根据“十四五”期间国家对水务行业“安全、便捷、高效、绿色、经济、智能”的发展要求，各水务企业将积极探索和推进水务数字化转型以智慧水务建设为抓手。 立足国家政策和行业发展现状，分析水务数字化转型的机遇和挑战，结合国内外水务企业数字化的经典实践，探讨智慧水务2.0的发展趋势，并思考未来“标准体系+数字资产+赋能技术”的数字水务，为我国水务企业制定和实施有效的数字化转型战略提供参考和借鉴。
0 前言
党的十九大报告明确提出了“全面建设社会主义现代化强国”的宏伟目标。 作为支撑社会经济和城镇化健康有序发展的重要产业，水务行业已全面进入从“粗放式发展”到“高质量发展”、从“传统模式驱动”到“创新模式驱动”的转变符合新时代新要求。 “转变时期。根据《2035年城镇水产业发展规划》的发展目标，“到2035年，基本建立安全、便捷、高效、绿色、经济、智能的现代化城市水务体系。”人民对美好生活的向往，基于韧性城市的需求和水务企业管理能力，水务行业将重点关注饮水安全、“厂、网、河、湖”水环境治理、城市排水防涝、聚焦水务行业数字化、数字化五个业务领域，其中，新信息技术赋能下的水务数字化转型是支撑传统水务行业突破的必然路径和核心任务克服短板，实现高质量发展。
建设“数字中国”是大势所趋。 国家“十四五”规划对水务行业数字化和新发展提出明确要求，水务数字化转型势在必行。 一方面，数字水务是数字经济的重要组成部分，是提升公共服务和社会治理数字化、智能化水平的基础领域。 在“生态文明”新发展理念和“碳中和”长远目标指引下，城市供水、排水、水环境等涉水事务建设、运营和服务的综合能力需要增强。亟待改进。 另一方面，水务产业化仍处于起步阶段。 与燃气、电力等其他公用事业行业相比，利用“互联网+”的能力相对较弱。 要加快建设数字水务产业链，打通“水安全、水资源、水生态、水景观、水环境、水管理、水经济”的经济社会循环，助力数字水务水务行业运营、管理、服务模式升级创新。
在此背景下，准确分析智慧水务发展中水务数字化转型的机遇和挑战，正确运用数字技术将其与水务企业基础设施、生产运营和商业模式相融合，总结智慧水务发展的路径和实践经验。适时开展智慧水务建设，是未来水务行业新格局下打造数字水务体系的重要基础和必要条件。
01 水务数字化转型的机遇与挑战
“十四五”产业结构、数字政策、数字经济和数字技术改革创新下，水务数字化转型机遇与挑战并存。
1.1 水务数字化转型机遇
（一）引领行业，水务产业新格局拓展水务发展增值空间。 “十四五”期间，水务行业以生态文明建设和环境治理为重点水厂能耗药耗管理系统，从“高耗能”、“粗放型”转向“低碳”、“绿色”、“可持续”。 水务业务范围也逐步向上游“水资源节约”和下游“环境污染治理”延伸，形成城市水务治理的一盘棋。 大中型水务企业产业集中度和专业化程度不断提高，涉水综合业务和水环境综合治理加快发展。 一些小微企业着力深化水务细分，寻求地方优势。 在市场化改革的趋势下，产业链上下游智慧水务建设开发商也开始发挥集聚效应。 通过并购、融资等方式聚集产业链优势资源，加快水务行业软硬件平台、装备制造、解决方案的研发。 推动。 智慧水务作为水务行业的热门领域，吸引了外部各行各业具有技术优势的企业进入水务行业，带来了理念、技术、资本和人才等方面的优势，也推动了水务行业的升级。 整个水务行业呈现出欣欣向荣的发展态势。 水务企业逐步从碎片化、粗放式、封闭式发展转向规模化、精细化、生态化发展。 数字水务帮助水务企业在规划建设、运营管理、技术研发等方面实现创新突破，掌握发展的制高点和主动权。
（二）在政策激励下，数字水务迎来良好的外部发展环境。 近年来，国家、地方、行业各级出台了一系列政策，为水务数字化转型提供了有力支撑，创造了良好的发展空间。 一是国家政策为水务数字化转型的顶层愿景、目标和发展战略指明了方向。 党的十九大明确提出，要加快信息化进程，建设“数字中国”、“智慧社会”。 国务院国资委办公厅印发《关于加快国有企业数字化转型的通知》，“推动新一代信息技术与制造业深度融合，打造国有企业数字化转型新优势”。数字经济，推动国有企业数字化、网络化、智能化发展。” 。 国家“十四五”规划提出“加快数字化发展，建设数字中国”。 其次，地方政策大力支持水务数字化转型的路径和实践。 各地政府相继出台“数字政府”、“智慧城市”、“智慧国企”、“智慧水务”等具体举措，加速产业数字化。 三是水务行业专项政策加快提升企业数字化能力。 2021年，中国水协会将发布《2035年城市水工业发展规划纲要》，提出智慧水务的发展目标和任务、实施路径和方法。
