GISTC人工智能賦能數(shù)字孿生水利建設(shè)思考蔡陽水利部信息中心2025年6月空間駕能

Ai重塑GEOSPATIALINTELLIGENCE,REINVENTED

BYAl2025空間智能軟件技術(shù)大會2025Geospatial

Intelligence

Software

Technology

Conference數(shù)字孿生水利建設(shè)進展GISTCP2水利部將推進數(shù)字孿生水利建設(shè)作為發(fā)展水利新質(zhì)生產(chǎn)力，推動水利高質(zhì)量發(fā)展、保障國家水安全的實施路徑。自2021年提出建設(shè)數(shù)字孿生流域以來，先后開展頂層設(shè)計，數(shù)字孿生流域建設(shè)、數(shù)字

孿生水網(wǎng)建設(shè)、數(shù)字孿生灌區(qū)建設(shè)、測雨雷達建設(shè)與應(yīng)用等先行先試，實施系列專項行動，在此基礎(chǔ)

上全面推進。強化先行先試，及時總結(jié)經(jīng)驗教訓，探索形成一批可借鑒、可推

廣的典型案例和經(jīng)驗，示范引領(lǐng)

數(shù)字孿生水利建設(shè)。統(tǒng)籌推進數(shù)字孿生流域、數(shù)字孿生水網(wǎng)、數(shù)字孿生水利工程建設(shè)，構(gòu)建具有“四預(yù)”功能

的數(shù)字孿生水利體系。GISTC用了兩年時間，從行政、規(guī)劃、實施、技術(shù)

等層面出臺數(shù)字孿生水利的系列文件，明確了推進數(shù)字孿生水利建設(shè)的路線圖、時間表、

任務(wù)書、責任單。為實現(xiàn)數(shù)字孿生水利的順利開展，圍繞豐富數(shù)據(jù)、突破算法、做實支撐，強化“四

預(yù)”,培養(yǎng)人才開展了專項行動。數(shù)字孿生調(diào)水工程建設(shè)技術(shù)導(dǎo)則(試行)水利測雨雷達系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用技術(shù)要求(試行)數(shù)字變生農(nóng)村供水工程建設(shè)技術(shù)指南(試行)數(shù)字孿生灌區(qū)建設(shè)技術(shù)指南(試行)關(guān)于加強數(shù)字孿生水利地理空間數(shù)據(jù)安全管理工作的通知關(guān)于開展重點河段河道地形測量工作的通知數(shù)字孿生流域數(shù)據(jù)底板地理空間數(shù)據(jù)規(guī)范(試行)水利業(yè)務(wù),四預(yù),基本技術(shù)要求(試行)數(shù)字孿生水網(wǎng)建設(shè)技術(shù)導(dǎo)則(試行)數(shù)字孿生水利工程建設(shè)技術(shù)導(dǎo)則(試行)數(shù)學孿生流域建設(shè)技術(shù)大綱(試行)構(gòu)建現(xiàn)代化水庫運行管理矩陣先行先試工作方案數(shù)字孿生水利”天空地水工“

一體化監(jiān)測感知夯基提能行動方案水利部貫徹落實數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃行動方案關(guān)于加快構(gòu)建雨水情監(jiān)測預(yù)報,三道防線,實施方案數(shù)字孿生流域(工程)、水網(wǎng)、灌區(qū)、測雨雷達先行先試方案“十四五”期間推進智慧水利建設(shè)實施方案“十

四

五

”

數(shù)

字

孿

生

流

域

建

設(shè)

總

體

方

案

(

1

+

7

+

1

1

)“十四五”智慧水利建設(shè)規(guī)劃智慧水利建設(shè)頂層設(shè)計關(guān)于推進水庫、水閘、蓄滯洪區(qū)運行管理數(shù)字孿生的指導(dǎo)意見關(guān)于進

