城市水务作为保障民生与城市运行的关键领域，正面临水资源短缺、内涝频发、管网老化、运维低效等多重挑战。传统水务管理依赖人工经验、分散数据与被动响应，已难以适配新型城镇化与智慧城市建设需求。城市水务数字化转型并非简单的 “技术叠加”，而是通过整合数字技术与水务业务，重构 “监测 - 运维 - 决策 - 服务” 全流程，实现从 “经验驱动” 向 “数据驱动”、从 “被动应对” 向 “主动防控”、从 “碎片化管理” 向 “系统化治理” 的变革。本文从基础设施、数据治理、业务融合、能力建设四大维度，梳理城市水务数字化转型的核心路径，为行业实践提供方向指引。

一、核心路径一：筑牢数字化基础设施，打造 “全域感知” 网络

数字化基础设施是水务转型的 “物理基础”，需围绕 “感知、传输、存储” 三大环节，构建覆盖供水、排水、污水处理、水环境治理全链条的智能硬件体系，解决传统水务 “看不见、摸不着” 的痛点。

（一）部署全场景智能感知设备

针对水务各业务场景的监测需求，差异化布设高精度、低功耗的感知设备，实现 “点 - 线 - 面” 全域覆盖：

供水管网：在水厂出水口、管网节点、小区水表、二次供水设施部署压力传感器、流量传感器、水质传感器（监测余氯、浊度、pH 值），数据采样频率达 1-5 分钟 / 次，实时捕捉漏损、压力波动、水质异常；对老旧管道，采用管道检测机器人（CCTV 机器人、声呐检测设备）每季度开展内部腐蚀、结垢、破损检测，建立管网健康档案。例如，上海市供水管网通过部署 2.3 万个智能感知点位，漏损率从 12% 降至 8%，年节水超 1000 万立方米。

排水与内涝防控：在易涝点、管网交汇口、泵站、调蓄池安装液位传感器、流速传感器、雨量传感器，结合地面视频监控与积水深度检测仪，实时掌握降雨 - 管网负荷 - 积水的动态关联；在河道、湖泊布设水位站、水质站与蓝藻监测仪，实现水环境变化的实时预警。广州市通过布设 1200 余个雨量传感器、800 余个管网液位传感器，2024 年汛期提前预警 15 次短时强降雨内涝风险，内涝处置时间缩短 60%。

污水处理与再生水：在污水处理厂进水口、反应池、出水口安装 COD、氨氮、溶解氧、总磷等在线监测仪，实时调控曝气、药剂投加等工艺参数；在再生水回用管网（如工业用水、市政绿化）部署流量传感器与水质传感器，确保回用安全。深圳市某污水处理厂通过智能感知设备，出水达标率从 95% 提升至 99%，药剂用量减少 15%。

（二）构建高速稳定的传输网络

结合水务场景的通信需求（如地下井室、偏远河道），选择适配的传输技术，确保数据 “实时传、不丢失”：

城区核心区域：采用 5G + 光纤双传输模式，5G 满足移动设备（如监测船、巡检车）的高速数据传输，光纤保障固定监测点（如泵站、水厂）的大容量、低延迟数据上传；

地下与偏远区域：针对地下井室信号遮挡问题，选用 LoRa、NB-IoT 等低功耗广域网技术（穿透损耗低、覆盖距离远），搭配信号中继器实现盲区覆盖；对山区河道等无网络区域，采用 “卫星 + 太阳能供电” 的传输终端，保障生态流量监测数据的稳定上传。

应急备用通道：在关键监测点（如饮用水源地、大型泵站）预留 4G 备用通信模块，当主传输链路中断时，自动切换至备用通道，避免数据断连。

（三）建设安全高效的数据存储中心

依托云计算技术，构建水务专属的 “云存储 + 边缘计算” 混合架构，平衡数据存储的安全性与实时性：

云端存储：将全域水务数据（感知数据、运维数据、地理信息数据）汇聚至市级水务云平台，采用分布式存储技术（如 HDFS），确保数据容量可弹性扩展（支持 PB 级数据存储），同时通过数据加密、访问权限控制（如 RBAC 权限模型）保障数据安全；

边缘计算：在泵站、水厂等现场部署边缘计算网关，对实时性要求高的数据（如泵站电机电流、管网压力突变）进行本地计算与快速响应（如自动启停水泵、触发预警），再将处理后的数据上传至云端，减少数据传输带宽与延迟。武汉市通过边缘计算网关，排水泵站应急响应时间从 2 小时缩短至 10 分钟。