（三）市场驱动的数字经济为水务数字化转型注入长期动力。 数字经济已成为全球产业转型升级的关键驱动力，数字经济时代已经到来。 根据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展白皮书》，中国数字经济规模已从2005年的2.6万亿元扩大到2020年的39.2万亿元（见表1） ，数字经济占GDP比重不断提升。 增至38.6%。 国家“十四五”规划在《“十四五”时期经济社会发展主要指标》中提出：预计“数字经济核心产业增加值占国民经济比重” GDP将从2020年的7.8%增长到2025年的10%。” 市场规模预计将从2014年的65.6亿元上升至2023年的251亿元，蕴藏着巨大的数字红利。
（四）科技赋能，数字化新技术助力传统水务产业升级。 智慧水务借助云计算、大数据、人工智能、5G等为代表的新一代ICT技术，不断构建水务数字化运营场景，改变传统的人工操作模式。 一是实时感知，连接各处的传感器和智能设备，实时监测水文、水质等信息。 二是全面集成，实现各种异构系统的完全链接和集成，利用云计算分析和存储大量信息，实现信息共享。 三是智慧应用，充分利用物联网、云计算、数据仓库、智能决策支持等先进技术，支撑洪水预警、科学调度、客户服务等各类业务应用，使设施、流程，运营管理更加智能化。 四是协同运作。 通过统一的水务综合信息管理平台，实现区域供排水系统的统一调度和协调运行，实现资源的优化配置和系统的高效运行。 水务管理、产品和服务质量将实现跨越式提升，服务质量、供水保障、水体治理、城市内涝防治、低碳发展、成本等水务业务数字化运营效果显着提升。全面实现减量化增效。
1.2 传统水务面临的问题及数字化转型的挑战
抓住机遇的前提是直面问题和挑战。 一方面，2019年新冠疫情的爆发，进一步凸显了传统水务行业内部信息化基础薄弱、运营管理粗放、劳动密集、资源利用率低、防范保障能力不足的问题； 更少的值班人员、全程在线服务、优质饮水保障、城市内涝防治、污水零直接排放、“厂、网、河、湖”一体化管控等管理升级也加速了推动水务企业应对水务数字化转型挑战。
（一）直击问题，立足水务短板，推进数字水务建设。 城市水务系统复杂、流程长、环节多。 很难实现整个行业的数字化和各个环节的数字化。 特别是以下问题也在一定程度上制约了水务数字化进程：
一是部分水务企业缺乏顶层规划，发展方向和路径不明确，导致系统建设偏离企业发展战略目标，导致应用系统相对分散、治理独立，制约了水务管理效率。企业数字化转型。
二是传统水务运营环节和操作流程管理仍粗放，数字化应用能力不足。 水务行业工业自动化基础普遍薄弱，厂站网络生产效率低； 给排水管理标准化、精细化程度不够，公安能力、运行成本、节能降耗水平较低； 制度有待优化，管理效率低下。
三是大部分水务企业信息化仍处于初级阶段，数字技术赋能业务水平较低。 水务行业在新一代ICT技术应用、数字资源挖掘、智能化管理方面还有很长的路要走。
四是水产业全产业链和新消费链尚未打通，水数字价值实现速度和产业布局拓展缓慢。 尤其是在设计规划、建设运营、服务咨询、涉水产品生产销售等水产业生态建设以及新型水务服务等领域还处于起步阶段。
（二）直面挑战，立足智慧水务建设的难点，有效保障水务数字化转型。 尽管水务企业在智慧水务发展方面取得了长足进步，如生产更精益、管理更高效、服务更便捷、决策逐步智慧化，但水务行业数字化转型仍面临挑战，如行业创新发展、转型方向、业务与信息融合、长远发展保障等诸多挑战。
一是水务行业创新发展的挑战。 智慧水务带来了水务行业的变革，但也带来了运营模式创新、认知创新、技术创新等方面的挑战。 传统给排水运行模式难以重构。 业务和数字流程尚未形成合力。 数字化转型倒逼业务结构重构，运营模式创新提升任重而道远。 数字化转型将打破商业壁垒和制度壁垒，给全流程、全行业的数字化发展带来统一的认知挑战； 先进管理理念、给排水技术和新一代信息技术融合不够，多源、多维度的技术支撑体系尚未形成。 技术创新迫在眉睫。
二是水务数字化转型方向的挑战。 水务数字化逐步向综合感知、智能控制、数据驱动、智能决策方向发展。 综合感知要求行业不断扩大厂站、管网的动态感知范围，提高给排水、水环境监管全过程的智能感知能力。 智能控制的发展离不开工厂设备和过程自动化的改进。 数据驱动的实现，需要行业不断加大数据采集、管理、应用等方面的投入和力度，逐步形成利用数据进行分析、诊断和决策的数据生态。 智慧决策是水务数字化发展的高级阶段。 要不断探索数据、模型、人工智能算法在运行调度、节能减排、应急响应等方面的深度应用。
