·政策动向

近年来，党中央、国务院高度重视水利现代化建设，先后出台一系列政策文件，明确将人工智能技术融入智慧水利建设，为AI+智慧水利的发展划定路线图、明确任务书，形成了多层次、全方位的政策支撑体系。

从政策演进来看，2021年，水利部印发《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》，明确提出强化人工智能等技术在水利业务中的应用研究，为AI与智慧水利的融合奠定政策基础。2022年至2023年，水利部先后出台数字孪生流域、水网、水利工程建设等一系列技术规范性文件，明确要求将人工智能技术应用于水利专业模型研发，推动技术标准体系完善。2024年，《数字孪生水利“天空地水工”一体化监测感知夯基提能行动方案(2024—2026年)》《水利部关于推进水利工程建设数字孪生的指导意见》相继印发，聚焦监测感知、工程建设等重点领域，推动AI等新技术的规模化应用，要求利用人工智能赋能水利工程建设的感知、分析、决策和执行能力。

2025年全国水利工作会议进一步明确部署，提出打造流域智能防洪“四预”、水网智能调度、河湖库立体空间智能监管、水利工程智能运管等一批示范场景，推动AI与“2+N”业务应用体系深度集成。此外，《国家水网建设规划纲要》《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》等国家重大战略文件，也明确提出运用人工智能等新技术促进水资源智慧管理，提升流域治理智能化水平，为AI+智慧水利的全场景应用提供了顶层设计支撑。

从政策导向来看，国家层面始终坚持“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”的原则，推动AI技术在水利监测、调度、预警、治理等全场景落地，重点聚焦数字孪生水利体系建设、监测感知能力提升、智能决策水平优化等核心任务，逐步实现水利治理的数字化、网络化、智能化转型，为AI+智慧水利的发展提供了清晰的政策指引和保障。

·为什么要推进AI+智慧水利全场景应用？

推进AI+智慧水利全场景应用，并非技术层面的盲目升级，而是基于我国水利治理现状、应对水安全挑战、落实国家战略的必然选择，其核心动因源于行业痛点、国家需求和技术支撑三个方面，均基于客观事实和实际需求。

其一，破解传统水利治理痛点的现实需要。我国水利治理长期面临“点多、线长、面广”的困境，传统水利治理模式依赖人工监测、经验决策，存在诸多短板：水文监测覆盖不全面，偏远河段、水下区域的监测难度大，数据采集滞后、误差较大；水资源调度依赖经验判断，难以实现水资源的精准配置和高效利用；水灾害预警时效性不足，洪涝、干旱等灾害的预判精度不够，难以提前做好防控准备；水利工程管理粗放，隐患排查效率低，易出现安全风险；跨部门、跨区域的水利协同治理不畅，数据共享不充分，影响治理效能。AI技术的引入，能够通过智能感知、大数据分析、自主决策，精准破解这些痛点，提升水利治理的精细化水平。

其二，保障国家水安全的战略需求。当前，我国面临水资源短缺、水灾害频发、水生态受损等多重水安全挑战，水资源分布不均、供需矛盾突出，极端天气引发的洪涝、干旱灾害时有发生，对水利治理的智能化、精准化水平提出了更高要求。AI+智慧水利能够实现对水资源、水灾害、水生态的全流程、全要素监测和智能管控，提升水资源优化配置能力、水灾害防控能力、水生态保护能力，为国家水安全提供坚实的技术支撑，助力实现“以水定城、以水定地、以水定人、以水定产”的发展目标。

其三，人工智能技术迭代的支撑作用。近年来，人工智能技术在数据分析、图像识别、自主学习等方面取得了突破性进展，计算机视觉能够实现涉水事件的智能识别，机器学习能够优化水资源调度模型，深度学习能够提升水灾害预报精度，这些技术的成熟应用，为AI与智慧水利的深度融合提供了坚实的技术支撑，让水利全场景的智能化应用成为可能。同时，数字孪生、物联网、卫星遥感等技术与AI的协同，进一步拓宽了AI+智慧水利的应用场景，推动水利治理模式的根本性变革。

智慧水利是智慧社会的重要组成部分，是水利信息化的高级发展阶段，核心是践行“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”的治水方针，以数字化、网络化、智能化为主线，以数字孪生流域为核心，全面推进算据、算法、算力建设，构建具有预报、预警、预演、预案（“四预”）功能的水利治理体系，实现水利工程、水资源、水生态、水灾害等全要素的精细化管理，推动水利治理从“经验驱动”向“数据驱动”转变，从“被动应对”向“主动防控”升级。

