水是生命之源、生产之要、生态之基。全球性水资源短缺现象对水资源管理提出了严峻的挑战，应对之策在于精细化、智能化的水务管控。智慧水务借助新一代信息技术的核心驱动力，在世界各地的城市智能化建设中受到广泛关注。在中国，水务市场的格局正在发生巨变。华为、阿里巴巴、腾讯、中国平安等互联网、通信、金融等领域的巨头纷纷进军智慧城市市场，苏伊士、威立雅、北控、首创等各大传统水务公司也都积极为智慧水务建设寻找突破，开拓数字化运营模式。国内企业在智慧水务市场战略布局方面的竞争已进行到白热化阶段，行业内外许多企业都重视着智慧水务市场的动态和发展的新趋势。本篇文章将为您解析智慧水务概念，解构智慧水务的上下游技术链，为传统水务企业转型和市场拓展提供新思路。
智慧水务可以被理解为水务行业的管理工具，可管控的范围涵盖水文、水质、水资源、供水、排水、防汛防涝等水务行业的每个方面。从专业角度来看，智慧水务是指将新兴的信息技术充分运用于城市水务综合管理体系中，通过信息通信技术 (ICT)、大数据建模与智能决策支持系统的集成应用，解决一系列水环境相关的问题。从技术层面来说，智慧水务在传统水务行业技术与认知的基础上，将物联网、大数据挖掘建模、云平台、AI算法等新兴技术方法进行复合型集成应用，以此来实现更好的水务行业信息化建设和决策流程智能化。智慧水务为水务运营者及最终用户提供实时感知、业务整合、相互连通、融合共享以及智慧决策等功能，最终实现水务信息数据化、水务数据业务化以及水务服务智慧化的目的。
“智慧城市”的发展不仅依赖于硬件设施建设的加强和完善，信息化建设更是重中之重。通过信息化建设，城市中正常运行的各项基本要素被有效串联，可使用的各类资源也被充分整合，要素和资源通过物联网、大数据、云计算、人工智能等高科技信息技术方法，在串联整合过程中实现最合理的配置、最精准的计算以及最可靠的预测。“智慧水务”是“智慧城市”中城市供水的关键环节。智慧水务是体现城市管理智能化水平的主要标志之一，是水务事业发展、水务行业管理与服务升级的重要支撑和保障，同时也是提高国民生活水平的先进科学技术手段。智慧水务的建设和发展可以为城市智慧化管理和有关部门科学决策提供更精确的第一手信息，同时为城市水资源精细化管理带来了可能性。保障水资源的供求关系平衡对于一个城市来讲至关重要，如何能够有很大成效避免水资源的浪费以及精准管控水源地的水质状况，并解决这些影响供求平衡的问题是“智慧水务”的重要发展目标之一。我国的智慧城市建设工作已上升到战略层面，水务企业以“智慧转型“为切入点将自身业务与城市未来发展相连接是大势所趋。
水务行业是全球最重要的城市基本服务行业之一，城市水务系统的正常运行为城市日常生产和生活提供了基本保障。由于水务行业起源较早，各个国家的水务基础设施都一定要通过维修、更换和扩建来满足城市的发展需求，以此来实现城市持续的经济稳步的增长、产业高质量发展和公共卫生保障。
随着全球人口的持续增长和工业化的全面展开，水务行业传统的技术解决方案和决策体系在应对日渐增长的饮用水短缺、气候平均状态随时间的变化、水质突发波动等挑战时不再游刃有余，因此智慧水务理念应运而生。从本质上讲，智慧水务元素将水务系统的所有的环节紧密相连，使各环节的技术互相协作，更大程度发挥各自的作用。水务智能化可以明显提高水务公司掌控能力和管理效率，通过监控系统提供的实时数据，水务公司能随时掌握供水的分布情况、污水排放情况及水处理各环节的运作情况。水务智能化同时增加了水务系统的安全性，帮助水务公司进行成本控制以及利用智能分析预警系统增强操作弹性和灵活度。例如，自动抄表 (AMR) 或高级计量基础设施 (AMI) 系统不但可以帮助自来水公司提升仪表数据管理，还可以应用所收集数据来改进压力管理和泄漏检测等问题。
