院士领衔技术对话：百度与专家共探智慧水务与AI4S融合创新

2025年12月17日 互联网

近日，某领域院士带领科研团队到访百度，与百度技术专家围绕智慧水务与AI4S（AI for Science）创新应用展开深度研讨。会议聚焦AI技术如何重构水务行业全链条，从数据感知、模型构建到场景落地，形成了一套兼顾技术可行性与行业实用性的解决方案。本文将从技术架构、典型场景、实施路径三个维度，解析此次交流的核心成果。

一、智慧水务的技术痛点与AI4S的破局思路

传统水务管理面临三大核心挑战：

  1. 数据孤岛：传感器网络、SCADA系统、业务数据库等数据源分散，格式与协议不统一，导致数据整合成本高；
  2. 模型滞后：基于物理方程的水务模型（如管网水力模型）计算复杂度高，难以实时响应动态变化；
  3. 决策低效：人工经验主导的调度策略缺乏全局优化能力，易造成资源浪费或服务中断。

AI4S技术通过“数据-模型-场景”三重融合，为上述问题提供系统性解法：

  • 数据层：构建多模态数据融合引擎，支持时序数据（如流量、压力）、图像数据（如管道内窥镜）、文本数据（如工单记录）的统一处理；
  • 模型层：采用物理信息神经网络（PINN），将水务系统的物理约束（如质量守恒、能量守恒）嵌入深度学习模型，提升预测精度；
  • 场景层：针对漏损定位、水质预警、泵站优化等场景，开发轻量化AI模型，支持边缘设备部署。

二、四大AI4S创新场景的技术实践

场景1：基于时空图神经网络的管网漏损定位

传统漏损检测依赖人工巡检或单一传感器阈值报警，误报率高且定位精度低。百度团队提出“时空图神经网络+迁移学习”方案：

  1. 数据预处理：将管网拓扑结构转化为图数据，节点为监测点，边为管道连接关系；
  2. 模型训练：采用动态图卷积（DGCN）捕捉漏损事件的时空传播特征，结合迁移学习解决不同区域数据分布差异问题；
  3. 部署优化：模型压缩至10MB以内，支持在边缘网关实时运行，漏损定位误差从50米降至10米内。
  1. # 示例：基于DGL库的管网图神经网络前向传播
  2. import dgl
  3. import torch.nn as nn
  5. class PipeGNN(nn.Module):
  6.     def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim):
  7.         super().__init__()
  8.         self.conv1 = dgl.nn.GraphConv(in_dim, hidden_dim)
  9.         self.conv2 = dgl.nn.GraphConv(hidden_dim, out_dim)
  11.     def forward(self, g, features):
  12.         h = torch.relu(self.conv1(g, features))
  13.         h = self.conv2(g, h)
  14.         return h  # 输出各节点的漏损概率

场景2：多目标优化的泵站智能调度

泵站能耗占水务系统总能耗的30%以上，传统调度策略仅考虑单一目标（如最低水位）。AI4S方案引入多目标强化学习（MORL）：

  • 状态空间：包含当前水位、流量需求、电价时段等10+维度；
  • 动作空间：泵组启停组合（如3台泵中选2台开启）；
  • 奖励函数：综合能耗成本、供水安全、设备磨损等指标的加权和。

实验数据显示，该方案在某区域水务系统中实现能耗降低18%，同时将水位越限次数减少72%。

场景3：水质异常的因果推理检测

水质突变可能由工业排放、管道腐蚀等多种因素导致。传统方法仅能检测指标超标，无法定位根源。百度提出“时序因果发现+注意力机制”方案：

  1. 因果图构建：基于格兰杰因果检验，挖掘各水质指标（如COD、氨氮）的潜在因果关系；
  2. 异常溯源：通过注意力权重分配，定位导致异常的关键指标链。

在模拟数据测试中，该方法对混合污染源的溯源准确率达91%，较传统方法提升34%。

场景4：数字孪生驱动的极端天气应对

暴雨或干旱等极端天气下，水务系统需快速调整运行策略。数字孪生技术通过“实时映射-仿真推演-策略反馈”闭环实现：

  • 实时映射：基于物联网数据构建管网、水厂、用户的动态孪生体；
  • 仿真推演：运行100+种调度方案的并行仿真，评估各方案对供水保障、内涝风险的影响；
  • 策略反馈：自动生成最优调度指令，下发至执行机构。

某试点城市应用显示，该系统将极端天气下的服务中断时长从4.2小时缩短至0.8小时。

三、实施路径与关键注意事项

1. 技术架构设计建议

  • 分层解耦：将系统分为数据层（时序数据库+图数据库）、模型层（预训练大模型+场景微调）、应用层（可视化+API接口）；
  • 边缘-云端协同：轻量模型部署至边缘设备，复杂模型运行于云端，通过5G实现低时延交互；
  • 开放接口：提供标准化的数据接入协议（如OPC UA）和模型服务接口（如ONNX），兼容第三方系统。

2. 数据治理核心原则

  • 质量优先：建立数据清洗规则库，自动修正异常值（如流量为负）、填充缺失值（如采用线性插值）；
  • 标签体系：定义漏损事件、水质异常等场景的标准化标签，支持监督学习；
  • 隐私保护：对用户位置、用水量等敏感数据采用差分隐私或联邦学习技术。

3. 模型迭代与优化

  • 持续学习：设计在线学习框架，当新数据分布与训练集差异超过阈值时，自动触发模型微调；
  • 可解释性：采用SHAP值、LIME等方法解释模型决策，满足水务行业对安全性的高要求；
  • 硬件适配：针对边缘设备算力限制，优化模型结构（如采用MobileNet变体），或采用量化技术（如INT8精度）。

此次院士团队与百度的技术对话，标志着AI4S在水务领域的落地进入深水区。从单点技术突破到系统级创新，从实验室验证到规模化部署，智慧水务的AI化转型需兼顾技术先进性与行业实用性。未来，随着大模型、因果推理等技术的进一步融合，水务系统有望实现从“被动响应”到“主动预防”的跨越式发展。

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