AI+智慧水利，并非简单的技术叠加，而是将人工智能技术（包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等）与智慧水利的全业务、全流程深度融合，依托AI的数据分析、智能识别、自主决策能力，破解传统水利治理中监测不精准、调度不高效、预警不及时、协同不顺畅等痛点，让水利治理更智能、更高效、更科学，本质是用技术赋能水利，实现“感知全面化、分析智能化、决策精准化、执行高效化”。

AI+智慧水利应用场景

（一）水资源智能管理场景。AI技术主要应用于水资源监测、优化调度和节水管理三个方面。在监测环节，依托AI与卫星遥感、无人机、传感器的协同，构建“天空地水工”一体化监测感知体系，实现对地表水、地下水、降水量、蒸发量等水资源要素的全面监测，通过AI图像识别、数据降噪技术，提升监测数据的精准度和时效性，动态掌握水资源分布和变化情况，同时借助AI辅助样品分析，提升水环境质量监测效率。在调度环节，利用机器学习、深度学习技术，构建水资源调度模型，整合气象、水文、用水需求等多维度数据，实现水资源的精准调度，优化水库、河道、引调水工程的运行方案，提升水资源利用效率，例如构建黄河干流河道流量演进深度学习算法模型，为黄河水量调度方案编制提供支撑。在节水管理环节，AI技术应用于农业、工业等领域的节水管控，通过土壤墒情传感器和气象数据实时调控农业灌溉，利用AI技术融合取用水定额管理、水量平衡分析等专业知识，实现工业企业用水的全过程监测和漏损预警，促进水资源梯级利用和循环利用。

（二）水灾害智能防控场景。AI技术重点解决水灾害预报、预警、预演、预案的“四预”功能落地，提升洪涝、干旱等灾害的防控能力。在预报环节，利用AI深度学习技术，整合历史水文数据、气象数据、地形数据等，构建水灾害预报模型，提升暴雨、洪水、干旱等灾害的预报精度和时效性，尤其是在中小河流面雨量监测和预报中，实现AI气象预报模型业务应用，提升水文气象监测预报能力。在预警环节，通过AI智能识别技术，实时监测河道水位、流量、泥沙等数据，当数据超过预警阈值时，自动触发预警信号，通过多渠道及时发布，同时实现采砂、违章建筑等涉水危险事件的智能判识和报警，为灾害防控争取时间。在预演和预案环节，依托数字孪生技术与AI的融合，构建水灾害演进模拟模型，模拟不同灾害场景下的洪水演进、工程受力等情况，开展防洪抗旱调度、应急抢险等仿真预演，优化应急预案，提升应急处置能力，同时通过历史极端洪旱事件推演，补齐防控短板。

（三）水利工程智能管理场景。AI技术实现对水库、水闸、蓄滞洪区、泵站等水利工程的全生命周期智能管理，提升工程运行安全和管理效率。在工程监测环节，利用AI声纹识别、图像识别、传感器监测等技术，对水利工程的位移形变、渗流渗压、应力应变等关键指标进行实时监测，例如“智能石头”“坝岸智能卫士”等装置，可精准捕捉水下根石走失险情，实现工程出险、抢险全链条管理，泵站声纹AI识别模型赋能工程安全监测，及时发现工程隐患并预警。在日常管理环节，AI技术应用于工程巡检、维修养护等工作，通过无人机巡检、AI图像识别，替代人工完成高风险、高难度的巡检任务，精准识别工程裂缝、破损等隐患，同时实现工程责任人落实、日常巡检、维修养护等业务的数字化、智能化管理，降低管理成本，提升管理效率。在工程调度环节，AI技术结合工程运行数据、水文气象数据，优化工程运行方案，实现水利工程的智能调度，保障工程安全稳定运行，充分发挥工程的防洪、供水、灌溉等综合效益。

（四）水生态智能保护场景。AI技术助力水生态环境的监测、治理和修复，推动水利与生态保护的协同发展。在监测环节，利用AI图像识别技术，对河湖水体的水质、浮游植物等进行智能监测，规范浮游植物智能图像识别技术操作流程，统一图像比对训练集，提升水生态监测的效率和精准度，同时通过遥感智能解译，实现对河湖管理范围内地物的全面监测，为水生态保护提供数据支撑。在治理环节，AI技术结合水生态环境数据，构建水生态治理模型，精准识别水生态受损区域，优化治理方案，例如针对水体污染，通过AI数据分析，精准定位污染源，为污染治理提供科学依据，推动水生态环境持续改善。在生态补水环节，利用AI技术优化生态补水方案，实现对河湖生态补水的精准调控，保障河湖生态流量，维护水生态平衡，例如在黄河河口区，通过AI辅助监测生态补水情况，助力湿地保护和生态修复。

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