一、前言智慧水務(wù)是依托物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能（AI）等新一代信息技術(shù)，對(duì)水務(wù)系統(tǒng)全流程（供水、排水、污水處理、水環(huán)境治理）進(jìn)行數(shù)字化、智能化改造的新型水務(wù)管理模式。2017年以來(lái)，隨著國(guó)家“數(shù)字中國(guó)”“雙碳”目標(biāo)等戰(zhàn)略的推進(jìn)，智慧水務(wù)從“概念導(dǎo)入”進(jìn)入“規(guī)模化落地”階段，成為解決水資源短缺、水環(huán)境污染、水務(wù)運(yùn)營(yíng)效率低下等問(wèn)題的關(guān)鍵路徑。本匯編基于2017~2024年行業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)，梳理智慧水務(wù)的發(fā)展背景、核心技術(shù)演進(jìn)、應(yīng)用場(chǎng)景深化、典型案例及挑戰(zhàn)展望，為水務(wù)企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)及政策制定者提供參考。二、行業(yè)發(fā)展背景（一）政策驅(qū)動(dòng)：從“頂層設(shè)計(jì)”到“落地細(xì)則”2017年，國(guó)務(wù)院發(fā)布《“十三五”國(guó)家信息化規(guī)劃》，首次將“智慧水務(wù)”納入國(guó)家信息化重點(diǎn)工程；2021年，《“十四五”水利信息化規(guī)劃》明確提出“構(gòu)建數(shù)字孿生水利體系”，將智慧水務(wù)作為水利數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心任務(wù)；2023年，水利部印發(fā)《關(guān)于推進(jìn)智慧水務(wù)發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，要求到2025年，全國(guó)縣級(jí)以上城市基本建成智慧水務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)全感知、業(yè)務(wù)全協(xié)同、決策全智能”。一系列政策推動(dòng)智慧水務(wù)從“試點(diǎn)示范”轉(zhuǎn)向“全面普及”。（二）需求升級(jí)：從“基本保障”到“品質(zhì)服務(wù)”城市化進(jìn)程加速導(dǎo)致水資源供需矛盾加?。?024年我國(guó)城市缺水率約15%），同時(shí)用戶(hù)對(duì)水質(zhì)、供水穩(wěn)定性、服務(wù)便捷性的要求顯著提升（調(diào)研顯示，82%的城市居民希望實(shí)時(shí)查看家中水質(zhì)數(shù)據(jù)）。此外，極端天氣（如暴雨內(nèi)澇）、水污染事件（如河道黑臭）等問(wèn)題倒逼水務(wù)系統(tǒng)從“被動(dòng)應(yīng)對(duì)”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)預(yù)防”，智慧水務(wù)成為提升水務(wù)治理能力的必然選擇。（三）技術(shù)賦能：從“單一技術(shù)”到“融合創(chuàng)新”2017年以來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、大數(shù)據(jù)、AI、5G、數(shù)字孿生等技術(shù)快速發(fā)展，為智慧水務(wù)提供了核心支撐：物聯(lián)網(wǎng)傳感器成本下降（2024年智能水表價(jià)格較2017年下降約40%），實(shí)現(xiàn)了水務(wù)設(shè)備的全面感知；大數(shù)據(jù)平臺(tái)能力提升（如水務(wù)數(shù)據(jù)處理速度較2017年提升5倍），支撐了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與分析；AI算法（如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)）在漏損檢測(cè)、水質(zhì)預(yù)測(cè)等場(chǎng)景的應(yīng)用，推動(dòng)水務(wù)決策從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”。