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7月15日夜間至16日上午，北京及周邊地區陸續迎來大到暴雨，導致部分道路發生內澇，公路變成了河。北京市水文總站發布白河洪水黃色預警，這也是今年入汛以來，北京首發洪水預警。
網友們紛紛在網上吐槽此次大雨對生活帶來的影響，笑話手們更是不甘落後，來了一個看圖說話——「我在西二旗公車站，等一艘船來接我。」
圖片來源於網路
公車站裡等船顯然是不現實的，但我們總要尋求點什麼。在這場突如其來的滂沱大雨裡，人們等的其實是一個如何讓道路不再積水成河的解決辦法，這也是目前所有人最為關心的話題。
面對城市內澇這個問題，我們在2012年就提出了「海綿城市」這個概念，2014年開始試點建設，雖然取得了成效，但從去年湖南多個城市內澇，今年北京暴雨的現狀來看，「海綿城市」建設的速度和效果顯然還不夠理想。
目前，水務管理需要一個系統的、科學的管理平台, 人工智能全面爆發以來，在「智慧城市」和「智慧地球」理念的引導下，「智慧水務」的構想也應運而生。
大雨讓城市顛倒，AI能做些什麼？
說到治水,中國人第一個想到的就是大禹。大禹治水時，主要採用了「疏順導滯」的方法，從而疏通了九州的河流，使大水流進四海，完成了治水大業。然而，如果將大禹治水的場景換到現代都市，面對著高樓林立的水泥地面，大禹可能有的頭疼了。
讓人頭疼的是導致城市內澇的原因不光是氣候因素，更多是在於城市建設和規劃殘留下來的問題，比如城市綠植減少，地表硬化率增加，圍湖造田等等，大部分都與人自身的行為有關。
顯然，要想治理城市內澇，人類必須要意識到自己的行為對環境造成的巨大影響。而面對如此複雜的原因，「治因」顯然是太為難AI了，但是用智慧水務「治果」還是十分具有可行性的。
一般來說，智慧水務由感知層、傳輸層、數據層、業務層和智能分析層構成，其中計算機模型包含水動力模型、內澇模型和活性污泥模型，能夠起到內澇預警和調劑功能，伴有決策支持系統和智慧水務沙盤。
圖為智慧水務總體架構圖 （來源：期刊《水利信息化》）
在每一場可能導致「巴士變大船」的暴雨中，智慧水務首先要能夠感知情況，其次，把這些觀察與需求和動態反應模型相結合，最後，使用得到的預測結果來校正系統以符合人們的需求。
在感知方面，智慧水務系統可以通過運用各種感知技術，將布置在海綿設施、污水處理廠、泵站、管網、下立交、河道等關鍵區域的傳感器與智能設備組成物聯網，實時對水資源流動全過程進行測量、監控與分析。
大陸西安某園區內就採用了這樣的技術，通過這種感知，整個的水體循環都能夠在智慧水務裡面進行互聯互通。
在感知的基礎上，系統可以通過計算機模擬獲得雨水徑流的流態、水位變化、積水範圍和淹沒時間等信息，採用單一指標或者多個指標疊加，可以綜合評估城市內澇災害的危險性，結合城市區域重要性和敏感性，也可以對城市進行內澇風險等級進行劃分。
面對越來越嚴峻的環境挑戰，智慧水務也越來越被政府所重視。
就在去年，安徽省阜陽市人民政府就與大禹節水簽署了一份《戰略合作框架協議》，雙方計劃全面運用智慧水務體系建設阜陽市各區域現代高效節水項目、農村污水處理項目、河道治理項目等，戰略合作框架協議初步估算總投資為60億元人民幣。
智慧水務還沒那麼智慧
當然了，和理想中的智慧水務相比，不管是AquaTalk還是大禹節水的戰略合作，都還只是非常初級的Beta版本。要做到具有智能感知、決策、控制、校正等功能的智慧水務，還需要解決客觀環境和主觀條件兩個方面的問題。
客觀上來講，一個城市能否建立智慧水務系統，需要考慮到很多方面，比如經濟和網路基礎設施、政府的支持、專業人才數量，以及最重要的資金投入等。下圖選取了產業、經濟、網路基礎設施與支持保障三個方面的智慧水務建設的評價指標。
圖片來源：瀋陽建築大學學報(社會科學版)
面對客觀環境的限制，我們可以確定科學合理的評價指標體系，為決策者們提供判斷依據，使其能夠有的放矢地制定更好的政策和計劃，調整系統建設的發展方向。
除了客觀條件的限制，智慧水務本身的建設也存在著不足。
首先是硬體資源的過度浪費。
近幾年，我們一直在推廣智慧城市的建設，但是不同AI企業在開發水平上參差不齊，難以把握產品配置，這使得在很多操作規範和標準上,只是做到了單方面的應用，無法用模塊化的硬體做到所需要的功能，具有一定的更新和維護難度，這使得網路系統建設上軟體設備、硬體資源出現了很大的浪費，因此，在硬體上的投資力度會高於所控制的範圍之內。
其次，是系統的運行安全問題。
在系統建設方面，我們一直缺乏能夠安全、獨立地運行專業業務的技術人才；在系統網路與信息安全方面，也沒有達到國家標準的產品，在系統建設的過程中極有可能會出現一些細節性的安全隱患問題。
最後，是智慧水務的信息規劃問題。
事實上，由於大陸智慧水務的發展相對比較慢，在具體的實施過程中缺乏信息規劃，很多信息應用在建設過程中難以得到匹配。系統中的各個部分沒有縱向管理，各個單位在信息收集過程中意見不統一, 在早期甚至會導致建設空缺的現象。
在數據收集上，盡管大數據能得出數十年來的年均月均日均時均降水量，但是雨水排放還是存在著太多的變量，並不容易掌握規律。同一年份裡，雨季和旱季不同，有無台風影響也不同，同一城市同一時間，東區和西區降水量也不相同。
如何掌握降雨的變量，學習更多的規律，進而打磨出合適的預測模型，也是智慧水務要突破的地方。
制高點：社會生活與系統的有效串聯
智慧水務要如何通向未來？正如上文中提到的，治水的關鍵在於人類自身。
智慧水務系統不應該只關注於感知和分析，我們更需要由居民的需求和行為特徵驅動的網路化、自調節的系統。比起感知水體循環，評估城市內澇災害的危險性，在早期就能預測甚至能預防內澇的功能才是我們的需求。
加深對社會生活的了解是智慧水務的突破點。智慧型手機的普及使得直接測量人類行為成為可能，利用這些數字痕跡收集數據，我們可能會更容易回答這些問題：他們幾時用水較多？是否有污染環境的行為？該地區降雨量對他們的生活是否造成了嚴重的影響？
了解了一個城市的行為模式後，我們就可以更好地規劃城市水務，特別是關於人類行為的連續的數據流可以讓我們更加準確地預報水資源使用情況、污水排放情況、交通尾氣排放量，以及這帶來的環境問題等。
這些由數據驅動的預報可以讓我們提前為峰值需求做好準備，從而做到更好的管理。我們也希望，在大雨中趕去上班，的士是管夠的，而不用把自己變成「貨物」坐上「貨拉拉」。
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