步加強重大水利工程雨水情監(jiān)測預(yù)報

二”道

防線”、安全走監(jiān)測、數(shù)字孿生設(shè)計工作的通知關(guān)于加快構(gòu)建現(xiàn)代化水庫運行管理矩陣的指導(dǎo)意見關(guān)于加強重大水利工程數(shù)字孿生項目設(shè)計的通知關(guān)于推進水利工程建設(shè)數(shù)字孿生的指導(dǎo)意見數(shù)字孿生流域共建共享管理辦法(試行)關(guān)于大力推進智慧水利建設(shè)的指導(dǎo)意見一、頂層設(shè)計

GISTC2021年6月以來，水利部圍繞數(shù)字孿生水利建設(shè)，從行政、規(guī)劃、實施、技術(shù)等層面相繼出臺一系列文件，明確了推進數(shù)字孿生水利建設(shè)的路線圖、時間表、任務(wù)書、責任單。行政層面

規(guī)劃層面

實施層面

技術(shù)層面P4二、先行先試

GISTC一是數(shù)字孿生流域(工程)建設(shè)先行先試：2022-2023年，水利部開展了56家單位94項數(shù)字孿生水利建設(shè)先行先試，2024年初評選出28項典型案例和10大樣板。成果在流域防洪、

水資源管理與調(diào)配等業(yè)務(wù)工作中發(fā)揮了重要作用。如在防御海河23·

7流域性特大洪水過程中，

在數(shù)字流場開展了洪水演進和退水動態(tài)預(yù)演，提前5天精準預(yù)報了永定河、大清河編號洪水，

科學指導(dǎo)調(diào)度流域水工程，精準布設(shè)防守力量，提前轉(zhuǎn)移蓄滯洪區(qū)近100萬人且無人傷亡。二是數(shù)字孿生水網(wǎng)建設(shè)先行先試：自2023年7月至2025年，以水網(wǎng)先導(dǎo)區(qū)建設(shè)為抓手，同

步推進數(shù)字孿生水網(wǎng)先行先試。數(shù)字孿生國家骨干水網(wǎng)建設(shè)框架基本形成，14個省級、17個

市級、10個縣級水網(wǎng)先導(dǎo)區(qū)數(shù)字孿生水網(wǎng)建設(shè)有序推進。P5二、先行先試

GISTC三是數(shù)字孿生灌區(qū)先行先試：自2023年至2025年，啟動49處大中型灌區(qū)開展數(shù)字孿生灌區(qū)先行先試建設(shè)，發(fā)布了13項模型推薦清單，強化技術(shù)指導(dǎo)，部署推動，打造典型灌區(qū)。各

地

各灌區(qū)高度重視、措施得力，打磨方案，落實資金，積極推進，總體進展順利。四是測雨雷達建設(shè)與應(yīng)用先行先試：構(gòu)建雨水情監(jiān)測預(yù)報“三道防線”,到2025年底，

在重要流域暴雨洪水集中來源區(qū)、山洪災(zāi)害易發(fā)區(qū)，以及大型水庫、重大引調(diào)水等工程防洪影

響區(qū)完成測雨雷達建設(shè)與應(yīng)用先行先試。P6三、專項行動一

、實施數(shù)字孿生水利“天空地水工”一體化監(jiān)測感知夯基提能專項行動。二、推進水利工程建設(shè)數(shù)字孿生(新建)。三、推進水庫、水閘、蓄滯洪區(qū)運行管理數(shù)字孿生(已建)。四

