“人工智能+水利”落地提速 土豆数据智慧水利解决方案赋能行业数字化转型

近年来，我国智慧水利建设成效斐然。以数字孪生流域、水网及工程为核心的数字孪生水利框架体系已初步建成，水利行业数字化转型实现关键突破。

为响应国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》要求，破解行业发展痛点，土豆数据立足水利行业实际业务需求，依托自研洛书大模型，结合数据治理平台、智能体开发平台、时空孪生平台等核心软件产品，正式推出智慧水利解决方案。

三大核心亮点筑牢智能根基

土豆数据以赋能水利现代化、驱动行业变革创新为核心目标，依托时空智能技术，聚焦“数据底板-模型平台-知识平台-业务应用”智慧水利核心建设内容，通过深化人工智能技术与水利业务的融合，强化数字孪生应用、释放涉水数据价值、推动业务系统重构，全面提升水利决策的科学性与管理的精细化水平。

一、AI驱动数据底板，夯实智能转型基石

依托AI技术构建高质量数据底板，为水利数字化转型筑牢坚实数据根基。

通过AI数据清洗算法对各类水利数据进行治理，自动完成去冗余、补缺失、校准异常等关键处理，为业务应用提供精准可靠的数据支撑；同时，借助AI技术对业务侧沉淀数据开展深度挖掘分析，为精准决策提供有力支撑。

二、AI赋能双平台，精准破解技术融合难题

遵循“通用大模型—水利行业大模型—水利业务大模型”的阶梯式迭代路径。

通用大模型奠定基础技术能力，满足水利业务对AI的基本需求；水利行业大模型聚焦行业共性问题，强化技术与行业特性的适配性；水利业务大模型针对防洪调度、水资源调度等细分场景开展专项优化，实现AI技术在水利场景的深度落地。

同时，知识平台将非结构化水利专业知识进行结构化拆解与体系化整合，为智能问答和决策提供支撑。

三、双维度落地业务，全面提升智能化水平

从两大维度推动大模型深度融入水利“2+N”业务体系。

一方面，以“水利+AI”模式嵌入提效，聚焦业务流程优化与数据挖掘分析能力提升。以灌区管理为例，在现有系统中嵌入智能模型，通过AI算法深度挖掘用水数据内在规律，实现用水计划科学制定与配水方案动态调整，缩短业务处理周期，提升灌区管理精细化水平；

另一方面，以“AI+水利”模式重构业务逻辑，减少人工操作。以河湖监管为例，以智能体为核心载体，构建“河湖四乱智能识别—处置推进—结果反馈”的全流程闭环管理机制，完成业务系统整体重构，提升问题发现与处置的效率及精准度。

多场景应用赋能行业智能化转型

一、水文管理：构建智能感知分析体系

通过引入视觉识别技术实现水位智能识别，结合大模型对监测数据进行自动化处理与深度分析，自动生成水文监测报告摘要，有效提升水文数据处理效率与监测预警精准度，全面强化防汛应急处置能力。

二、流域防洪：升级“四预”防护体系

依托大语言模型搭建高效智能交互场景，助力业务人员快速精准完成防汛数据查询、多维度数据对比分析等核心操作，提升业务处理效率。融合传统机理模型与大模型构建洪水预报模型，模拟预测洪水演进全过程，延长预报时效、提升预报精度；整合知识平台中的历史洪水案例与专家调度策略，智能生成针对性处置预案，强化防洪决策的科学性，加速应急响应速度。

三、河湖管理：AI识别实现闭环管理

结合卫星遥感、无人机航拍与地面视频监控，开发河湖“四乱”AI识别系统，可自动检测非法采砂、违章建筑、非法排污等违规行为；系统对问题智能分类定级后，按规则自动派单至责任部门与河湖长，形成“发现-处置-反馈”的完整闭环，提升河湖监管的覆盖面与响应效率。

四、水土保持：智能模型赋能精准执法

基于卫星遥感影像与扰动图斑样本，构建扰动图斑智能提取模型，提升人为水土流失扰动图斑提取效率；借助知识平台分析水土保持相关法律法规与历史执法案例，自动为执法人员提供处罚依据，规范执法流程，消除“同案不同罚”现象，保障水土保持执法的精准性与规范性。

土豆数据智慧水利解决方案通过人工智能技术与水利业务的深度融合，将为水利行业带来决策科学化、管理智能化、服务精准化的多重价值。未来，土豆数据将持续探索AI与智慧水利的创新结合，推动行业数字化转型迈向新阶段。