院士观点 | 以产学研深度融合推动水利智慧化升级

   

   

水是生命之源、生产之要、生态之基。我国是一个治水大国，一部中华民族史在某种意义上也是一部治水史。党中央历来高度重视兴水利除水害，特别是党的十八大以来，习近平总书记深刻洞察我国国情水情，从实现中华民族永续发展的战略高度，提出了“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”的治水思路，为新时代治水兴水提供了强大思想武装和科学行动指南。      

     

科技是第一生产力,创新是发展的第一动力，贯彻党中央决策部署落实习近平总书记重要讲话指示批示精神，推动新阶段水利高质量发展，比以往任何时候都更加需要水利科技创新。以产学研的深度融合推动水利智慧化升级，是新时期国家水安全保障的重要任务，也是水利高质量发展实施路径的重要保障。      

   

   

 

一、智慧化是新时期水利高质量发展的重要标志

当前，我国已进入全面建设社会主义现代化国家的新阶段，经济社会发展发生深刻变化，新发展格局正在加快构建，高质量发展是“十四五”乃至更长时期我国经济社会发展的主题，关系我国社会主义现代化建设全局。为推动新阶段水利高质量发展，水利部通过开展“三对标、一规划”专项行动，确定了六条具体实施路径，即完善流域防洪工程体系、实施国家水网重大工程、复苏河湖生态环境、推进智慧水利建设、建立健全节水制度政策和强化水利体制机制法治管理。事实上，智慧水利建设不仅是水利高质量发展的题中之意，还能为其他五条实施路径赋予新动能。

信息化对经济社会发展的驱动引领作用已是全社会共识，以信息化驱动现代化已成为各行业的必经之路。水利是经济社会发展的基础性行业，也是国民经济传统产业，必须借助信息化手段，实现水利这一传统产业的升级。因此要深刻认识智慧水利是新阶段水利高质量发展的显著性标志，将智慧水利作为水利高质量发展的重要实施路径大力推进，通过建设数字孪生流域，构建数字化场景、开展智慧化模拟、支撑精准化决策，可提升水旱灾害防御、水资源集约节约安全利用、水资源优化配置、大江大河大湖生态保护治理能力，从而推动水利向形态更高级、基础更牢固、保障更有利、功能更优化的阶段演进。

二、智慧水利建设主要任务是要升级“眼、脑、手、脉”

智慧水利建设主要任务是要升级“眼、脑、手、脉”，智慧社会有六大基本特征，即透彻感知、全面互联、广泛共享、深度整合、智慧应用、泛在服务。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出“构建智慧水利体系，以流域为单元提升水情测报和智能调度能力”的要求。因此，智慧水利建设至少包含四方面主要目标任务：一是实现透彻感知，基于空天地一体化监测体系，实现流域全要素状态的数据采集；二是实现智慧决策，以水利模型为基础，对数据进行智能分析决策；三是实现自动控制，智慧决策确定的指令通过自动控制设备和算法的支撑，实现工程的远程自动控制；四是实现智能融合，数据采集、分析、决策、控制的全链条，需要以物联网为载体，将监测体系、智慧决策模型和自动控制体系有机融合。

如果将水利类比为一个有机体，智慧水利四方面建设任务可比喻为有机体的“眼”“脑”“手”“脉”。其中“眼”通过智能传感器实现透彻感知，将状态信息传递给“脑”；“脑”通过对过去的感知和对未来的预测，给出当前的精准决策方案，并将决策指令下达给“手”；“手”则实现指令的自动执行。在指令执行过程中，“眼”同时也实时感知指令的执行情况，反馈给“脑”，“脑”再进行评估与反馈，如未达到预期效果则继续进行智能分析决策，指挥“手”进行动作。如此，“眼、脑、手”联动，实现精准调控。而其高效联动离不开“脉”——一套高效的互联网互通的数据传输与融合网络，相当于肌体的神经系统。综上，智慧水利建设任务就是要升级“眼、脑、手、脉”。

“眼、脑、手、脉”的核心关键在于“脑”，其职责是提供调度的智慧决策。智慧水利大脑主要是依托水利模型，通过模型对流域过去状态的模拟、分析、评价，对未来情势的预测、分析、研判，进而对当下不同决策方案进行推理和演算，最终形成最优的决策指令。水利模型根据其驱动方式不同，又细分为机理驱动模型、数据驱动模型和双驱动模型。机理驱动模型基于人对流域水循环及其伴生过程的机理认识，人对自然规律认识越深刻模型的效果越好；数据驱动模型基于对样本数据中隐含的内在规律的挖掘，样本数据对总体的估计程度越高模型的效果越好。机理驱动模型体现的是人认识自然的智慧，模型的结论易于理解和接受，但外部扰动多、机理认识不深刻时，效果不理想。数据驱动模型则是挖掘观测数据反映的客观事实，但结论的解释性较弱，且面对极端情况时，会出现给出奇异结论的情况。如何将二者融合，基于人认识自然规律的范式去从数据样本中挖掘规律，是未来水利模研究的发展趋势，也是实现智慧化的关键。