、推進雨水情監(jiān)測預(yù)報體系和能力現(xiàn)代化建設(shè)(“三道防線”建設(shè))。五、開展智能大壩試點建設(shè)。六

、人工智能賦能數(shù)字孿生水利專項行動。七、卓越水利工程師(數(shù)字孿生水利方向)培養(yǎng)工程。GISTCP7四、全面推進

GISTC一、全力推進數(shù)字孿生流域建設(shè)。推進國家數(shù)字孿生水利建設(shè)工程(一期)立項建設(shè)，建設(shè)覆蓋大江

大河大湖及其重要支流，實現(xiàn)流域防洪、水資源管理與調(diào)配等2項核心業(yè)務(wù)，以及水利工程建設(shè)與運行、

河湖管理、農(nóng)村水利水電等3項重要業(yè)務(wù)應(yīng)用“四預(yù)”;首個數(shù)字孿生長江建設(shè)2023年開工建設(shè)。二、以水網(wǎng)先導(dǎo)區(qū)建設(shè)為抓手推進數(shù)字孿生水網(wǎng)建設(shè)。

數(shù)字孿生國家骨干水網(wǎng)持續(xù)推進；各地結(jié)合水

網(wǎng)先導(dǎo)區(qū)建設(shè)同步推進數(shù)字孿生水網(wǎng)建設(shè)；下一步應(yīng)以數(shù)字孿生水網(wǎng)平臺建設(shè)為抓手推進數(shù)字孿生水網(wǎng)建

設(shè)，構(gòu)建國家水網(wǎng)分級協(xié)同調(diào)度指揮體系，出臺一批國家水網(wǎng)調(diào)度相關(guān)規(guī)程、標準規(guī)范、調(diào)度條例。三

、常態(tài)化推進數(shù)字孿生工程建設(shè)。新建工程要按照《水利部關(guān)于推進水利工程建設(shè)數(shù)字孿生的指導(dǎo)

意見》同步開展數(shù)字孿生工程設(shè)計、建設(shè)；已建工程要按照《水利部關(guān)于推進水庫、水閘、蓄滯洪區(qū)運行

管理數(shù)字孿生的指導(dǎo)意見》,推動已建水利工程運行管理數(shù)字賦能和轉(zhuǎn)型升級。四

、加快技術(shù)標準編制。構(gòu)建了數(shù)字孿生水利行業(yè)標準體系；爭取用3-4年時間(到2026年)基本完

成數(shù)字孿生水利相關(guān)58部技術(shù)標準的編制和發(fā)布。P8人工智能賦能數(shù)字孿生水利GISTCP9一、總體思路

GISTC數(shù)字孿生水利體系：“三算”(算力、算法、算據(jù))是主要建設(shè)內(nèi)容；“四預(yù)”(預(yù)報、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案)是主要實現(xiàn)功能。人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展為數(shù)字孿生水利建設(shè)提供了新動能，特別是在水利大數(shù)據(jù)分析、模型預(yù)測和優(yōu)化決策方面，因此，人工智能賦能數(shù)字孿生水利建設(shè)，應(yīng)圍繞“場景數(shù)字化、模擬智能化、決策精準化”開展。場景數(shù)字化：通過場景引導(dǎo)數(shù)據(jù)自動關(guān)聯(lián)、驅(qū)動“天空地水工”協(xié)同感知，構(gòu)建協(xié)調(diào)統(tǒng)一、及時更新的算據(jù)基礎(chǔ)；模擬智能化：通過建立場景一流程一數(shù)據(jù)一模型相互關(guān)系，將數(shù)據(jù)驅(qū)動模型和水利專業(yè)機理模型相融合；決策精準化：聚焦智能交互、歷史場景經(jīng)驗知識挖掘、專家知識經(jīng)驗量化等方面，提升決策精準性。P10二、場景數(shù)字化—一體化算據(jù)體系建立

GISTC將“天空地水工”多種手段采集的數(shù)據(jù)，利用AI技術(shù)對多源數(shù)據(jù)進行比對、補充、融合和挖掘，形成在時空、范圍、精度和頻次等方面協(xié)同融合及互補協(xié)同的一體化技術(shù)體系，實現(xiàn)對象監(jiān)測感知一體化、業(yè)務(wù)監(jiān)測感知一體