二、核心路径二：深化数据治理，激活 “数据要素” 价值

数据是水务数字化转型的 “核心资产”，但传统水务存在数据分散（存储于不同部门、不同系统）、格式不统一、质量参差不齐等问题，导致 “数据孤岛” 与 “数据沉睡”。需通过系统化的数据治理，实现数据 “聚、清、通、用”，为业务决策提供可靠支撑。

（一）推进数据 “全量汇聚” 与 “标准统一”

建立统一数据中台：整合水务、环保、水利、气象、城管等多部门数据，涵盖感知数据（如水位、流量）、业务数据（如维修记录、缴费信息）、空间数据（如管网 GIS 地图、地形高程）、外部数据（如降雨量、气温、人口分布），实现 “一数一源、全量归集”。北京市水务数据中台整合 23 个部门的 6 类数据，涵盖 1.2 万公里管网信息，打破跨部门数据壁垒。

制定数据标准体系：出台水务数据分类、编码、格式、质量等标准规范，例如统一水质传感器数据接口（如 NB-IoT 协议）、管网资产数据字段（如管径、材质、建设年代）、运维数据录入规范（如维修时长、故障类型），解决 “数据格式不兼容、含义不统一” 问题。江苏省发布《城市智慧水务数据标准》，实现省内 13 个地级市水务数据互联互通。

（二）强化数据 “清洗质控” 与 “动态管理”

全流程数据质量管控：通过自动化工具（如数据清洗算法）与人工核验结合，对采集的数据进行 “去重、补漏、纠错”—— 例如剔除传感器故障导致的异常值（如水位骤升骤降）、补充网络中断导致的缺失数据（通过插值算法）、校验数据逻辑一致性（如供水量与售水量的差值是否在合理范围），确保数据准确率≥98%。某省会城市水务平台通过数据质控，将水质监测数据误差从 ±5% 降至 ±1%。

建立数据全生命周期管理机制：明确数据的采集、存储、传输、使用、归档、销毁流程，例如感知数据实时存储、业务数据保留 5-10 年、历史档案数据长期归档；对敏感数据（如用户用水信息）采用脱敏处理（如隐藏部分身份证号、手机号），符合《数据安全法》《个人信息保护法》要求。

（三）构建数据 “共享开放” 与 “价值挖掘” 体系

分级分类数据共享：对内，向水务内部各部门（如管网运维、水质监管、客服）开放数据查询与分析权限，支持跨业务协同；对外，向应急、交警、气象等部门共享内涝预警、管网维修等数据，支撑城市综合应急处置；向公众开放饮用水水质、河道治理成效等数据（如通过政务 APP、公众号），提升公众知情权与参与度。杭州市水务平台向交警部门共享易涝点数据，助力暴雨期间交通绕行路线规划。

数据价值深度挖掘：基于大数据与 AI 技术，构建数据模型库，实现 “数据 - 信息 - 决策” 的转化：例如通过供水管网水力模型预测漏损位置、通过排水内涝模型预测降雨后积水区域、通过用户用水行为模型识别异常用水（如漏水、偷水）。苏州工业园区通过用水行为模型，2024 年发现并处理 120 起异常用水案例，挽回水费损失超 200 万元。

三、核心路径三：推动业务数字化融合，重构 “智慧水务” 业务体系

数字化转型的核心是 “业务驱动”，需将数字技术深度融入水务核心业务，实现从 “单点数字化” 到 “全流程智能化” 的跨越，提升水务管理效率与服务质量。

（一）供水业务：从 “安全供水” 到 “精准高效”

智能水厂运营：通过数字孪生技术构建水厂三维模型，整合进水、制水、出水全流程数据，实现加药、过滤、消毒等工艺的自动调控。例如，深圳市某水厂通过数字孪生系统，优化药剂投加量，药耗降低 20%，同时减少人工操作环节，水厂运维人员减少 30%。

管网智能运维：基于管网 GIS 地图与漏损预测模型，实现漏损点精准定位（误差≤5 米）与预防性维护；通过智能水表实现远传抄表、阶梯水价自动核算，减少人工抄表误差与成本。北京市通过智能水表全覆盖，抄表效率提升 90%，抄表成本降低 70%。

用户精准服务：搭建 “水务服务 APP”，为用户提供用水查询、在线缴费、报修投诉、水质报告查询等服务；对用水异常用户（如夜间用水量骤增）推送漏水预警，主动上门检修。深圳市 “水务通” APP 上线后，用户报修响应时间从 24 小时缩短至 2 小时，用户满意度从 75% 提升至 96%。

（二）排水与内涝防控：从 “被动抢险” 到 “主动防控”

