原标题:从泉州的自来水厂到广州的水库，百度AI云为何死在智能水务上？

如果你曾经经过京港澳高速太和镇段，或者去广州的帽峰山游玩，你很可能会偶遇一个巨大的水库，一泓碧水，波光粼粼，碧水青山，在周围群山的映衬下，颇为美丽。

这是位于广州白云区太和镇的贺龙水库。它始建于1972年10月，于1974年8月竣工。是一座具有防洪、调蓄、灌溉功能的中型水库。水库面积4.5平方公里，雨水集蓄面积24.83平方公里，库容1753.3万立方米。多年前，随着经济的快速发展，大量养猪场、酒店农家乐等污染企业逐渐聚集在水库周边，甚至有不法分子专程到水库“排污、排污”。再加上库区存在网箱养殖、垂钓、观光活动，水污染严重，被评为“五类”水质，给水库带来了“臭水一库”的不雅称号。

2016年10月，贺龙水库调整为成广东省饮用水水源二级保护区，也是广州市备用水源。2018年，广州市白云区全面推行河湖水长制，组织对贺龙水库周边进行大规模综合清理整治，多措并举综合治理。经过4年的持续整治，2020年，其水质将稳定达到ⅲ类水质标准，部分水质达到ⅱ类，比2016年提高两个等级。从此，贺龙水库成了白云区的“绿肺”，而不是“一滩臭水”。

当水库遇上AI，有哪些「匪夷所思」的应用？

水库的运行离不开专业化、科学化的管理。“一江清水”之后，和龙水库管理处的水库管理人员夜以继日的默默坚守和保障。水库涉及周边居民的安全和生态环境，管理负责人李树堂和他的团队感到责任重大。2021年底，贺龙水库管理处与贺龙村签订了水库经营权退出协议，结束了贺龙水库近50年的经营权与经营权分离状态，停止了水产养殖、垂钓、水上游乐等各类经营活动，并采取多重综合措施进一步加强管理。

水库管理这个看似枯燥的任务，比外界想象的要重得多。不仅要防止污水排放等人员闯入水体，还要时刻关注水情，避免发生洪涝事故。从长远来看，也需要注意大坝建筑的安全，甚至可以进行反恐演练。而管理两座水库的和龙水库管理处只有10名授权人员，参与和龙水库一线管理的也只有6人，比广东乃至全国很多中型水库50+的人员少很多。

几年前，贺龙水库就已经全部安装了防护网，防止外人随意闯入。同时，在沿海部署了40个监控摄像头，在大坝上安装了沉降位移、渗流和压力监测系统。尽管有这些辅助手段的加持，但水库管理者的工作量仍然很重。他们每天至少花2个小时在水库管理区巡逻，发现倾倒垃圾、偷排废水、钓鱼、游泳等违法行为予以劝阻；还要密切监视水雨情、坝情、水质等数据，必要时进行排水泄洪作业。还要安排专人24小时值班，时刻盯着监控画面，对各种违规行为进行监控...人少事多任务重成为常态。

后来团队发现了“左膀右臂”艾，探索水库监管智能化。现在在贺龙水库沿线，原有的30路智能高清摄像机正在升级。传统相机画面模糊，夜视能力差。据李树堂介绍，管理人员不止一次看到违规车辆偷倒垃圾，但看不清车牌。智能高清摄像头不仅看得更清楚，更重要的是改变了巡检模式:智能高清摄像头接入云端的智能水脑。基于CV机器视觉技术，可以智能识别非法入侵、水面漂浮物、异常黑臭水体、游泳、钓鱼、倾倒垃圾等场景。在第一时间将消息推送给管理人员进行处置，由管理人员判断是否到场处置。例如，如果有人闯入，可以通过远程扬声器及时将他们直接赶走。这种智能巡检监管模式大大减少了管理人员主动巡检的次数，缩短了巡检持续时间。

而且传统的“盯着人肉”的监控模式不可避免地存在“百密一疏”的问题，理论上也无法避免误读的问题，因为人的疲劳、走神、疏忽等。，而AI智能监控在这一点上没有任何问题。

智能巡更只是智能监管在贺龙水库的应用之一。“智慧水脑”通过在水体中布置智能传感器，可以及时、准确、全面地了解“水”的情况，包括水体降雨量、水温、渗流量、水压等水情，以及悬浮物含量、PH值等水质数据。基于智能数据洞察，油藏管理者可以实现“智能控水”:

一方面可以更精细的控制水质，有针对性的进一步改善水质；另一方面，它可以智能地管理水资源。是数据AI的基础，和龙水库深知这一点。李树堂说，前几年，水务行业信息化程度低。贺龙水库虽然有一些信息化手段，但只是实现了初步的数据采集，并没有深入挖掘数据。用AI挖掘数据，水库智能监管会有更多的创新空。