化、共建共享一體化、數(shù)據(jù)融合一體化，支撐數(shù)字映射、智能模擬、前瞻預(yù)演?！碧炜盏厮ぁ耙惑w化智能監(jiān)測感知數(shù)據(jù)測雨雷達監(jiān)測

無人機巡檢P11

引自數(shù)字孿生小浪底二、場景數(shù)字化—高精度場景建模

GISTC將水利數(shù)據(jù)模型、水利網(wǎng)格模型、地理空間數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)等信息與GIS軟件結(jié)合，基于統(tǒng)一時空基準，對海量地形、影像、傾斜攝影、BIM等數(shù)據(jù)進行融合處理及存儲優(yōu)化，應(yīng)用人工智能模型對“天空地水工”監(jiān)測感知海量數(shù)據(jù)進行實時處理，聯(lián)動更新數(shù)字孿生場景，更準確地反映物理世界的動態(tài)變化。坐標系統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準化TB

級傾斜攝影快速融合加載數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換模型輕量化激光點云精細模型遙感影像傾斜攝影場數(shù)據(jù)P12BIM面向水利人工智能模型訓練與評測，協(xié)同各級水利部門構(gòu)建質(zhì)量高、規(guī)模大、種類全，覆蓋水利

“2+N”

業(yè)務(wù)領(lǐng)域的訓練數(shù)據(jù)集。>統(tǒng)籌構(gòu)建典型水利地物多模態(tài)樣本庫，包括衛(wèi)星遙感影像、高低點視頻、無人機視頻、設(shè)備聲紋等

樣本庫等。>構(gòu)建包含技術(shù)標準、統(tǒng)計公報、專業(yè)書籍、政策法規(guī)的水利領(lǐng)域語料庫。>圍繞氣象水文、工程安全、調(diào)度運行等先行構(gòu)建代表性流域、區(qū)域、工程的長歷時計算訓練庫。二、場景數(shù)字化—高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)

GISTC多角度圖像百萬級多模態(tài)樣本庫百億級水利領(lǐng)域基礎(chǔ)語料庫幾十年長序列計算訓練庫政策法規(guī)水利拓撲P13三、模擬智能化—數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型動態(tài)優(yōu)化

GISTC建設(shè)機理數(shù)據(jù)知識融合的水利專業(yè)模型。在水利專業(yè)模型建設(shè)中，以水利業(yè)務(wù)知識庫和物理規(guī)律為基礎(chǔ)

，結(jié)合深度學習、強化學習等人工智能技術(shù)，構(gòu)建兼具物理可解釋性與數(shù)據(jù)適應(yīng)性的混合模型，根據(jù)實時數(shù)據(jù)進行自適應(yīng)建模與優(yōu)化。融合模式：并行協(xié)同：以并行模式共同輸出結(jié)果，通過多目標優(yōu)化算法實現(xiàn)結(jié)果融合；串行修正：以串行模式通過數(shù)據(jù)驅(qū)動修正機理模型結(jié)果；反饋調(diào)參：以反饋模式通過數(shù)據(jù)方法修正機理模型的相關(guān)模塊或

參

數(shù)

；知識引導(dǎo)：以引導(dǎo)模式實現(xiàn)知識或規(guī)則融入數(shù)據(jù)驅(qū)動方法建模，將調(diào)度規(guī)則、經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為圖神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)中的先驗約束條件，增強數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的業(yè)務(wù)適配性。物理規(guī)律約束條件

歷史經(jīng)驗知識信息海量模擬仿真數(shù)據(jù)大量實際觀測數(shù)據(jù)高精度基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)智能模擬1

仿真結(jié)果模擬誤差守恒律物理機理

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時空深度

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)P14面向洪水預(yù)報及水資源管理兩大業(yè)務(wù)場景，基于地理空間和江河湖泊、水利設(shè)施等數(shù)據(jù)，以地形地貌、氣候變化特征為低頻變化特征，以海量水文氣象過程時空數(shù)據(jù)為高頻變化特征，構(gòu)建和訓練基于大規(guī)模時

