AI推动水务行业数字化转型，水务企业该如何抓住机遇?

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2024年政府工作报告首次写入"人工智能 +" ，多项政策为智慧水务发展提供支撑。从 "十二五" 到 "十四五"，《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》《"十四五" 数字经济发展规划》等文件，为水务企业数字化转型铺设了清晰政策轨道。

AI技术的突破性发展，更让这场转型有了"核引擎"。2023年大模型元年开启后，生成式AI、数字孪生、智能体等技术快速成熟，特别是2025年春节期间，DeepSeek 等开源大模型的爆火，使AI应用门槛大幅降低，2025年作为"AI企业应用元年"，正为水务行业带来“降维式"革新机遇。

政策窗口期与技术爆发期的重叠，让当下成为水务企业数字化转型的"历史机遇窗口"。错过此刻，或将错失未来 5-10 年的行业竞争主动权。

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（一）五大革命重塑水务格局

在水务企业数字化转型的五个阶段中，AI属于创新应用范畴，它既需要算力和数据等基础设施的有力支撑，又被视为创新驱动的核心要素。目前，AI时代的智慧水务建设模式正经历五大变革：

• 架构革命 ：数字化架构告别 “钢筋混凝土” 式的僵化，转向 “液态金属” 般灵活，能快速响应业务变化，让企业更敏捷。

• 方法革命 ：软件开发从复杂编程集成，转向模块化智能组合，像搭积木般高效构建业务系统。

• 工具革命 ：智能体成为核心产业工具，替代传统工具完成复杂流程。

• 产业革命 ：打破产业链壁垒，实现多业态动态联动，释放跨领域协同价值。

• 职能革命 ：IT 部门角色从 "系统搭建者" 转为 "能力赋能者"，带动全员深度参与数字化创新。

（二） 拆解AI+水务推进五步法

1. 规划先行

以业务价值为导向开展规划，全面梳理 AI 与智慧水务融合逻辑。围绕业务痛点，开展需求诊断、场景分级与价值量化，明确 AI 应用方向，破解零散建设问题，让规划贴合实际业务需求。