三、核心技術(shù)演進(jìn)（2017~2024）智慧水務(wù)的技術(shù)體系可分為“感知層-傳輸層-平臺(tái)層-應(yīng)用層”四層，各層技術(shù)在2017~2024年實(shí)現(xiàn)了迭代升級(jí)：（一）感知層：從“單點(diǎn)監(jiān)測(cè)”到“全要素感知”2017年，感知層以傳統(tǒng)機(jī)械水表、普通水質(zhì)傳感器為主，僅能實(shí)現(xiàn)水量、pH值等基本參數(shù)的監(jiān)測(cè)；2024年，感知層已升級(jí)為“智能終端+多參數(shù)傳感器”，覆蓋水量、水質(zhì)、水壓、水位、流量等全要素：智能水表：從“IC卡表”升級(jí)為“NB-IoT遠(yuǎn)傳表”，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集（每15分鐘上傳一次），并集成了異常用水（如漏水、偷水）報(bào)警功能；水質(zhì)傳感器：從“實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)”轉(zhuǎn)向“在線監(jiān)測(cè)”，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)COD、氨氮、總磷、重金屬等10余種指標(biāo)，檢測(cè)精度提升至ppb級(jí)；管網(wǎng)監(jiān)測(cè)設(shè)備：新增壓力傳感器、流量傳感器、井蓋狀態(tài)監(jiān)測(cè)器等，實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的全面感知。（二）傳輸層：從“有線通信”到“無(wú)線泛在”2017年，傳輸層主要依賴(lài)有線網(wǎng)絡(luò)（如光纖），存在部署成本高、維護(hù)困難等問(wèn)題；2024年，無(wú)線通信技術(shù)（NB-IoT、LoRa、5G）成為主流：NB-IoT：因“低功耗、廣覆蓋、大連接”特性，成為智能水表、管網(wǎng)傳感器的首選通信方式（2024年國(guó)內(nèi)NB-IoT智慧水務(wù)終端數(shù)量超千萬(wàn)臺(tái)）；5G：用于需要高速傳輸?shù)膱?chǎng)景（如高清視頻監(jiān)控、數(shù)字孿生實(shí)時(shí)交互），支持水務(wù)系統(tǒng)的“實(shí)時(shí)化”管理；邊緣計(jì)算：在傳輸層引入邊緣節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的本地處理（如異常數(shù)據(jù)過(guò)濾、實(shí)時(shí)報(bào)警），降低了云端壓力。（三）平臺(tái)層：從“本地部署”到“云邊協(xié)同”2017年，平臺(tái)層以本地服務(wù)器為主，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析能力有限；2024年，平臺(tái)層已升級(jí)為“云平臺(tái)+邊緣平臺(tái)”的協(xié)同架構(gòu)：云平臺(tái)：采用公有云（如阿里云、騰訊云）或私有云，實(shí)現(xiàn)水務(wù)數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)、多維度分析（如用戶(hù)用水行為分析、管網(wǎng)漏損預(yù)測(cè)）；邊緣平臺(tái)：部署在水廠、泵站等現(xiàn)場(chǎng)，支持實(shí)時(shí)控制（如泵站機(jī)組優(yōu)化運(yùn)行），降低了延遲（響應(yīng)時(shí)間從秒級(jí)縮短至毫秒級(jí)）；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：逐步統(tǒng)一（如《智慧水務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)范》），解決了“信息孤島”問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了供水、排水、污水處理等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享。（四）應(yīng)用層：從“流程自動(dòng)化”到“決策智能化”2017年，應(yīng)用層主要實(shí)現(xiàn)“自動(dòng)化控制”（如水廠變頻泵自動(dòng)調(diào)節(jié)）；2024年，應(yīng)用層已升級(jí)為“智能決策”，核心是AI與水務(wù)業(yè)務(wù)的深度融合：預(yù)測(cè)性維護(hù)：通過(guò)AI分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)（如水泵振動(dòng)、電機(jī)溫度），提前7~15天預(yù)測(cè)設(shè)備故障，降低停機(jī)損失（調(diào)研顯示，預(yù)測(cè)性維護(hù)可使設(shè)備故障率下降30%）；漏損檢測(cè)：結(jié)合智能水表數(shù)據(jù)、管網(wǎng)壓力數(shù)據(jù)，用深度學(xué)習(xí)算法識(shí)別漏點(diǎn)（準(zhǔn)確率從2017年的60%提升至2024年的90%），漏損率較傳統(tǒng)方法下降5~8個(gè)百分點(diǎn)；數(shù)字孿生：構(gòu)建水務(wù)系統(tǒng)的虛擬模型（如管網(wǎng)數(shù)字孿生、水廠數(shù)字孿生），實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)監(jiān)控-模擬預(yù)測(cè)-優(yōu)化決策”閉環(huán)，如通過(guò)數(shù)字孿生模擬暴雨內(nèi)澇場(chǎng)景，提前調(diào)整泵站運(yùn)行策略，減少內(nèi)澇損失。