对于传统水务企业，应该选择怎样的切入点来提升自身技术实力从而进军智慧水务领域呢？智慧水务体系的构建分为三个阶段：水务信息数据化、水务分析智能化和水务决策智慧化。水务信息数据化是将海量的多类别水务基础信息进行数据化整合，并将终端数据构建成直观可用的数据信息网络，涉及方面包括传感器开发、物联网硬件搭建、底层数字化信息系统 (如SCADA, GIS) 搭建、云计算硬件搭建等；水务分析智能化是通过多维度 (如地理信息、水质信息、水力信息、经济信息等) 数据交互挖掘技术，大数据模型建立及智能分析预警技术等，为水务公司的运行管理提供可靠数据依据；水务决策智慧化是指整合并实现多维度数据实时一体化收集、挖掘和决策调度，为各应用层面决策提供智能化数据分析支撑，利用深度学习和机器学习的强大运算功能代替人工处理大量密集的复杂信息，进一步提高水务运行管理的决策效率和能力，从而满足城市化高速发展大背景下的水务需求。企业应当充分考量自身技术、团队和市场优势，找准最适合的核心技术与运营模式的转型路径。以下部分为大家列举了智慧水务不同发展阶段的核心技术组成。
物联传感通信系统是一种能够在智能传感终端设备与水务公司间进行双向信息传递的传感系统。通过此系统可构建庞大的信息传感网络，能够实现水文水质监测、终端设备运行数据和用户反馈数据的高效收集及整合，建立局部技术流程和决策流程数学模型，从而将水务公司运营管理的决策依据与直观经验数据化，为提高水务系统的整体运营效率打下坚实基础。水务公司可通过实时监测设备，实现水务数据的自动化动态采集、多线程传输以及实时追踪，进而高效管理水务信息，提高水务企业对水质监控和管网运行管理的抗风险水平并同时完成人工监控的成本削减。
物联网是智能传感系统的重要组成部分，也是支撑“智慧水务“的重要环节之一。物联网的核心和基础仍然是互联网，但将所能联结的客户端延伸和扩展到了任何物品之间。物联网通过完成监测终端设备、信息处理设备、移动通讯设备等物理终端的联结，将传统的孤岛式数据打造成多维信息网络，同时将数据收集、分析与预警反馈流程化可视化，从而达到“物物相息”的效果。
作为物联网产业链中的感知基础，传感器的性能决定着所收集数据的质量，极大的影响着物联网本身以及后端数据智能处理的效率。就目前传统的传感器市场而言，按测量目标可分为三大类别，包括生物型 (如微生物传感器、酶传感器等)、化学型 (如pH传感器、气体传感器等) 和物理型 (如密度传感器、温度传感器等)。智能传感器在智慧水务领域的应用包括智能水表、智能水质在线监测、设备运营监测等。
在水务信息数据化阶段，底层数字化信息系统的搭建也是不可忽视的。例如，SCADA (监控和数据采集) 是一种较为常用的从工业设备收集数据并进行监控的软件+硬件系统。 SCADA系统可控制处于本地或远程位置的设备，对运行过程中的实时数据进行监控、收集和处理，同时通过人机界面 (HMI) 软件直接与传感器、阀门、泵、电机等设备进行交互。该系统具有归档信息、提供数据可视化、系统预警等功能。
在搭建完成高质量的水务信息数字化系统的同时，随即而来的问题是如何实现海量数据的存储、流通和处理，真正打破数据信息整合与分析的时空界限，也就是需要解决传统分散式信息存储与处理系统经常遇到的软硬件问题。在智慧水务场景下，智能传感系统每时每刻都在高速收集并向数据中心上传各类型数据，对这些数据若管理不当将造成“信息爆炸”，使整体软硬件系统进入超负荷运转。以上问题在其他行业领域同样存在，云计算相关技术也在这样的大背景下应运而生，其在大数据的存储和管理中发挥着重要作用，日常使用的APP和网站，背后都离不开“云计算”的支持。
云计算是指以互联网为基础，按照客户的需求进行计算服务，为此类服务而开发的虚拟环境称之为云计算平台。 云计算最大的优点是资源管理的灵活性，即：用户随时随地想存多少就存多少。在智慧水务体系建设中，可利用云计算平台建立地区性或全国性智慧水务管理系统中心，将水质监测系统、智能排涝系统、污水处理系统、饮用水调度管理系统以及智能水务运营系统相连接，对监测数据、工艺运行数据、空间地理信息数据、运营数据乃至用户反馈数据进行有效整合及存储，实现信息共享并降低系统资源消耗的同时将被存储数据经过整理、分析和计算处理后，每一条数据就变成相互关联的有效信息，从而通过某项数据索引出更多的关联信息。
