1、产品功能

深度融合水利业务与数字孪生、大数据、人工智能等新一代信息技术，打造以数联、智联为特征的数字化中台底座本体，以大管理、大服务、大监督、大决策、大运管应用形态为多翼的一体化产品与服务能力，赋能水旱灾害防御、水资源优化配置等水利业务应用场景，助力水利行业高质量发展。包括水利数联中台、水利智联中台、融合能力中枢等子产品。

1.1 水利数联中台

水利数联中台为水利行业提供一站式数联中台解决方案，通过大数据、人工智能等先进技术，构建覆盖水利数据全生命周期的智能化一站式开发运营平台，具备数据集成、数据治理、数据资产、数据服务、数据可视化等能力，通过提供水利信息模型和数据实施服务指南，助力智慧水利建设，促进水利信息化提档升级。

数联中台

1.2 水利智联中台

水利智联中台提供水利行业一站式智慧分析解决方案，深度融合水利业务与水专业模型技术、大数据技术、人工智能技术、物联网技术等技术，提供水专业模型中心，实现各类水专业模型数据预处理、参数率定、模拟计算、任务调度、资源调配功能，在数字空间对水利治理管理活动进行智慧化模拟，打造各类模型的统一管理、处理、操作、计算和展示中心；提供AI模型中心，实现快速构建水利行业AI模型，实现AI模型开发训练、发布部署、推理计算、告警分析四大环节的一体化拉通，提供丰富的水利行业专业模型；提供知识模型中心，利用机器学习等技术感知水利对象和认知水利规律，为数字李生流域提供智能内核，满足数据分析、专业模型、机器视觉、学习算法等不同应用场景需求；为数字孪生流域、“2+N”水利智能业务应用体系建设提供必需的“算法”支撑，赋能数字孪生水利建设，支撑保障“四预”工作。

1.3 融合能力中枢

融合能力中枢围绕业务域，对业务支撑能力进行解耦整合，梳理优化业务流程，识别抽取核心业务要素，沉淀标准化、可复用、可共享的业务能力组件，促进业务融合、流程贯通，推动业务模式升级。

融合能力中枢

2、产品水平

平台已通过省级科技成果评价，达到国内领先水平，并入选水利部2023年度先进实用技术重点推广指导目录、第四批山东省软件产业高质量发展重点项目、2025年信息技术应用创新解决方案入围名单，荣获山东省优秀软件产品等多项荣誉奖项，技术能力与业务应用成效突出，其核心优势体现在以下方面：

1、横向集成、纵向贯通、全局共享的统一数据、统一应用支撑平台

通过利旧和新建平台，完成应用支撑平台的建设，将各业务或业务间可通用的技术复用，改变传统“单独开发、独立运行”的建设模式，实现资源共享、信息互通和业务协同。形成标准规范统一的服务资源目录并通过服务资源门户进行展示、检索、申请，实现海量多源异构数据汇聚、治理、共享开放及资产化运营一站式管理；统一水利数据标准，实现水利数据资产可视、可管、可控、可用管理体系；基于“数据+服务”建立数据共享与开放体系，实现数据资产安全、高效、有序、可靠的共享开放。

2、适配水利多类场景的视频图像识别算法

以视频集控管理平台为基础，以AI分析技术为引擎，将前端摄像机采集的实时视频流存储到服务器中，根据预设的不同规则，利用目标检测与跟踪算法从海量的数据中提取出相关信息，并通过开发TensorRT框架，完成对上述算法的压缩与加速，提升算法并行量与计算速度，提升整个系统视频识别的质量，实现检测与事件检测的协同联动。其优势在于可以根据需求配置足够强大的硬件资源，处理成百上千摄像机组成的系统所上传的数据，运行复杂的、允许一定延时的算法。同时，还可对算法训练不断进行数据清洗、模型优化、评估等，通过“自进化”持续提高监测精准性。目前已形成水尺读数、漂浮物识别、岸线侵占、烟火监测等多类针对性解决水利行业突出问题的视频AI分析模型。

3、全栈融合，实现“数据-模型-决策”业务闭环

构建“数据-模型-决策”一体化闭环，改变传统项目中数据、模型与应用相互割裂的“烟囱式”开发模式。平台底座能够无缝集成物联网实时数据、业务系统数据、地理空间数据及多媒体数据，形成统一的数字底板。其内置并联动水文、水动力、水质等专业机理模型，并与安澜大模型深度融合，实现“机理驱动+数据驱动”的双轮驱动。基于仿真推演与智能分析结果，平台能直接为防汛调度、水资源配置等关键业务提供量化、可视化的决策方案，真正实现了从感知到决策的完整业务闭环。

4、深度耦合专业模型，强化业务仿真精度

平台打通浪潮安澜大模型与水专业模型之间的数据接口与控制通道，支持与水动力模型、水质模型、降雨模型、水文模型等水专业模型的无缝对接。系统可通过API调用、参数传递与结果解析机制，驱动专业模型完成洪水预报、水质模拟、泥沙输移等高精度计算任务，并将结果反哺至大模型的推理过程中，形成“大模型引导专业模型、专业模型支撑大模型”的双向闭环。该机制显著提升了预测的准确性，推动大模型在复杂水利场景中的深度应用与实战价值。