空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水文智能預(yù)報模型。推動水循環(huán)研究從實驗觀測、經(jīng)驗?zāi)M向數(shù)據(jù)分析、AI驅(qū)動轉(zhuǎn)變。三、模擬智能化—智能模型攻關(guān)

GISTCP15三、模擬智能化—水利行業(yè)大模型研發(fā)

GISTC基于主流通用大模型，通過預(yù)訓練和微調(diào)融入水利行業(yè)知識、業(yè)務(wù)經(jīng)驗、領(lǐng)域邏輯等，構(gòu)建水利行業(yè)大模型。采用微調(diào)、蒸餾、量化等技術(shù)，將水利行業(yè)大模型轉(zhuǎn)變?yōu)樗煌瑯I(yè)務(wù)領(lǐng)域模型，使其具備行業(yè)

大模型基本能力，但應(yīng)用靈活程度更高，形成通用大模型一行業(yè)大模型一業(yè)務(wù)領(lǐng)域模型一智能應(yīng)用場景的

四級水利大模型體系。智能問答類應(yīng)用

業(yè)務(wù)分析類應(yīng)用

輔助決策類應(yīng)用提供訓練語料

提供決策支撐和推理約束

提供多模態(tài)數(shù)據(jù)及模型基

于

領(lǐng)

域

大

模

型

的

知

識

引

擎Deepseek文心一言通義干問其他AI模型水利行業(yè)模型預(yù)訓練與微調(diào)水利行業(yè)模

型邏輯強化水利行業(yè)大

模型量化計算賦能遴選調(diào)優(yōu)P16三、模擬智能化—水利領(lǐng)域知識庫構(gòu)建

GISTC構(gòu)建多業(yè)務(wù)融合知識圖譜，從多時空多尺度對水利對象和要素進行數(shù)字化描述。以知識圖譜為引導(dǎo)對大模型進行優(yōu)化訓練，構(gòu)建推理鏈路，增強推理準確性，使大模型在語義理解基礎(chǔ)上實現(xiàn)水利業(yè)務(wù)流程推

理能力。并對模型推理能力進行全面評估、持續(xù)優(yōu)化升級，確保模型高效服務(wù)水利業(yè)務(wù)。應(yīng)用層：表示面向業(yè)務(wù)應(yīng)用的各類關(guān)系、流程邏輯層：表示各類對象邏輯關(guān)系(數(shù)值、因果、事件)物理層：表示各類對象物理存在及其空間關(guān)系關(guān)聯(lián)關(guān)系歷史場景業(yè)務(wù)規(guī)則調(diào)度方案專家經(jīng)驗業(yè)務(wù)應(yīng)用水情預(yù)警安全預(yù)警工程調(diào)度針對性調(diào)整

模型參數(shù)、

優(yōu)化結(jié)構(gòu)，

持續(xù)訓練模型從推理準確

率、方案合理性等多個

角度進行推理能力評估依據(jù)知識圖

譜中先驗知

識優(yōu)化參數(shù)

學會推理水利行業(yè)模型預(yù)訓練與微調(diào)借助知識圖

譜提供推理路徑和依據(jù)提供決策支撐和推理約束構(gòu)建知識圖譜優(yōu)化升級學習推理高效服務(wù)推理增強全面評估P17利用水利大模型智能解析用戶意圖、任務(wù)分解規(guī)劃、水利專業(yè)模型調(diào)用編排的能力，結(jié)合Agent

技術(shù)打造水利智能體。水利專業(yè)模型和外部交互工具等被封裝成大模型的工具函數(shù)，水利智能體在分析決策過

程中，自動調(diào)用外部工具函數(shù)完成計算，并將計算結(jié)果以上下文的形式傳遞回大模型，使大模型了解水利專業(yè)模型的計算結(jié)果，重新組織語言回答用戶的問題，提高決策的精準性。三、模擬智能化—水利智能體構(gòu)建

