水利发展新动能——大模型推进行业应用效率提升

        党的二十届三中全会正式通过《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》，对人工智能的发展提出了明确指导和要求。全会强调了人工智能作为战略性技术的重要性，并指出其在赋能新质生产力方面的关键作用。融合AI的数字孪生技术在水利建设中的应用，是实现水利新质生产力发展的重要抓手。知识平台作为与人工智能大模型耦合最为紧密的模块，是数字孪生水利的重要组成部分，它将业务规则和历史经验转化为知识库，为水利智能转型升级提供基础，为决策者提供科学、准确的研判支持。

        现阶段水利行业知识平台建设积极拥抱大模型，水利大模型的打造与数字孪生知识平台建设相结合，基于理解水利行业的专业语言和运行逻辑，调用行业专业模型和系统工具，展示行业需求并驱动专有设备，为防汛决策、水库精细化调度等提供支持。

大模型在水利行业应用的价值

        在人工智能技术飞速发展以及数字孪生水利建设的需求导向下，大模型与水利传统业务的融合正处在起步期，如何让大模型在水利行业发挥其应用价值，亟待大模型技术厂商和水利行业专家共同探索。基于当下涌现出的大量创新实践案例能够预见到其蓬勃发展趋势，同时也能够初步厘清大模型与水利行业的应用结合的价值点主要在以下两个方向。

助力水利专题图绘制及分析报告编写

        为了确保水利管理的精确与高效，图像识别类智能模型与水利大模型和数字孪生技术结合，可为用户提供定制化服务。用户可以根据自身需求进行设置，明确专题内容、时间时段、空间范围等信息，系统动态生成涵盖降水量分布、水库蓄水量、河流水位等关键水文和空间信息的专题图表。具体应用场景包括：基于遥感影像，通过大模型调用遥感智能识别模型，识别河道管理范围内的建筑物；通过大模型自动检索河湖遥感平台本底数据库，识别新增的建筑物清单；通过大模型自动生成河道新增疑似碍洪违建分析报告，并给出现场核查最优路线方案等。

结合水利专业模型提升防洪“四预”工作效率

        水利专业模型是数字孪生水利的核心和关键，对于业务人员专业技术要求较高，水利大模型的应用可有效提升管理人员对海量水利业务数据的分析处理能力，通过大模型驱动数字孪生技术，也可对各类复杂决策进行快速、低成本的预演和优化评估，有效提升决策效率。

        基于大模型对多源水利数据知识挖掘技术，水利专业计算和智能决策类应用可实现多业务领域中水利对象、专业模型交互对接的能力。多业务融合知识图谱本体构建方法，使大模型与业务规则、学科知识、专家经验、历史场景等水利知识库以及人类自然语言理解能力进行对接，实现业务应用场景驱动水利大模型开展水利专业计算与智能决策。

星云行业大模型助力水文大模型构建实践

        中兴通讯星云行业大模型，基于自主创新、开放解耦的智算底座支撑，融合MLOps全生命周期的知识平台，践行AI多方应用，端到端提供语言大模型、视觉大模型、多模态大模型多元能力。面向水利行业结合水文业务特性构建水文大模型（见图1），致力于提升水文工作效率，强化防洪减灾基础能力。

        水文工作在防洪减灾应用场景起到关键基础作用，通过收集和分析水文水资源数据信息，包括收集地质构造数据内容、地表径流量分布数据、地下水深度数据及水资源主要存量数据，服务科学完善的防洪减灾机制建设。水文大模型是一个复杂的系统工程，从弱人工智能到强人工智能，大模型建设具体可以分为三个阶段。首先基于星云语言大模型打造水文知识助手，为水文工作者提供领域专业知识支撑以及常规报告报表生成服务；进一步融合星云视觉大模型能力，逐步针对核心场景打造水文专业人工智能应用，例如河道演变分析、工程计算、水文测验等场景，帮助完成简单的日常工作任务，解放人力，减少时间成本。第三阶段，面向大模型结合水利专业模型，基于Agent改变复杂行业应用交互范式，为行业用户提供综合性的视觉展示与知识服务。

        星云大模型协同流域单位共同深化研发，实现水文大模型从专业助手向业务能手的转变。

水文知识助手

        水文大模型运用水文测报、河道地形、重要库区等运行管理多年来的所有成果汇集、分类、归纳，形成知识库，做到随用随查。水文知识库在工作科普、会商、调研、展览、汇报与知识提取等场景都有迫切的实用性，不仅汇集了水文测报、河道治理方面的常规知识，河道长度、水库库容等基本数据，又能给出各种统计成果、分析结论。

        基于水文大模型的水文知识助手可帮助用户完成以下工作：

• 水文数据查询。提取基础资料，智能分析统计结果，数据查询准确率达90%。如提问：“统计2023年11月某水利工程泥沙输移情况”，回答如下：“2023年11月，入库悬移质泥沙11.8万吨，出库泥沙8.96万吨。入库沙量最大值出现在11月16日，最小值出现在11月24日。”
• 报告简报生成。通过大量分析报告学习，智能组织生成关键流域泥沙特性分析报告、崩岸简报，报告编写时长平均缩减30%。

河道演变分析

        河道演变分析是水文河道泥沙专业工作中最频繁的基础性工作，因其复杂性，长期以来均由人工在计算机系统辅助的条件下开展工作，且人工程度远高于计算机辅助程度，分析计算效率相对较低。在星云视觉大模型支撑下，首先利用先进的AI计算提升算法、模型的计算效率，其次提高计算机辅助与AI智能在河道演变分析工作中的权重，达到提高生产力、解放生产力的作用。

        河道深泓线岸线变化分析。该业务场景在提高效率方面主要包括槽蓄量库容计算、断面切割、河道冲淤变化分析。AI智能辅助是将河道地形转换为数字高程模型（DEM），结合多测次遥感影像，利用星云视觉大模型技术将其作为图片的一种形式，主要包括深泓线平面变化分析（见图2）、洲滩岸线变化分析。通过大模型的能力结合，现阶段深泓线的绘制工作效率能够提升20%以上。

        河道下垫面地形预测。预测河流底部地形的变化，对于流域防洪、航道维护和水资源管理等方面至关重要。传统的河道测量方法，如使用测量船进行河床深度的密集测量，测量一次耗费几千万元，效率较低。运用横断面水深测量、卫星遥感技术，对河流进行高频次、高分辨率的监测，进一步结合星云视觉大模型分析遥感影像数据，建立算法模型预测河流底部地形的变化，能够将河道下垫面地形预测准确率提升到80%。

持续探索，携手行业用户逐步完善水利大模型能力

        中兴通讯在水文大模型领域自主创新，通过从语言、视觉到多模态的技术持续演进，将探索深入核心业务场景，基于数字星云平台筑牢大模型智算架构，融合气象、GIS、水文以及行业历史数据，通过对海量数据的分析，构造辅助水利机理模型的智能大模型，发挥“中枢大脑”的作用，服务于三道防线建设以及“四预”应用体系，为决策者提供更加系统、科学的依据。从全面感知、智慧决策、高效管理多个方面，有效提升工作效率。

        随着星云大模型助力行业应用在人工智能领域的探索不断深入，融合数据、模型、工具、应用和生态，并提供AI计算、融合存储、高性能无损网络等软硬件的综合性需求将日益凸显，中兴通讯星云大模型架构，将依托数字星云平台，链接优势智算产品以及行业生态伙伴，加速拓宽水利行业大模型业务应用的广度，以及与一线需求结合的深度，力求在防洪减灾、水资源管理、水利工程设计等多场景，为水利事业的发展提供全方位支持。