2. 搭建底座

先建融合 ICT 技术的数字化底座，把感知、识别、信息采集传输能力整合起来，还得部署算力资源和大模型底座，让后续数据处理、智能分析有支撑。

3. 数据治理

数据是 AI 应用的 “燃料”，有效治理结构化、非结构化数据。整理成高质量数据集，让数据能共享、能互联，这样 AI 分析才更准，业务决策才有可靠依据。

4. 知识体系

基于 AI 技术，结合水务场景需求，落地智能体应用。人机协同干活，像智能巡检机器人、生产工艺控制系统，用机器效率 + 人的判断，把水务工作做得更精细。

5. 创新应用

基于 AI 技术，结合水务场景需求，落地智能体应用。人机协同干活，像智能巡检机器人、生产工艺控制系统，用机器效率 + 人的判断，把水务工作做得更精细。

（三）让AI融入业务日常

1. 推广策略

• 分层培训 ：开展基础培训、专业培训、实战演练，帮员工实习从“怕AI”到“会用AI”。

• 平台支撑 ：开发内部 AI 平台、搭建智能体、制作行业数据集，降低 AI 应用门槛，让员工想用、能用、会用。

• 激励驱动 ：设立 AI 创新奖、将 AI 应用纳入绩效考核，激发员工主动用 AI 优化业务的热情。

• 文化渗透 ： 通过内部宣传、案例分享，传递 “AI 助力业务” 的价值，让 AI 思维融入团队日常。

• 长期保障 ：持续提供技术支持、迭代升级工具，让 AI 应用跟上业务变化，始终 “好用、实用”。

2. 实施计划

• 需求洞察 ：先调研各部门 AI 工具需求，再定制推广计划、准备培训资料。

• 能力提升 ： 培训和实战同步进行，让员工亲身感受 AI 对业务的增益。

• 平台落地 ： 搭建内部 AI 平台、智能体，配套操作指南，把AI实操触手可及。

• 全域推广 ： 内部宣传和激励机制都不能少，推动更多员工主动尝试。

• 长效运营 ： 技术团队持续迭代工具、跟踪需求，让 AI 应用持续适配业务需求。

• 标杆打造 ： 在董事会管理、供水业务等典型场景落地 AI 应用，用 “标杆案例” 带动全公司应用热情。

（四）对标前沿企业转型的进化方向

1. 五大核心特征

• 全域部署 ：AI 不再是局部试点，而是覆盖企业组织范围，成为业务运营的“基础设施”。

• 战略成熟 ：具备清晰、适配水务场景的 AI 战略，明确价值路径。

• 智能体应用 ：AI 智能体从 “被动执行” 变 “主动协作，能跨场景处理任务、自主学习优化。

• 规模扩展 ：不满足于单点应用，规划扩大智能体使用范围，释放全业务链价值。

• 价值锚定 ：把 AI 智能体视为投资回报关键，用业务增长验证回报。

2. 三大关键阶段

• 试用AI ：多数企业处于此阶段，借 ChatGPT 等工具试水，积累应用经验。

• 扩展智能体 ：让AI智能体成为特定业务的 “执行者 / 合作者”，实现跨应用协作、持续进化。

• 激活飞轮 ：完成 “人 —AI— 流程” 深度协同，把 AI 能力嵌入组织核心。

（五）挖掘AI渗透水务的300+场景

1.管理管控类

覆盖董事会管理、财务管理等场景。AI 通过数据分析，辅助战略决策、风险预警，推动管理从经验判断转向数据驱动，提升决策精准度。

2.生产运营类

在供水厂生产、污水处理、排水管网运营中，AI 优化生产计划，整合历史与实时数据，平衡资源与效率、智能调控设施，动态适配水量变化，让生产流程更精细、高效。

3.营销客服类

营销与客服场景里，AI 实现智能客服快速响应咨询，通过需求分析推荐服务，既优化用户体验，也助力企业挖掘业务机会，拉近与用户距离。

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尽管前景广阔，水务企业在AI驱动的数字化转型中仍面临多重"拦路虎"：

数据基础薄弱成最大瓶颈

数据是数字化转型的核心支撑，但水务企业普遍面临数据治理困境。

一是数据孤岛现象突出，不同部门、系统的数据分散存储，缺乏统一接口与共享机制；

二是数据质量不高，传感器数据可能因干扰存在噪声、格式混乱，且缺乏标准化治理体系，导致有效利用率低，难以支撑AI模型训练。

技术复杂与集成难题突出

技术层面的挑战集中在适配与融合两大维度。

一方面，技术选型难，通用 AI 模型难以应对水务场景的专业性需求，而垂直领域模型又面临数据样本不足的问题；

另一方面，系统集成复杂，存量老旧设备与新技术兼容性差，接口改造周期长、成本高。

人才与接受度存在阻力

人才短缺与组织惯性构成重要障碍。

一方面，“水务 + 数据 + AI” 复合型人才稀缺，行业内缺少这类人才，现有员工 AI 素养薄弱，需持续培训；

另一方面，组织变革阻力显著，传统 “经验驱动” 的管理理念较难适应 AI 决策模式，对 AI 缺乏信任。

安全与成本的平衡困境

水务作为城市生命线，数据安全关乎公共安全 ——SCADA 系统、用户用水数据的 AI 应用可能面临网络攻击风险。

此外，AI部署的成本门槛较高：一套满血版AI大模型本地化部署需 200-300 万元，对中小型水务企业构成压力，尽管也存在调用云端API的方案，但是容易踩到劣质API的坑，导致结果不准确。而短期投入与长期回报的不确定性，也让不少企业犹豫不前。

法规与标准滞后

行业标准与法规适配不足制约转型进程。

一是目前智慧水务缺乏统一的技术标准，导致不同系统协同困难；

二是AI 应用的责任界定、数据合规等法规不明确，如 AI 决策失误的责任划分尚无依据，影响企业应用积极性。

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数字化浪潮席卷水务行业，AI 技术正成为重塑行业格局的关键变量。而当把目光投向未来，AI 会如何重塑行业？那么则需要不断对其进行观察、预测，看懂才能提前布局，找方向、抓机遇。

AI 深度融入水务业务全流程，以下十大预测将重塑行业生态。

既然AI 重塑水务行业的趋势已清晰显现，从竞争力重构到全球机遇，这些方向指引着转型路径。

而要真正抓住 AI 机遇，还需扎实落地策略，从战略定位、规划制定，到数据基础、场景落地，把抓住 AI 机遇的关键步骤，明明白白地拆解出来了，让转型走得更稳 。

随着AI技术的不断发展，水务行业的数字化转型已成为必然趋势。期待水务企业在AI的赋能下，实现更高效、更智能的发展，开创智慧水务的新篇章。