GISTC一

維水動力JSON

輸

入(

示

例

):"startTime":"yyyyMMDDHH","stepNum":24,I/計算時段個數(shù)，int"stepNumHis":24,//歷史預(yù)熱時段個數(shù)，int"stepMinutes":60,//

時段步長分鐘數(shù)，int"riverld":"955766",//河段編碼"upBoundary:["id"://

節(jié)點編碼"type":2

IM:水位邊界，2:流量邊界，3:集中入流邊界，

4:分布入流邊界，5:水位流量關(guān)系，6:自由出流"data":[]"downBoundary":["id"://

節(jié)點編碼“type”:1

/1:水位邊界，2:流量邊界，3:集中入流邊界，

4:分布入流邊界，5:水位流量關(guān)系，6:自由出流"data":[]"sectionList":[//斷面信息，——預(yù)留"id":",//

斷面id

riverld:"name":,//

名稱"distance"://樁號double"pointDistance":[],//

形狀數(shù)據(jù)一起點距，double"pointElevation":[],//形狀數(shù)據(jù)高程，double"rough":[]//

糙率列表""預(yù)設(shè)內(nèi)容#你現(xiàn)在開展意圖識別#你的最終輸出是[業(yè)務(wù)流程圖]#[業(yè)務(wù)流程圖]由多個[業(yè)務(wù)流程節(jié)點]組成#你需要通過[n]輪對話，得到[業(yè)務(wù)流程節(jié)點]

#[業(yè)務(wù)流程節(jié)點]必須在[平臺功能庫]以內(nèi)選擇#業(yè)務(wù)流程圖采用Markdown格式#根據(jù)[Query]交互提問#[平臺功能庫]##氣象預(yù)報##水文計算##關(guān)鍵點預(yù)警##啟動水動力計算##啟動調(diào)度計算##啟動人員熱力圖##啟動交通擁擠識別##繪制某點水位過程線##預(yù)案生成##決策建議##淹沒范圍圖#當[Query]表達結(jié)束的時候，就根據(jù)之前所有的[業(yè)務(wù)流程節(jié)點]繪制Markdown格式的業(yè)務(wù)流程圖

#注意在[每輪對話中]:##不需要提示，不需要解釋##第一輪對話，根據(jù)[Query]的情況，在[平臺功

能庫]中根據(jù)理解選擇部分功能，供交互選擇##要保持[平臺功能庫]的順序平臺功能庫##氣象預(yù)報##水文計算##繪制某點水位過程線##氣象預(yù)報##水文計算##關(guān)鍵點預(yù)警##繪制某點水位過程線

大語言模型Query2:不需要關(guān)鍵點

預(yù)警Query1:未來三天石角站最高水位多少?模型驅(qū)動文

件

庫默認參數(shù)LLM交互輸入上下文理解和多輪對話示意模型調(diào)用示意Query:未來三天石角站最高水位多少?意圖識別啟動

一維水動力計算P18四、決策精準化一預(yù)報調(diào)度演進

GISTC通過“大模型+水利業(yè)務(wù)思維鏈+水利專業(yè)模型”,構(gòu)建降雨模擬、水文水力學等數(shù)學模型的正向計算鏈條，開展不同降雨條件下產(chǎn)匯流及洪水演進計算，進而根據(jù)特定業(yè)務(wù)規(guī)則和特定優(yōu)化目標，自動調(diào)整出庫流量序列，推演下游河道演進過程。原始數(shù)據(jù)

模型輸入

模型

模型輸出歷史數(shù)據(jù)：低頻變化數(shù)據(jù)：土地利用類型、土壤含水量等高頻變化數(shù)據(jù)：降雨、溫度、蒸散發(fā)等拓撲數(shù)據(jù)：河道坡度、河道長度、高程等水位珠江集水區(qū)矢量數(shù)據(jù)流量AI智能模型以氣象數(shù)據(jù)、地理環(huán)境數(shù)據(jù)、水文拓撲關(guān)系等作為模型輸入，