三是水务业务与信息技术融合的挑战。 信息技术的深入应用、业务和信息管理模式的不成熟、复合型人才的缺乏，都将阻碍业务和信息技术的深度融合。
四是水务数字化转型长期发展保障挑战。 水务数字化转型不可能一蹴而就。 在转型过程中，将面临人才、资金、机制、组织、生态链等多方面的挑战。 人才和资金的缺乏使得数字化转型工作难以为继； 没有合理的机制保障，就会阻碍转型工作的有效推进； 组织保障是资源协调配合达到最优解决方案的核心； 生态链的发展是企业内部资源与外部资源对接、产业链上下游协同、水务行业持续健康发展的重要保障。
0 2 水务企业数字化转型实践
水务企业普遍踏上数字化水务转型之旅。 2019年，国际水协会（Water，IWA）发布了数字水白皮书报告《Water：t》。 报告指出，不少受访企业已开始数字化水务转型，早期水务企业重点部署软件平台和新型传感器。 与智能水表一样，数字化程度较高的企业正在逐步应用VR、大数据、人工智能技术制定智能解决方案，而葡萄牙等先进企业也开始为外部水务企业提供服务和支持。 二十年来，中国水务领域发展迅速，取得了举世瞩目的成就。 2020年7月2日，国际水务智库Water（GWI）从全球视角审视水务领域，从十个维度进行综合分析，给出了全球水务竞争力A级排名。行业发布，中国排名第13位。 近十年，行业业绩提升程度处于领先地位，被评价为快速转型的十年。
2.1 国外数字水务典型案例
国外特别是发达国家特别重视水务数字化转型，努力将数字优化技术与水业务系统建设相结合，实现水务精细化管理。
通过与该公司的合作，苏伊士引入并整合数字技术，拓展数字化解决方案，为用户提供从管网设计到运营的全生命周期的水务基础设施优化服务，抢占水务创新数字化解决方案的制高点。 借助该解决方案，大大节省了水务项目的基础设施投资，进一步满足了客户需求。
日本东京都自来水局贯彻“确保供水稳定”、“完善地震应对措施”、“自来水能喝、味道好”的供水三大指导思想。 建设覆盖供水监测、能源优化、应急供水、水质管理等重点业务的水务数字化系统，确保东京都水道制定的18项具体任务和15项考核指标得到有效落实。
在《数字水务——新加坡经验分享》一书中，新加坡介绍了其对未来水管理数字化的愿景，并分享了其转型路径。 新加坡数字化转型的最终目标是创建一个单一的高效供水系统，其中水监测、污水和废水收集和处理、饮用水生产和分配的所有流程都可以在系统层面进行优化，而不是“每个各走各的路吧。”
2.2 生活水务数字化案例
2.2.1 北控水务“全业务一体化”云平台
北控水务是目前中国最大的水务公司。 通过建立“全业务一体化”智慧云平台（见图1），实现了北控水务各项目运营管理的“云端”部署和推进，有效加强了北控水务的统一管控和标准化控水对各项目的管理提升了运营能力，同时也让智慧水务云平台成为推广北控运营模式的有力工具。
2.2.2 重庆水务集团大数据探索
重庆水务集团是一家拥有完整产业链的专业水务上市公司国有控股公司。 近年来，重庆水务集团高度重视智慧水务建设和数字化转型。 2019年投资超过3800万元与阿里巴巴集团合作，共同建设智慧水务大数据中心。 投入现场应用。
2.2.3福州水务“1·3·6·8”数字水务战略
作为全国首批启动数字水务总体规划的水务企业，福州水务数字水务建设围绕“1.3.6.8”战略，“绘制”了3年（2019-2021年）数字水务建设蓝图）（见图2）。 福州水务数字水务建设聚焦高质量发展目标。 重点建设项目包括大数据中心、综合调度、水力模型、“互联网+”客户服务等，以提高生产管理水平和客户服务质量。
2.2.4 深圳水务集团数字化转型实践
深水集团以“打造最值得信赖的环境水务综合服务商”为目标，打造了深水品牌水务数字化系统，致力于成为国内水务数字化的引领者。 近年来，围绕集团发展战略，围绕水安全运营、水质改善和水环境改善，构建集团化数字化运营管理基础，融合智能化核心技术，驱动业务流程和运营模式创新，赋能升级聚焦环保水务产业，打造智慧水务生态，实现集团高质量发展。
(1)自来水直饮水供应全过程数字化控制。 2018年底，深圳盐田直饮水示范工程竣工，盐田区率先成为全国第一个实现自来水直饮的行政区，开创了自来水直饮先河。 在盐田直饮示范工程中，神水集团通过智能化手段，建设了盐田直饮数字化管控系统，实现了“源头到水龙头”的水质安全监管一图化管理，实现了数字化管控自来水直饮全过程（见图3）。