比如，过去什么时候放水泄洪是水库管理者根据经验和数据做出的统计决策。未来可结合库区及周边渠道、溢洪道闸室、输水涵洞闸室的情况以及各类水库的监测数据，进行智能排水泄洪。应用足够成熟后，甚至可以实现智能泵房，让智能决策和自动控制有机联系起来。

例如，基于历史数据、气象数据、实时监测数据结合科学的预测模型，可以预测未来某一时间的入库流量，从而为防洪、供水、灌溉等决策提供依据，科学有效地管理水体，确保安全防灾，充分发挥水库蓄水的功能价值。

当然，对于水库监管人员来说，AI最直接的价值感知就是提高人的效率，也就是降本增效。用李树堂的话说，能解决问题的AI是“真智能”；否则就是“伪智能”在作秀。智能巡检的应用，将管理人员从人工巡检、盯着显示器等重复性工作中彻底解放出来。他们不再担心盲点和漏检等常见问题，可以专注于其他更重要和紧迫的水库监管工作。

目前，贺龙水库水质稳定达到ⅲ类水质标准，部分指标达到ⅱ类以上。但是，离饮用水质量还有很长的路要走。李树堂说，借助智能技术和数字化手段，贺龙水库的水质监测将更加科学有效，管理效率将大大提高。未来水库的水变成和千岛湖一样的饮用水，不是痴人说梦。

和龙水库和安华汇商场都连在同一个水脑上。

从和龙水库沿广从公路向南行驶，20分钟左右就能看到矗立在白云大道边上的大型商场:安华汇，这里是永泰等大型生活区的核心商圈。安徽一楼有个污水处理室。所有餐饮商家排放的污水都要在这里进行预处理，达到一定标准后才能排入下水道。整个过程由人工智能监控。如果排水不达标，将会向水务监管人员发出预警，监控方的排水数据一目了然。

往年白云区水务管理人员要对辖区内9万多户排水户进行检查抽查。经人工检查，排水户被要求限期整改。整改后水质人工送检。这个过程费时、费力、费钱，不仅增加了水务监管的负担，也给供排水户等被监管方带来了不好的体验。现在，基于智能传感器的PH值等常态化实时监测后，AI可以在后台直接监测污水排放，确保排放的水质完全达标。

和龙水库、安华汇污水处理室的背后，都连接着同一个AI大脑:百度AI云打造的白云区智慧水脑。百度AI云依托“吴凯”工业互联网平台，提供智能水务解决方案。

据百度AI云智慧产业事业部水行业解决方案总监王秋万介绍，该方案采用“1+1+N”架构。第一个是百度AI云的AI大脑，提供CV等基础AI能力；第二个是结合水行业场景和客户需求打造的专属场景大脑“水脑”；n是针对不同场景的应用集群。一期已实现智能排水管理、防汛应急管理、水利工程管理、河湖管理四类集群应用。其中，安华汇排水室应用了智能排水管理模块，实现了源头污水精准控制和排水管网溯源，而贺龙水库的AI应用属于水利工程管理。

云水大脑和不同水场景的N个应用集群助力白云的水智能监管，覆盖河湖、排水管网、隧道涵洞、泵站等涉水场景，帮助百度实现弹性水、高效水、民生水，力争成为全国智慧水标杆。

事实上，无论是水库还是河流，排水还是排污，防洪还是供水，不同场景下的水管理都存在类似的问题:

一是信息化相对初级。水务是一个相对冷门的监管领域。前几年社会重视经济发展，忽视生态保护，没有得到足够的资源。所以水务的信息化程度相对于教育、金融、零售等行业是很低的。

二是水监管领域存在严重的信息数据孤岛问题。水监管涉及不同节点，数据分散在不同水体、不同职能部门、不同信息系统。没有集中挖掘，没有有效利用，使其成为“沉睡的数据”。数据孤岛导致数据资产的巨大浪费。

第三，普遍存在以劳动为主，技术为辅的现象。随着越来越多的城市重视水务监管，水务管理的人力越来越紧张，很多环节都让人应接不暇。

根据水务管理现状，百度AI云智慧水务解决方案的思路是:在智能化的同时加强信息化水平，增强采集层传感器、摄像头的采集能力，再将边缘数据采集到云端数据库进行AI挖掘，从而打造适合不同场景的智慧水务应用，最大限度减少水务各环节的劳动，开发水务预测模型等创新型AI应用，实现水务管理降本提质增效。

据介绍，百度AI云水脑的思路就是“汇聚概括”二字:

“收”是通过水务大脑通过统一的数据采集解决数据孤岛的问题； “聚”是将收集的数据进行统一的数据治理，解决数据资产化的问题； “通”是实现数据共享，包括水利水务设施主管部门内部数据，以及各个共享主管局比如说大数据局、环境局所涉及的数据共享问题； “用”则是基于水务大脑数据智能，针对业务场景的问题实现各类水务行业应用。

