面对我国水资源短缺的严峻形势和矛盾，在9月中旬由水利部召开的深入推动黄河流域生态保护和高质量发展工作座谈会上，围绕着黄河流域生态保护和高质量发展这一重大国家战略，完善“原型黄河”监测体系，大力推进“数字孪生黄河”建设，进一步强化“模型黄河”建设和运用被重点提及。

诸如以促进黄河、长江全流域的健康发展为抓手，在数字化技术助力下，把水资源作为前置刚性约束条件，推动水资源监管、水资源配置利用、流域生态治理修复、水旱灾害预警防御等工作，全方位落实以水定城、以水定地、以水定人、以水定产，正在成为水利行业科技创新的关键路径。

但面对水利行业发展的迫切需求，水利科技创新仍存在亟待解决的突出问题。一如《“十四五”水利科技创新规划》提到，我国水利科学“基础研究和宏观战略研究较为薄弱，原始创新不足”；“行业数字化、网络化、智能化发展水平不够，算据、算法、算力不足，新一代信息技术与水利业务的深度融合需要进一步加强”……

因此，推动各类科技成果在水利行业的转化，有效服务于水利行业信息平台的顶层设计和建设，将有力支撑水利行业的持续改革发展。

在此形势下，智能时空云服务商土豆数据，面向水利行业的数字化转型需求提供行业解决方案与技术赋能。土豆数据基于华为ARM架构服务器，以推动“信创”产业发展为目标，自主研发时空信息数字化基础设施。目前，研发成果面向水利行业应用，土豆数据正在联合国家水利部开展水利行业数字化基础设施的创新研究，并深入参与到流域动态化监测监管的相关项目。

打造水利行业的时空信息数字化基础设施

基于云原生、人工智能、大数据、物联网等新兴IT技术，土豆数据为水利行业建设时空信息数字化基础设施，提供时空信息采集、生产、处理、治理、分析、应用全链路、全在线的服务能力，支持数字孪生流域建设，促进水利行业的高质量发展。

夯实水利行业时空数据底座建设

面向水利行业对于数据资产的动态化更新及融合应用的需求，土豆数据助力夯实水利行业时空数据底座的建设，形成鲜活的水利行业一张图供给服务能力。

土豆数据快拼技术实现河道三维模型的快速生产

针对城市范围流域构建三维底图

在二三维基础空间数据生产方面，基于云原生的新型在线生产服务模式，土豆数据依托可拓展的云端算力及存储资源，大幅提升多源遥感数据、倾斜摄影三维建模等二三维空间数据的生产效率，促进水利基础空间信息的常态化更新。为进一步提升二三维基础空间数据的可实用性，土豆数据基于深度学习技术，实现各类二三维水系、自然、建（构）筑、交通等地理实体的高效生产，满足物联网数据、业务类数据的接入需要，为数字孪生流域的动态化展示和综合时空分析奠定基础。

在数据资产的统筹管理方面，针对水利行业不同部门、不同时期、数据标准和数据格式不尽相同的数据资产管理，土豆数据的数据资产全生命周期治理能力，是以统一、权威的水利行业标准为指导，从多样化的业务体系中对数据资产进行有效梳理与整合，实现物理分散、逻辑集中、可动态更新的数据一体化统筹与集成，可助力厘清水利业务数据底数，促进数据资产在跨部门间的流通、共享，以及业务上的协同。

面向数据资产的价值挖掘与开发利用，土豆数据基于三维立体网格，可进一步做到对多样化二三维基础空间数据，以及多源异构时空大数据的充分融合与动态渲染，为水利行业数据资产的开发利用提供分析和开发环境支撑。

构建动态化、智能化的调查监测服务体系

为不断满足水利行业在水土保持、工程建设、水旱灾害防御等工作中对于水域生态环境的监测与保护需求，土豆数据构建“天·空·地·网”一体化的调查监测服务体系，在帮助掌握流域生态“家底”情况的同时，也能够持续掌握生态环境的变化情况，推演其变化趋势，并重点从水生态的监测评价、环境风险预测预报、治理修复、水资源调度、价值核算等方面，满足流域生态治理与保护在动态监测方面的需求，重塑和保持流域健康生命形态。

构建水利行业一张图推动河道常态化巡检

针对流域生态的调查监测，土豆数据利用深度学习技术，基于自研算法和模型训练成果，大幅提升针对遥感影像数据的解译验证效率。目前，土豆数据实现针对水体、植被、建筑、道路等地物目标的识别、分类、统计和变化检测，及时“捕捉”流域生态环境随时间推移而发生的不同程度的变化。

土豆数据积极推动AI技术在水利行业调查监测工作中的应用，在改变遥感数据解译需要依靠大量人员参与的现状的同时，为水利行业科学开展调查、科研、工程建设等工作提供指导。

拓展水利行业知识服务应用

水利行业在信息化、数字化的发展进程中沉淀了海量的数据资产。在人工智能技术的助力下，一部分水利行业数据已实现向价值信息的转化，但要进一步服务于业务的高效决策，离不开水利行业更广泛的专业知识指导。

基于知识图谱技术，土豆数据可帮助水利行业搭建知识图谱体系，形成水利知识与二三维基础空间数据、调查监测数据、业务数据等时空大数据的连接。

得益于知识图谱技术的驱动，应用于计算机深度学习的数据模型，围绕着水利业务中对于风险和问题的诊断、规律和趋势的推演，以及面向未来的发展评估等需求，得以持续优化和完善，诸如在遥感影像的解译训练和验证，水旱灾害的预警预报，流域生态环境的风险评估等方面，不断强化基于AI的预判与决策能力，从整体上提高水利行业的智能化管理和服务的水平。

综上，在土豆数据的水利行业解决方案中，相关服务能力将整合水利行业的空间数据，基础设施及物联网数据、业务数据、调查监测数据等，结合水文、水利学的相关数学模型及行业知识，通过对流域各类水资源的动态仿真模拟，开展围绕气候变化、社会经济发展等因素开展对水资源影响的深入探索，从而助力水资源精细化运营，为水资源的优化配置、灾害防治、国家水网建设布局等方面提供价值信息与科学决策支撑。

政策牵引  聚焦水利服务生态

近年来，国家层面在政策上大力支持水利行业的数字化建设，如近年来的《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》、《“十四五”水利科技创新规划》、《数字孪生黄河建设规划（2022—2025）》、《黄河流域生态环境保护规划》、《“十四五”数字孪生流域建设总体方案》、《深入打好长江保护修复攻坚战行动方案》等政策的出台，皆指导着为以黄河、长江为核心的全流域数字化进程。

以政策中的需求为牵引，在深入服务水利行业、搭建时空信息数字化基础设施的基础上，土豆数据立足于“云原生+AI”，促进上下游合作伙伴的产品服务能力融合，包括重点从知识服务、行业解决方案等层面，形成整合创新，通过长期的技术服务实践和持续的经验沉淀，从整体上提升水利行业数字化的效率和水平。