三、产学研深度融合是推动水利智慧化升级的内在动能

2021年水利部出台了《关于大力推进智慧水利建设的指导意见》，提出智慧水利建设要按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”的要求，以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，以构建数字孪生流域为核心，全面推进算据、算法、算力建设，加快构建具有预报、预警、预演、预案功能的智慧水利体系。可以看出，智慧水利既需要科学知识创新作为基础，更需要治水实践应用为牵引，也离不开信息产业技术装备发展的支撑，是产学研深度融合典型场景。

近年来在“协同创新”的理论引导下，我国产学研融合创新实践逐步深入，形成了技术创新上、中、下游的对接与耦合。但在产学研的耦合高度和上中下游之间的良性互动方面还有欠缺。协同创新的实现还大多是从上游到下游的“顺向”，或者是下游向上游的“倒逼”，没有形成生动、有生命力的互馈与流动。面向新时代水利智慧化升级的更高级需求，产学研之间的协同需要继续向深水区迈进，形成深度的真正意义上的融合。

例如“眼”的升级，如何使“眼”更明？智慧水利要实现透彻感知的终极目标就是实现给每一滴水、每一度电都装上传感器，亿级连接，百万级并发。除了在产业方面加大信息化投资、加密监测站点之外，还需要科研机构研发低成本、低功耗的传感器，并且在获取到海量数据以后，需要生产单位与科研机构形成合力，针对同一数据有多重数据来源的特性，采用多源数据融合技术，综合考虑不同观测源的误差特性及优势，对数据进行清洗、融合、同化。

对于最关键的“脑”的问题，智慧水利核心是数字化、是模型的实时应用，需要生产单位与科研机构的通力合作。一方面生产单位要能够且主观上乐于提供高质量、海量的基础数据、实时数据等算据；另一方面科研机构要围绕算法，研究深度挖掘、机器学习、知识图谱等技术，构建水利模型和算法共享平台，提升智慧化管理预测预报、工程调度和辅助决策等“智能处理”的算法能力。再者，生产单位要与科研机构协调好模型计算能力的匹配，通过运用云端按需扩展的大规模联机计算能力，提供云服务，提高水利大数据实时处理分析能力。

四、以“四预”能力建设引领智慧水利产学研的有机融合

国家“十四五”新型基础设施建设规划明确提出，要推动大江大河大湖数字孪生、智慧化模拟和智能业务应用建设。水利部党组高度重视智慧水利建设，提出智慧水利是新阶段水利高质量发展的最显著标志和六条实施路径之一，要加快构建具有“四预”（预警、预报、预演、预案）功能的智慧水利体系。其中，“预警”需根据当前水情和预报来水，及时启动应急响应，确保应急响应机制各方面有机有效联动；“预报”要立足现状条件，在精准、超前上下功夫，及时有效对未来水情进行预报；“预演”要加强历史雨水情信息的分析研判，在数字流场中进行预演不同调度方案和措施；“预案”立足极端强降雨、超大干旱、突发水污染等最不利情况，逼近实战，提出完备的应对措施。

智慧水利“眼、脑、手、脉”全面支撑“四预”功能。首先，“眼”通过对历史和现状的全方位立体感知，可为“预警”和“预报”功能提供精准且及时的数据支撑；“脑”中集成的预报、调度模型直接服务于“预报”业务，并为“预演”“预案”中的调度方案选择提供支撑；“手”是对调度工程的远程控制，保障调度方案的执行，“手”的执行是否达到预期效果，是否还需要调整均可记录在“预案”库中，为将来遇到同类事件提供参照；最后，“脉”贯穿于“四预”功能之中，作为监测数据、预报预警结果、调度指令和调度执行的传递链路，保障“四预”功能全流程的顺利实施。综上，“四预”能力建设对科技创新提出了很多新的需求，包括监测控制设备的研制、预报调度等水利模型的研发，以及不断积累的面向各类事件的决策实践，可以全面引领智慧水利产学研深度融合。

智慧水利建设是一项系统工程，要按照问题导向、需求牵引、适度前瞻的思路，坚持统筹谋划、整合共享、协同推进、融合创新，既要急用先行，也要久久为功，为新阶段水利高质量发展提供有力支撑和强力驱动。

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