在百度AI Cloud的规划中，要用5年时间打造一个具有行业应用水平的智慧水务平台，体现了行业解决方案的复杂性、节奏慢、周期长。

百度AI云的水脑思想也是工业AI最科学的思想。智能是AI的基础，AI的价值取决于感知层的数据采集，平台层的数据采集，应用层的数据管理，最终基于数据智能决策的能力实现各种场景应用。

百度AI云刚刚迈出了第一步，只是在采集端，百度AI云在白云区还是有作为的。“白云区有9万多户轻排水户，但排水水质监测只有48个点；有50多个隧道涵洞容易发生内涝。”接下来要做的就是去除白云区的水质监测“盲区”，也就是建立更全面的数据采集系统，因为只有感知层对世界有足够的了解，AI才能建立有效的认知，进而形成解决问题的决策。

智慧水务是大AI场景，百度AI云已经领先。

提到工业智能，很多人首先想到的可能是金融、教育、交通、零售、制造甚至农业这样的场景。业内很少提到水。

事实上，智能供水可能比人们预期的要大得多。近年来，我国正在大力发展智慧城市、新型基础设施、智慧经济，陆续出台了《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》等配套政策。十三五期间，支持智能水务的政策文件已经出台。“水”是生命之源，是人们生活和生产的基础资源，已经成为智能的重点产业之一。

智慧水业正与“智慧城市”、“智慧水利”、“智慧环保”等行业一起发展，市场前景十分可观。智慧水务行业深度报告显示，智慧水务的行业空超过3000亿元，仅智慧水务平台就是百亿级市场。据前瞻产业研究院预测，2020-2023年，中国智能水平台行业市场规模将分别达到125.51亿元、159.4亿元、199.25亿元和251亿元。

百度AI云早就将“水务”作为工业智能的子行业，深耕多年。在帮助白云搭建智慧水务应用平台之前，百度AI云已经在福建泉州取得了成功，但更多的是专注于供水场景。2020年11月，百度AI云助力泉州水务集团智慧水脑项目启动。经过一年多的持续建设，实现了原水、制水、供水、排水、排污、节水“六位一体”完整水产业链的智能化升级。泉州水务集团整体员工工作效率提高了5%以上，制供水单位能耗降低了8%。

对于水务行业，百度AI云智慧水务解决方案的核心价值体现在“1+1+N”两个一，不仅为水务行业和客户业务场景提供基础AI能力和AI基础，还承载了数据聚合、数据治理、数据洞察、数据智能等核心AI能力。AI技术是百度擅长的。百度是国内最早布局AI技术的科技巨头，从事深度学习、大模型、CV机器视觉、知识。

此外，百度正在加强产业智能化战略，基于百度AI云的to B业务成为百度第二条增长曲线。百度第一季度整体营收284亿元，其中百度AI云营收达39亿元，同比增长45%。在扎根行业智能的这些年里，百度AI云已经形成了针对不同行业的解决方案落地能力。

比如在智能水行业，已经形成了从底层技术、云侧平台、解决方案、服务生态的全栈能力。同时拥有运营本地化支持、行业AI应用方法论等运营支持。在服务水客户时，百度AI云并不是“先造一把锤子再找一颗钉子”，而是深入一线，摸清客户需求，了解工业场景再量身定制解决方案，在应用过程中不断迭代。就像白云区智慧水务项目，百度AI云在这个项目上已经扎根了至少五年，深耕形成的时间沉淀很难复制。

对于百度智能云来说，也可以做到一个行业“一传十，十传百”。比如百度智能云、泉州水务集团在供水场景上积累的智能化经验，可供其他城市借鉴；比如百度AI云与广州白云共同打造的智慧水务平台，也有望成为智慧水务行业的标杆，百度可以将相关技术、经验、模式由点到面复制到更多地方。

写在最后:

百度AI云中的智慧水务解决方案仍在不断发展。在即将召开的百度世界大会上，百度将介绍最新的智慧水务解决方案和成果。“水利行业关系到国计民生。我们希望打造新一代智能水基地，推动整个行业的数字化，最终帮助广州及更多城市实现智能化转型。”

在我看来，百度AI云的智慧水务解决方案对行业最大的意义在于“N”的可扩展性，即面向不同场景的智慧水务应用。对于水企/机构来说，可以携手百度AI云打造定制化的AI应用，也可以引入更多的合作伙伴，在“水脑”的加持下做出各种智能应用。

例如，在降低城市供水漏损率方面，泉州水脑可以通过AI模型实现分区域、分时的用水量精细预测，结合供水管网中各种传感器的数据进行实时压力调节，在保证水压的同时有效平衡管网负担，降低爆管漏损风险，全网漏损率降低了近2个百分点。如果按全国各市县供水量计算，相当于节约了13.86亿立方米，约为98个西湖的蓄水量(1400万立方米)。

百度AI云的水行业已经种下了一棵树，正在开出五颜六色的花。返回搜狐查看更多。

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