得益于盐田直饮数字化管控系统的支持，盐田区第三方客户满意度调查中水质、供水信息、供水服务满意度大幅提升（92.4%），位居全国第一。城市。
(2)数字化工厂。 针对传统厂站自动控制精度低、生产管理落后的问题，神水集团对光明水厂、洪湖净水厂进行数字化改造，使水厂运行更加安全、高效、优质、安全。更经济。
水厂传统的碱铝加药控制影响因素较多，滞后性明显。 光明水厂采用神经网络算法建立数学模型，精确控制碱铝添加量（见图4）。 通过在水厂引入过程智能算法，实现了生产的精细化控制，初步具备了自学习能力，水处理机组的适应性更强，生产更加安全可靠，水厂化学品的消耗量显着减少。
在洪湖净水厂，在传统自动控制监测系统的基础上，采用多种人工智能算法进行数据分析，建立了涵盖有机负荷降解、生物脱氮等环节的完整污水处理智能流程大脑，从而实现高可靠性。 、高稳定性、高精度的工艺优化和控制，在保证工厂水质实时达标的同时，节能降耗10%以上（见图5）。
（3）深圳河流域厂网及河流全要素数字化河流治理模型。 过去，由于接收大量生活和生产污水、废水，河流污染严重，水体黑臭。 流域管理存在时空跨度大、涉水设施控制要素多、联合监管逻辑关系复杂等治理难点。 针对上述问题，深水集团创新提出厂、网、河一体化的全要素河流治理模式，通过源头控制、过程监控、结果可控对深圳河进行治理，构建管网一体化的治理体系。深圳河流域“厂、网、河”全要素管控。 系统，以协助实现河口部分的稳定。
厂-网-河全要素治理模式通过四个“一”，实现对“厂-网-河”各要素的一体化管控，即：一网构建流域治理要素逻辑，一张图监管涉水全要素数据信息，一张中央诊断排水系统关键问题，对异常事件进行闭环调度指挥。
深圳河流域“厂、网、河”全要素一体化管控系统，有效识别排水系统关键问题，为智能调度提供决策支持，有效保障河道治理的顺利实施管理。 目前，深圳河水质已达到地表水Ⅴ类标准。
0 3 水务数字化转型未来发展趋势
未来，水务行业发展要顺应时代发展，科学应对，迎接挑战，抓住机遇，推动数字水务发展。 数字水务发展重点关注以下几个方面：
一是推动水务领域产业数字化和数字产业发展，形成数字水务完整价值链和生态链。 在水务行业加快数字化转型步伐的同时，数字化产业也将蓬勃发展，形成相互促进、多方协同，共同推动水务行业升级发展。
二是加快大数据、人工智能、数字孪生等技术在水务行业的融合发展，培育水务行业发展新动能。 数据作为数字水务发展的重要生产要素，可以创新水务运行管理，为集约化城市水务建设、协同管理、资源共享、联合应急处置提供新思路、新途径。 人工智能作为推动水务行业发展转型的核心驱动力，首先可以赋能基础水务设施的通用AI能力，为数字化转型奠定智慧基础。 , it can the and of and . and model have new and new in the water , smart , fine , , and smart .
3.1 " + Water "—Smart Water 2.0 of Water
the deep of the , big data, and in the water , a water space that the three of " ", " " and " ", and new , new , and new . It will be the main of Smart Water 2.0. on the " ", " " and " ", the value of water , , and model .
The first is to build an - and water with + as the core, build an and with cloud as the core, the , multi- data and , and build - and smart water , build a twin for urban water and , and -based of the , as well as , , and -.
The is to build a full-chain water with the water + as the core, , and build a smart water ; the of the , build a water brand model, and the depth of the water chain in to the , green and of the chain.
