝试点、卓越水利工程师培养等一系列专项行动，立体化推进。

目前，该体系已框架基本建成、技术取得突破、赋能决策成效显著，正迈入全面推进的新阶段。

3. 成就：夯实数据、算法、算力三大基石

数据感知：构建了空天地一体化的感知网络。

算法模型：构建了覆盖全国几十万个产汇流单元的分布式水文模型，以及超过百项的水动力学、泥沙等数学模型.

算力支撑：建成了数百亿次级别的高性能计算机群与海量存储容量，有力支撑了台风、降雨、洪水演进等复杂模型的计算，网络计算能力从百万级跃升至千万级。

4. 实战价值：以一场特大洪水为例

专家以近年某流域发生的特大洪水为例，生动展示了数字孪生平台的实战能力。当时预报将出现超历史记录的洪峰流量，严重威胁下游大城市安全。

正向预演，精准预报：提前两天精准预报出控制站的洪峰流量，预判风险。

逆向推演，优化方案：为确保大堤安全，设定“控制站流量不超过五十年一遇”、“尽量不启用蓄滞洪区”等约束条件，反向推演上游水库群的调度次序和水量。

正向验证，科学决策：将逆向推演形成的最优方案，再次进行正向模拟验证，确保其科学性与安全性。最终，通过这套“正向-逆向-正向”的闭环推演与联合调度，成功将一场百年一遇量级的洪水，削减为五十年一遇以下，洪水被有效控制在安全线内，效果显著。

5. 瓶颈与展望：AI是突破瓶颈的关键

尽管成效斐然，但当前仍存在数据短板、算法瓶颈、算力缺口、应用推广等方面的挑战。专家提出，以AI为代表的数字技术，正是突破这些瓶颈的有效手段。其核心闭环在于：场景数字化是基础，模型智能化是核心，决策精准化是目标。

二、 深化升级的五大“推进器”：跳出单点，走向系统作战

单纯的工具叠加已无法满足需求，专家系统性地提出了迈向深水区的五大策略，核心是从“拥有技术”转向“系统化运用技术”。

1. 顶层统筹，坚持“需求为王”

强化顶层谋划的统筹力度，旗帜鲜明地坚持“需求牵引、应用至上”。

2. “双模共振”：让通识大脑与领域专家协同

践行“双模共振”理念。

大模型：像一位知识广博但不懂水利的通识生，需要海量专业知识的“岗前培训”。

专业模型：则是深耕水文、水动力等领域的专家，机理清晰，但相对固化。

关键在于让二者联动。用大模型强大的交互与泛化能力，去调用、解释和增强专业模型的预报推演结果，实现“一加一大于二”的协同效应。

3. 数实融合，夯实数字底座

加强数据与实体水网、工程的融合，实现“双赢共振”。只有数字世界的孪生体与现实物理世界保持高度同步、双向互动，仿真推演和智能决策才有可靠的根基。

4. 持续迭代，拒绝“交钥匙工程”

水利系统和工程是动态变化的。系统建成不是终点，必须建立长效机制，强化后期监管、评估和持续迭代，让智慧水利系统像生物一样，能在运行中不断进化。

5. 跨界育才，打破专业壁垒

深化水利与人工智能、大数据等学科的交叉融合，以实际项目为练兵场，培养既懂水利业务又通数字技术的复合型人才，为长远发展蓄力。

三、 关于模型进化：从“通用模型”到“水利智能体”的锻造之路

通用模型永远无法直接解决水利专业问题，必须通过一个多阶段的“锻造”过程，才能成为真正的水利智能工具。

第一步：知识增强，“驯服”通用模型

通用大模型未经训练的水利知识是贫瘠且可能错误的。必须采用微调和知识增强的方式，将海量的水利专业文档、调度规程、历史汛情报告“喂”给它，让模型彻底“读懂水利”，完成从通识生向水利预科生的转变。

第二步：研发AI小模型，打造专业工具

针对特定高频场景，如水位预测、管网淤积识别等，研发轻量、高效的AI小模型。快速嵌入业务流程，解决点状问题。

第三步：更新专业模型，防止“模型老化”

数值模拟等水利专业模型是核心，但它们极易“老化”。专家特别强调，须每年根据环境变化、工程改建、河道变迁等变动情况，对模型进行重新率定与更新，确保其推演结果的现势性和可靠性。

第四步：开发智能体，构建执行军团

分类开发能自主执行复杂任务的智能体：

问知智能体：提供精准的交互式问答

决策智能体：在海量方案中优选调度策略，辅助科学决策。

多文档写作智能体：自动生成防汛简报、调度指令等文稿，解放人力。

第五步：场景落地，挖掘高价值应用

让AI在水利事业中遍地开花

优先聚焦并深耕以下高价值场景，让技术切实转化为生产力：

AI+城市洪涝：动态研判风险，支撑精准布防。

AI+活水调度：实现有限水资源下的科学调配与有序流动。

AI+河湖监管：利用无人机、遥感视频实现智能识别与健康诊断。

AI+水安全政务：提升日常管理与应急响应效率。

以上内容根据行业活动嘉宾观点整理， 仅供交流参考