随之而来的问题是对海量数据如何进行实时分析和处理。试想一下，当几百万个设备和水质传感器在极短的时间内向控制中心同时上传各类终端信息，并与历史决策数据和客户实时反馈信息进行耦合处理，要完成这样庞杂的交互性实时数据分析，使系统做出及时反馈和控制是极大的挑战。随着物理运算工具的不断发展成熟，各类数据驱动的人工智能算法凭借其强大的信息处理能力为上述问题提供了一个现阶段相对可靠的解决方案，其功能在与传统数学机理模型工具相结合后往往可以更好地定义目标问题边界。通过各类算法的整合，这些海量数据被迅速加工并转换成有效的信息(决策依据)，进一步提升了智慧水务系统整体的运行效率和管理水平。需要指出的是，在使用数据驱动模型的时候务必考虑数据质量这个先决条件，使用背景噪音很大的数据所训练出的模型算法往往会带来低效的预测运算甚至适得其反的预测结果。
尽管大数据采集与智能分析可以设置存在于智慧水务上下游的各个环节，从水质传感器监测数据，到水厂工艺运行数据，再到水务公司资产管理数据以及用户实时反馈数据，拥有这些宝贵数据和智能分析所产生的信息，只是为决策系统的建立提供了基础并不代表决策系统完成了智慧化。如何高效并有机地根据决策目标架构信息维度，并在决策体系中完成决策生成、优化、选择和执行等过程，是本阶段需要解决的核心问题。
只有认识到水务行业的信息及决策体系复杂度才能真正架构出智慧化决策系统。基于人工智能的机器决策系统的优越性在于可以多维度信息为依据进行整体决策优化。人工智能算法可高效完成各类子系统(互联网、物联网、地理信息系统等)的跨维度信息分析，通过机器决策系统精准定位需求，跟踪中间流程，自动优化处理过程，实现城市整体用水调度以及水生态污染整体控制等一系列水务目标。
尽管通过数据统计、机器学习、智能预测等机器决策手段，可以模仿人脑做出决策，为水务系统中政府、企业和个人提供更加精细化、智慧化、高效率的服务，但是受限于机器决策系统搭建人的认知局限，目前多数机器决策方式只能达到局部最优而非整体最优。机器决策在未来相当长的一段时间内，仍然会主要担当辅助人脑决策的角色，但是能够在一定程度上帮助决策者更好的了解自身的决策逻辑，为更好的搭建机器决策系统提供更多的思路，并逐步解放人脑决策系统。当底层软硬件架构，智能化模型与算法以及决策体系逐步趋于成熟后，智慧水务体系的子系统即可嵌入实时控制模块达成智慧化控制，直至完成整体体系的智慧化控制。智慧水务的实践者需要看到整个智慧水务在技术层面还停留在第一阶段进行快速地发展，局部子系统的大数据积累推动着第二阶段核心技术日臻成熟，此时操之过急地跨越式进入第三阶段只会催生智慧水务的行业泡沫。只有认识到机器决策现阶段的技术局限性，构建人脑+机器的双重决策保险，方能降低机器决策由于自身局限所造成的系统风险，为智慧水务技术的良性发展和整体系统的高效搭建提供更大发展空间。
“智慧水务”成为热点是水务行业历经多年成熟发展的历史必然，尽管智慧水务核心技术还需进一步打磨同时整体系统成熟应用尚需时日，但是全球智慧水务市场发展已势不可挡。国内近几年在物联网、云计算、大数据等方面的建设和进展有目共睹，但由于传统水务领域底层数据化设施建设的相对滞后，系统的整体构建有待逐步提升。国外由于数据化建设起步更早，经历了较长时间地探索和发展过程，长期以来更加注重底层数据的采集、分析和应用，因此智能软硬件技术水平具有阶段性优势。如何客观看待我国智慧水务发展中存在的问题并找准发展趋势是水务从业者普遍关注的话题。我们将在下篇为大家详细的介绍智慧水务技术在全球的发展现状及成功应用，并分析智慧水务市场未来的发展的新趋势。