智能排涝调度：结合雨情预报、管网液位、河道水位数据，通过排水系统水力模型优化泵站、闸门、调蓄池的运行策略 —— 降雨前提前排空调蓄池，降雨时联动开启泵站备用水泵，降雨后逐步排放调蓄雨水，避免管网超载。深圳市宝安区通过智能调度，2024 年汛期泵站抽水效率提升 25%，内涝时长缩短 60%。

管网智能清疏：通过管网液位、流速数据异常波动，判断堵塞风险并定位堵塞路段，生成清疏工单并推送至运维人员；采用管道机器人与高压清洗车结合的方式，提高清疏效率与效果。南宁市通过智能清疏调度，管网堵塞发现时间从 8 小时缩短至 1.5 小时，清疏效率提升 50%。

（三）污水处理与水环境治理：从 “达标排放” 到 “生态优化”

污水处理厂智能运营：通过在线监测数据实时调整曝气强度、污泥回流比、药剂投加量，确保出水达标并降低能耗；建立污水处理能耗模型，优化风机、水泵运行参数，实现 “节能降耗”。某污水处理厂通过智能运营，能耗降低 15%，污泥产量减少 10%。

水环境智能治理：通过河道水质模型模拟截污、清淤、生态修复等措施的效果，制定 “一河一策” 治理方案；利用卫星遥感与无人机巡检，监测河道蓝藻、岸线侵占、排污口异常排放，实现水环境问题 “早发现、早处置”。杭州市西湖流域通过智能治理，水体透明度提升 30%，生态环境显著改善。

四、核心路径四：强化组织与能力建设，保障转型 “落地见效”

城市水务数字化转型不仅是技术变革，更是组织管理与人才能力的变革。需通过完善制度机制、培养专业人才、创新合作模式，为转型提供 “软支撑”，避免出现 “技术脱节业务”“系统建成不用” 的问题。

（一）健全转型保障机制

明确组织架构：成立市级水务数字化转型领导小组，由水务部门主要领导牵头，统筹协调转型规划、资金投入、项目建设；设立数字化专项部门（如智慧水务办公室），负责日常运营与技术支撑，避免 “多头管理、责任分散”。

完善制度规范：制定数字化转型三年行动计划与年度实施方案，明确阶段目标、责任分工、考核指标（如漏损率降低幅度、数据共享率、用户满意度）；建立数据安全管理制度，定期开展数据安全评估与应急演练，防范数据泄露与网络攻击。

创新资金投入模式：采用 “政府主导 + 企业参与 + 社会资本” 多元化投入机制 —— 政府承担基础设施（如感知设备、云平台）的初期投入，水务企业承担运营维护费用，通过 PPP 模式引入社会资本参与智慧水务项目建设（如管网监测、用户服务平台），减轻政府财政压力。

（二）培养数字化专业人才

内部人才转型：针对水务现有员工（如运维人员、管理人员）开展数字化技能培训，内容涵盖智能设备操作、数据分析工具（如 Excel 高级功能、Python 基础）、智慧水务平台使用等，每年培训时长不少于 40 小时；通过 “以赛促学”（如数字化运维技能竞赛），提升员工数字化应用能力。

外部人才引入：招聘大数据分析、人工智能、物联网、数字孪生等领域专业人才，充实技术团队；与高校（如环境工程、计算机专业）、科研院所合作，建立 “产学研用” 合作机制，联合培养水务数字化复合型人才。

第三方技术支撑：对基层水务部门（如区县、乡镇）缺乏专业人才的情况，委托第三方技术公司提供运维服务（如设备校准、数据分析、系统维护），同时开展 “传帮带” 培训，提升基层自主运维能力。

（三）推动政企协同与行业交流

深化政企合作：与华为、阿里、腾讯等科技企业合作，引入先进的数字技术（如 AI 大模型、5G、云计算），同时结合水务业务需求进行定制化开发，避免 “技术空转”；与设备厂商（如传感器、流量计厂家）合作，确保设备适配水务场景并提供长期运维服务。

加强行业交流：组织水务企业赴数字化转型先进城市（如上海、深圳、杭州）考察学习，分享实践经验；参与全国智慧水务行业论坛、展会，了解技术前沿与政策导向，推动行业标准共建与经验共享。

五、结语

城市水务数字化转型是一项长期、系统的工程，需摒弃 “重技术、轻业务”“重建设、轻运营” 的误区，以 “解决实际问题” 为导向，从基础设施、数据治理、业务融合、能力建设四大核心路径协同推进。随着数字技术的持续迭代（如 AI 大模型、数字孪生、低轨卫星）与行业实践的不断深化，城市水务将逐步实现 “水安全有保障、水资源可循环、水环境可持续、水服务高品质” 的目标，为智慧城市建设与生态文明发展提供坚实支撑。