四、應(yīng)用場(chǎng)景深化（2017~2024）智慧水務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景從2017年的“供水管理”擴(kuò)展至2024年的“全流程覆蓋”，包括供水、排水、水環(huán)境治理、客戶(hù)服務(wù)四大核心場(chǎng)景：（一）供水管理：從“粗放運(yùn)營(yíng)”到“精準(zhǔn)管控”漏損控制：通過(guò)智能水表實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，識(shí)別“夜間最小流量”（夜間用水少，若流量異常則可能存在漏損），結(jié)合管網(wǎng)GIS系統(tǒng)定位漏點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)“快速發(fā)現(xiàn)、快速修復(fù)”（某省會(huì)城市采用該方案后，漏損率從18%降至10%）；水質(zhì)保障：在水廠出水口、管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)部署水質(zhì)傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水質(zhì)指標(biāo)，若發(fā)現(xiàn)超標(biāo)（如余氯不足），立即啟動(dòng)應(yīng)急處理（如增加消毒劑投放量），確保末端水質(zhì)達(dá)標(biāo)；壓力優(yōu)化：通過(guò)管網(wǎng)壓力傳感器數(shù)據(jù)，用AI算法優(yōu)化泵站運(yùn)行，降低管網(wǎng)壓力（避免過(guò)高壓力導(dǎo)致爆管），同時(shí)保證末端用戶(hù)水壓滿(mǎn)足要求（某城市優(yōu)化后，泵站能耗下降15%）。（二）排水管理：從“被動(dòng)排澇”到“主動(dòng)預(yù)警”內(nèi)澇監(jiān)測(cè)與預(yù)警：在易澇點(diǎn)部署水位傳感器、視頻監(jiān)控，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)（如暴雨預(yù)警），用AI模型預(yù)測(cè)內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)（準(zhǔn)確率達(dá)85%），提前向居民發(fā)送預(yù)警信息（如短信、APP推送），并啟動(dòng)泵站、閘門(mén)等設(shè)備進(jìn)行預(yù)排水；雨污分流監(jiān)測(cè)：在雨污管網(wǎng)交匯處部署流量傳感器，識(shí)別“雨污混流”（如污水流入雨水管網(wǎng)），及時(shí)排查整改（某城市通過(guò)該方案，雨污混流率下降20%）；泵站智能運(yùn)行：通過(guò)AI分析泵站進(jìn)水流量、水位數(shù)據(jù)，優(yōu)化機(jī)組啟停（如根據(jù)雨水流量自動(dòng)調(diào)整泵機(jī)數(shù)量），降低能耗（某泵站優(yōu)化后，能耗下降20%）。（三）水環(huán)境治理：從“事后處理”到“事前預(yù)防”河道水質(zhì)監(jiān)測(cè)：在河流、湖泊部署浮標(biāo)式水質(zhì)傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)COD、氨氮、總磷等指標(biāo)，若發(fā)現(xiàn)超標(biāo)（如工業(yè)廢水偷排），立即報(bào)警并定位污染源（某流域采用該方案后，水質(zhì)達(dá)標(biāo)率從70%提升至85%）；污水處理優(yōu)化：通過(guò)AI分析污水處理廠進(jìn)水水質(zhì)、水量數(shù)據(jù)，優(yōu)化曝氣、加藥等工藝參數(shù)（如根據(jù)COD濃度調(diào)整曝氣時(shí)間），提高處理效率（某污水處理廠優(yōu)化后，COD去除率提升5%，藥耗下降10%）；黑臭水體治理：結(jié)合衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)巡檢、地面?zhèn)鞲衅?，?shí)現(xiàn)黑臭水體的“全域監(jiān)測(cè)”（如識(shí)別水體顏色、氣味異常），并通過(guò)數(shù)字孿生模擬治理效果（如投放微生物菌劑后的水質(zhì)變化），優(yōu)化治理方案。