瓴羊×卓邦：水务AI智能专家引领行业革新

2025年11月26日 互联网

近日，国内领先的智能技术服务商瓴羊与水务行业领军企业卓邦正式宣布达成战略合作，联合发布水务行业首个”AI智能专家”系统。这一创新成果标志着水务行业正式迈入智能化管理的新阶段，通过AI技术与水务场景的深度融合，为行业提供从数据感知到决策优化的全链路解决方案。

一、技术背景：水务行业智能化转型的迫切需求

水务行业作为城市基础设施的核心组成部分，长期面临水资源管理效率低、漏损控制难、应急响应慢等痛点。传统水务系统依赖人工经验与固定规则，难以应对复杂多变的用水场景。例如，某大型城市水务集团曾因管道漏损导致年损失超千万立方米，而人工巡检周期长、覆盖范围有限，漏损定位效率不足30%。

瓴羊与卓邦的联合研发团队通过分析行业痛点，发现水务管理的核心矛盾在于”数据孤岛”与”决策滞后”。为此，双方基于瓴羊的AI算法引擎与卓邦的水务场景数据，构建了覆盖”感知-分析-决策-执行”的闭环系统。该系统通过物联网设备实时采集流量、压力、水质等12类核心数据，结合机器学习模型预测用水需求、设备故障等关键事件，准确率较传统方法提升40%以上。

二、技术架构：模块化设计与场景化适配

“AI智能专家”系统采用微服务架构，包含数据采集层、算法引擎层、决策输出层三大模块，支持灵活部署与快速迭代。

1. 数据采集层：多源异构数据融合

系统兼容NB-IoT、LoRa等主流通信协议，可接入智能水表、压力传感器、水质监测仪等设备。例如，在某试点项目中，系统通过部署5000个智能水表，实现了对200公里管网的实时压力监测，数据采集频率从小时级提升至分钟级。

  1. # 示例：多源数据融合处理代码
  2. def data_fusion(sensor_data):
  3.     """
  4.     输入：多传感器数据（水压、流量、水质）
  5.     输出：融合后的特征向量
  6.     """
  7.     normalized_data = normalize(sensor_data)  # 数据归一化
  8.     fused_features = np.concatenate([
  9.         normalized_data['pressure'],
  10.         normalized_data['flow'],
  11.         normalized_data['quality']
  12.     ])
  13.     return fused_features

2. 算法引擎层：动态模型训练与优化

系统内置多种AI模型，包括LSTM时间序列预测、图神经网络（GNN）管网故障定位、强化学习调度优化等。以漏损预测为例，模型通过分析历史漏损数据与管网拓扑结构，可提前72小时预警潜在漏损点，定位误差小于50米。

  1. # 示例：LSTM漏损预测模型
  2. class LeakPredictionModel(nn.Module):
  3.     def __init__(self, input_size, hidden_size):
  4.         super().__init__()
  5.         self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
  6.         self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1)  # 输出漏损概率
  8.     def forward(self, x):
  9.         out, _ = self.lstm(x)
  10.         out = self.fc(out[:, -1, :])  # 取最后一个时间步的输出
  11.         return torch.sigmoid(out)

3. 决策输出层：可视化与自动化执行

系统提供Web端与移动端双平台，支持实时监控、报警推送、工单自动生成等功能。例如，当模型预测到某区域用水量异常时，系统可自动生成巡检工单并推送至维修人员APP，同时调整周边泵站压力以减少漏损风险。

三、应用价值：从效率提升到可持续发展

1. 运营效率提升

试点项目显示，系统部署后管网漏损率从15%降至8%，年节约水资源超200万立方米。某水务集团通过自动化调度功能，将泵站能耗降低18%，年节省电费超300万元。

2. 应急响应优化

在2023年夏季暴雨期间，系统通过实时分析降雨量与管网承载能力，提前4小时预警内涝风险，并自动调整排水阀门开度，使城区积水时间从平均2小时缩短至30分钟。

3. 可持续发展支持

系统内置碳排放计算模块，可评估不同调度方案对能耗与碳排放的影响。例如，通过优化泵站运行策略，某项目年减少二氧化碳排放超500吨。

四、实施建议：水务企业智能化转型路径

  1. 数据基础建设：优先部署智能水表、压力传感器等设备，构建覆盖全管网的感知网络。建议分阶段实施，先覆盖高漏损风险区域。
  2. 模型定制化：与瓴羊、卓邦等厂商合作，基于本地管网特征训练专属模型。例如，老旧管网需侧重漏损预测，新建管网可强化需求预测。
  3. 组织能力升级：设立数据管理岗位，培养既懂水务又懂AI的复合型人才。建议通过”AI+水务”培训课程提升团队技能。
  4. 生态合作：参与行业联盟，共享漏损数据与模型经验。例如，通过联合研发降低单企业技术投入成本。

五、未来展望：AI驱动的水务新生态

随着5G、数字孪生等技术的成熟，”AI智能专家”系统将向更高级的自主决策演进。例如，结合数字孪生技术构建虚拟管网，通过仿真验证调度方案的最优性；或与城市大脑对接，实现水务与交通、能源的跨系统协同。

瓴羊与卓邦的此次合作，不仅为水务行业提供了可复制的智能化方案，更揭示了AI技术与传统行业深度融合的巨大潜力。未来，双方将持续优化模型性能，拓展至污水处理、二次供水等场景，助力水务行业实现”安全、高效、绿色”的发展目标。

最新文章