The third is to build an water model with water + as the core, rely on the to users with , form a high- water , and build an mall based on this, a of .
3.2 first - water of water
In the of smart water , on the one hand, the of the water in is , the is not , and the lack of for smart water is to cause the of smart water to be , and the is easy to from the goals, and the is ; on the other hand, due to lack of norms and , the of smart water is , such as , data types, , , etc. There are no to , and each uses and . After the is , the be , and the of . An for the above is the lack of water . At , the total of in the field of has 2,000, but for water are still , and a needs to be . In order to solve the of , , and of smart water , in the , it is to sort out, , and at all and to guide the and of smart water. units such as water units, water , , and water and in in the of the smart water , a water that is both and , and lead the and of smart water .
3.3 of value - data the value of of water
At , many water are still in the of , and there are such as low data and data . They need to be cured by means of data , data and use, and data . the value of your data. and data , and use can make data more and , data and among , and in-depth of data- . In , data , such as data , data loss, and data are and , and data is . On the one hand, the data can be made more , and the data of plant , and sales , etc. are more . make more and ; on the other hand, data are often to , lack of and , etc. With the help of data , can be found in a more , the , safe and of the water and , .
3.4 — and to the smart of water
Water -edge such as "big data + of + cloud + " as well as and edge with water to form new + new . The model of the water and , the model of the water and pipe , and the AI will be used in water and , , flood and , and , etc., to the of - and , to the of the water and .
One is . with model , and site , scale , , and , guide and , - basis for and of the , and for the of plant , , etc. means.
The is smart . On the one hand, with the of and the of , water and and are from and to and , and the plant with fewer and no one on duty. , safe, and up-to- of . On the other hand, the real-time model of the water and with high and is used as the core of the , with , AI , etc., to in the , and to The pipe is in to for and .
The third is to and . Using , and other , and and in the , and send early for high-risk , and check and other in . to the level of the pipe , and at fixed , the risk of , and and of water , flood and .
The is and . With the help of twin and of , a twin the chain of water and will be a new model for water and . the twin of water , such as water , water , , and pipe are on the , and then data , model and other are used to and fault of , and It for the and - of and and event .
重庆经济开发区特种设备智慧监管平台。广阳湾智创生态城供图
人民网重庆12月17日电近日，重庆经开区特种设备智慧监管平台（一期）已初步建成并投入使用，仿佛为特种设备安装了一台“监视器”。
近年来，重庆经济技术开发区持续深化“放管服”改革。 越来越多的企业选择在这里扎根，专用设备的数量与日俱增。 为加强特种设备安全监管，预防和遏制特种设备安全事故发生，重庆经济技术开发区依托自身优势，充分利用物联网、大数据等信息技术，开发特种设备智慧监管平台。
让“家庭背景”更清晰
据了解，目前特种设备智慧监管平台有工作看板、信息查询、预警分析、统计分析、安全监控、信息管理六大版块，可实现信息查询、空间定位、状态监控、维护等辖区内特种设备。 安全预警等功能。 简单来说，就是在专用设备上安装“监控器”、“定位器”和“提醒器”。
在重庆经开区市场监管局智慧监管平台上，设备类型、区域、公司、使用状况等信息一目了然。 智能监管平台基于电子信息地图，全面掌握全区企业特种设备分布情况，从源头上解决设备基础和状态不明的情况。
重庆经开区市场监管局相关负责人表示：“通过智慧监管平台整合地理空间信息和特种设备信息后，可以直接在地图上选择点位和区域，查看指定特种设备的详细信息”。
目前，智慧监管系统已录入特种设备使用单位487家、在用特种设备4627台（套）的数据。
让监管更容易
“由于特种设备增长较快，人机配比矛盾突出，过去检测设备过多重庆能耗监控管理系统，数据分类不及时，会导致信息交流不顺畅。” 经济开发区市场监管局相关负责人表示。
现在，智慧监管平台将设备使用寿命、风险系数等数据划分为A、B、C、D级，对企业进行分级分类监管，实现A级少扰、 D级重点监管。 检查项目较多，导致漏检。 智慧监管平台针对各类设备推出了检查项目和指标。
让隐患排查更精准
智慧监管平台可以看到设备的登记状态、定期巡检、人员证件等，并且可以对因巡检而过期的设备、老化设备等进行预警，让监管人员第一时间知道问题及时督促整改和闭环处理。
据了解，下一步，重庆经开区市场监管局将继续将安全监管与信息化深度融合，拓宽智慧监管平台应用范围，助力“智能+”，促进和谐经济和社会发展。 （刘正宁、李杰）