實現(xiàn)對水位、流量等關(guān)鍵水文變量的預(yù)測北江測站點與河道矢量關(guān)系珠江水系矢量數(shù)據(jù)測站點拓撲關(guān)系時間序列模型圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)P19四、決策精準化—河湖庫智能監(jiān)控

GISTC充分利用遙感、無人機、高點視頻等監(jiān)測手段，研發(fā)地物狀態(tài)智能識別預(yù)警、對象行為智能定位跟蹤、多源信息智能分析研判等模型，對河湖庫開展立體空間掃描式的智能巡檢(一片水域、一段岸線、

特定對象、

一系列關(guān)注點),推進河湖庫“四亂”問題由事后處置向事前預(yù)防、事中管控轉(zhuǎn)變?！?/p>

對水域岸線開展24小時立體空間掃描式智能巡檢■

減少巡河人力投入，提升巡河質(zhì)量和效率■

推進河湖庫“四亂”問題由現(xiàn)場看向網(wǎng)上看、由事后處置向事前預(yù)防、事中管控轉(zhuǎn)變■

人工方式巡河費時費力，效率低■

海量數(shù)據(jù)停留在看的層面■

看得見一看得懂的差距大■

違法違規(guī)行為事前事中無法及時預(yù)警和跟蹤P20基于語音識別與合成、機器學習和自然語言理解等技術(shù)，根據(jù)業(yè)務(wù)場景自動發(fā)起智能機器人電話外呼任務(wù)，通過人與機器人的語音對話交互收集業(yè)務(wù)結(jié)果，并對數(shù)據(jù)加以統(tǒng)計處理，獲

取用戶反饋。如在水庫安全度汛場景中可對水庫責任人進行電話智能抽查，實現(xiàn)水庫責任人履

職智能評估、水庫預(yù)警信息智能呼叫和實時叫應(yīng)。智能外呼應(yīng)用配置臺

運營平臺用戶&權(quán)限管理機器人組裝智能應(yīng)用任務(wù)管理呼叫記錄事件記錄號碼&黑名單管理密鑰管理短信管理話務(wù)監(jiān)控監(jiān)控預(yù)警報表引導(dǎo)式多輪對話語音識別與合成語音識別語音合成語義理解智能跳回實體替換場景切換意圖澄清外外呼號碼呼號碼與線路通話線路表達式引擎開放能力任務(wù)調(diào)度實時調(diào)用智能檢索問答知識庫自主學習A引擎四、決策精準化一智能外呼

GISTCP21四、決策精準化—堤壩立體成像監(jiān)測

GISTC將傳統(tǒng)地電場探測技術(shù)與現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合，研制實時立體成像的地電場監(jiān)測儀，結(jié)合傳統(tǒng)”雨水情”監(jiān)測設(shè)備，搭建新一代“內(nèi)外兼修”的堤壩智能監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，對堤壩內(nèi)部結(jié)構(gòu)和安全隱患進行實時決策(內(nèi)部立體成像、外部多場監(jiān)測，多源數(shù)據(jù)融合，大數(shù)據(jù)智能決策),提升預(yù)報、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案能

力

。時空演化數(shù)據(jù)融合時間以太網(wǎng)連接運動傳感立體成像時間安全預(yù)警智能決策時間自動告警數(shù)據(jù)分析與信息傳遞路由器調(diào)度指令無線網(wǎng)絡(luò)地電數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)過濾與質(zhì)檢數(shù)據(jù)存儲與計算監(jiān)測儀器P22研制以無人機、無人船、系留汽艇、腿足式機器人、水下機器人等為平臺的無人智能監(jiān)測感知裝備，以適應(yīng)復(fù)雜的水利外業(yè)工作環(huán)境，提升常態(tài)和應(yīng)急監(jiān)測能力，例如無人機搭載紅外熱成像甄別土石