（四）客戶(hù)服務(wù)：從“線下辦理”到“線上智能”自助服務(wù)：通過(guò)APP、微信公眾號(hào)實(shí)現(xiàn)線上繳費(fèi)、水質(zhì)查詢(xún)、故障申報(bào)（如用戶(hù)發(fā)現(xiàn)水管漏水，可通過(guò)APP上傳照片、定位，后臺(tái)自動(dòng)派單給維修人員）；個(gè)性化服務(wù)：通過(guò)分析用戶(hù)用水?dāng)?shù)據(jù)（如用水量、用水時(shí)間），提供個(gè)性化建議（如“您家近期用水量異常，可能存在漏水，請(qǐng)檢查”）；滿(mǎn)意度提升：通過(guò)AI客服（如語(yǔ)音機(jī)器人）解決用戶(hù)常見(jiàn)問(wèn)題（如“水費(fèi)怎么算？”“水質(zhì)達(dá)標(biāo)嗎？”），降低人工客服壓力（某水務(wù)公司AI客服占比達(dá)60%，用戶(hù)等待時(shí)間縮短50%）。五、典型案例分析（一）國(guó)內(nèi)案例：某直轄市智慧水務(wù)系統(tǒng)（2021~2024）項(xiàng)目背景：該直轄市是缺水城市，漏損率達(dá)16%，內(nèi)澇問(wèn)題突出（每年暴雨內(nèi)澇次數(shù)超10次）。技術(shù)應(yīng)用：感知層：安裝NB-IoT智能水表200萬(wàn)臺(tái)，管網(wǎng)壓力傳感器5000個(gè)，易澇點(diǎn)水位傳感器1000個(gè)；平臺(tái)層：采用阿里云構(gòu)建智慧水務(wù)云平臺(tái)，集成供水、排水、水環(huán)境治理數(shù)據(jù)；應(yīng)用層：開(kāi)發(fā)了漏損檢測(cè)系統(tǒng)（AI算法識(shí)別漏點(diǎn)）、內(nèi)澇預(yù)警系統(tǒng)（結(jié)合氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)內(nèi)澇）、客戶(hù)服務(wù)APP（線上繳費(fèi)、水質(zhì)查詢(xún)）。實(shí)施效果：漏損率從16%降至10%，內(nèi)澇次數(shù)減少60%，用戶(hù)滿(mǎn)意度從75%提升至90%。（二）國(guó)外案例：新加坡智慧水務(wù)系統(tǒng)（2018~2023）項(xiàng)目背景：新加坡是“無(wú)水國(guó)”，水資源依賴(lài)進(jìn)口，需提高水務(wù)系統(tǒng)效率。技術(shù)應(yīng)用：感知層：在全國(guó)部署智能水表、管網(wǎng)傳感器，實(shí)現(xiàn)“從水源到水龍頭”的全流程監(jiān)測(cè)；平臺(tái)層：構(gòu)建“水務(wù)數(shù)字孿生系統(tǒng)”，模擬供水、排水、污水處理全流程，優(yōu)化資源配置；應(yīng)用層：開(kāi)發(fā)了“水資源管理系統(tǒng)”，通過(guò)AI預(yù)測(cè)用水量（如節(jié)假日用水量變化），調(diào)整供水計(jì)劃。實(shí)施效果：水資源利用率從80%提升至95%，供水可靠性達(dá)99.99%（全球最高）。六、挑戰(zhàn)與展望（一）當(dāng)前挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)安全：水務(wù)數(shù)據(jù)涉及民生（如用戶(hù)用水?dāng)?shù)據(jù)、管網(wǎng)布局?jǐn)?shù)據(jù)），存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)（2023年國(guó)內(nèi)某水務(wù)公司發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件，影響10萬(wàn)用戶(hù)）；技術(shù)融合：部分水務(wù)企業(yè)仍采用傳統(tǒng)系統(tǒng)（如SCADA），與智慧水務(wù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)打通難度大（調(diào)研顯示，60%的水務(wù)企業(yè)存在“信息孤島”問(wèn)題）；人才短缺：需要既懂水務(wù)業(yè)務(wù)又懂信息技術(shù)的復(fù)合型人才（2024年國(guó)內(nèi)智慧水務(wù)人才缺口超10萬(wàn)人）。（二）未來(lái)展望數(shù)字孿生普及：未來(lái)3~5年，數(shù)字孿生將從“試點(diǎn)”轉(zhuǎn)向“全面應(yīng)用”，實(shí)現(xiàn)水務(wù)系統(tǒng)的“全生命周期管理”（如從管網(wǎng)設(shè)計(jì)、建設(shè)到運(yùn)行、維護(hù)的全流程模擬）；AI深度應(yīng)用：AI將從“輔助決策”轉(zhuǎn)向“自主決策”，如智能泵站可自動(dòng)調(diào)整運(yùn)行策略，無(wú)需人工干預(yù)；綠色智慧水務(wù)：結(jié)合“雙碳”目標(biāo)，智慧水務(wù)將聚焦節(jié)能降耗（如通過(guò)AI優(yōu)化水廠運(yùn)行，降低能耗；通過(guò)漏損控制，減少水資源浪費(fèi)）；跨界融合：智慧水務(wù)將與“智慧城市”“數(shù)字鄉(xiāng)村”融合，實(shí)現(xiàn)水資源的“全域統(tǒng)籌”（如