5、全面适配信创环境，保障安全自主可控

在空间数据管理领域，采用分布式 BS 与 CS 结合架构，通过入库工具与监理流程录入水利空间数据，支持 BS 端查询与服务管理，已适配银河麒麟系统、飞腾架构及多款国产数据库，解决信创环境下空间数据管理难题。在微服务方面，采用SpringCloudAlibaba微服务框架与Nacos服务注册发现引擎，对水利业务系统进行微服务化改造与管理，完成对国产操作系统、鲲鹏架构、达梦数据库等的适配验证，确保微服务应用在信创环境正常运行。

3、技术特点

1、多时相高精度网格化降雨预报技术

传统降雨预报存在精度、频次不足等问题，利用神经网络算法订正数值模式预报，实现多时相、高精度的网格化降雨预报，使时间分辨率由逐小时提升至逐5分钟，空间分辨率由行政区划级别预报提升到1KM*1KM 网格化精细预报，预报准确度可达94.21%，并可根据水利行业需求进行流域、集雨面积的定制化降雨预报，可大幅提升未来降雨的感知预测能力。

2、历史洪水挖掘技术

建立洪水场次图谱模型，结合机器学习，挖掘提取历史过程相似性形成的历史事件典型时空属性及专题的特征指标组合，如时段雨量、水位、流速等，挖掘推荐出与当前流域水雨情相似的历史洪水过程，并推荐水工程调度运用、防守抢护、人员安置转移措施等历史处置信息，为防御当前洪水决策提供辅助支撑。

3、基于大模型的文本提取及知识图谱构建技术

依赖大模型对自然语言进行中文分词、命名实体识别、关键词提取、实体识别等处理，实现非结构化文本-结构化数据的转换。通过对抽取数据的置信度排序并结合人工反馈，提高数据抽取准确性。同时，支持对结构化数据进行知识图谱的自动构建，从而实现法规、预案类文本资料便捷转化为水利行业图谱库。

4、水利行业视频AI分析技术

针对工程运管、水文监测、城市内涝、河湖健康管理等水利行业特有场景，建设水尺读数识别模型、易涝点渍水识别模型、垂钓/捕捞/养殖识别模型、排污口监测模型、游泳/落水识别模型等22种模型，通过对算法先进性、算法识别速度、算法识别效果、数据增强方式的持续优化，最终实现水利领域识别率高、泛化快、鲁棒性强、轻量化落地的AI技术能力。

5、水利行业多模态认知交互技术

通过语音、视觉、文字等多种方式，基于自然语言理解技术，准确识别用户所表达的意图，实现自定义问答、任务型问答、指令型问答、知识科普问答等多种模式的问答，并以语音、文本、图片、视频等多种模式进行反馈，实现人与智能体的多模态感知交互。

6、面向多源数据的知识图谱可视化技术

采用Neo4j主流图数据库描述水利数据模型，把数据保存为图中的节点以及节点之间的关系，实现水利数据到水利知识的转换；采用Cypher语言和G6脚本语言，实现水利图谱数据的查询以及查询结果的节点间关系图渲染；解决了水利多源异构数据知识融合以及图谱分析可视化展示的问题。

7、基于贝叶斯分类器的水利知识问答技术

采用HanLP分词技术对水利中文文本进行实体识别、关键词提取、文本分类等多种自然语言处理任务，实现对水利中文文本的智能分词和语义分析；采用Spark贝叶斯分类器，基于机器学习算法自动训练模型，实现对问题和答案的自动分类和匹配；提供了高效的水利数据处理服务和快速准确的水利知识检索服务。

8、分布式数据采集技术

支持跨系统、跨数据类型的所有数据源统一汇聚处理。采用面向服务的架构（SOA）设计，具有高可靠、高性能、高吞吐、可伸缩、可定制、可扩展以及负载均衡等特点。支持多种不同来源和格式的数据类型，形成抽象的数据源格式；同时支持对数据进行定制化的处理，以高效实时的方式汇聚到数据存储模块，形成完整的数据传输链路；稳定支持毫秒级实时接入。支持Oracle、Mysql、Ftp、ES、Hdfs、HBase、Hive、Kafka等多种数据源。

9、分布式流批一体式数据计算技术

采Flink+ClickHouse计算框架，对水利实时监测流式数据和批量关系数据进行计算，并结合其分布式列式存储统计快等特性，可快速搭建水利业务指标分析场景，为业务决策分析提供支撑。

4、应用领域

旨在打造以数联、智联为特征的数字化中台底座本体，以大管理、大服务、大监督、大决策、大运管应用形态为多翼的一体化产品与服务能力，赋能水旱灾害防御、水资源优化配置等水利业务应用场景，助力水利行业高质量发展。服务对象包括水利部、流域委、省、市、县等各级水利部门、水利工程建设管理、水利工程运行管理单位、水利水电工程管理单位等。