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当然了,和理想中的智慧水务相比,不管是AquaTalk还是大禹节水的战略合作,都还只是非常初级的Beta版本。要实现具有智能感知、决策、控制、校正等功能的智慧水务,还需要解决客观环境和主观条件两个方面的问题。


客观上来讲,一个城市能否建立智慧水务系统,需要考虑到很多方面,比如经济和网络基础设施、政府的支持、专业人才数量,以及最重要的资金投入等。下图选取了产业、经济、网络基础设施与支持保障三个方面的智慧水务建设的评价指标。

面对客观环境的限制,我们可以确定科学合理的评价指标体系,为决策者们提供判断依据,使其能够有的放矢地制定更好的政策和计划,调整系统建设的发展方向。


除了客观条件的限制,智慧水务本身的建设也存在着不足。首先是硬件资源的过度浪费。近几年,我们一直在推广智慧城市的建设,但是不同AI企业在开发水平上参差不齐,难以把握产品配置,这使得在很多操作规范和标准上,只是实现了单方面的应用,无法用模块化的硬件实现所需要的功能,具有一定的更新和维护难度,这使得网络系统建设上软件设备、硬件资源出现了很大的浪费,因此,在硬件上的投资力度会高于所控制的范围之内。


其次,是系统的运行安全问题。在系统建设方面,我们一直缺乏能够安全、独立地运行专业业务的技术人才;在系统网络与信息安全方面,也没有达到国家标准的产品,在系统建设的过程中极有可能会出现一些细节性的安全隐患问题。


最后,是智慧水务的信息规划问题。事实上,由于我国智慧水务的发展相对比较慢,在具体的实施过程中缺乏信息规划,很多信息应用在建设过程中难以得到匹配。系统中的各个部分没有纵向管理,各个单位在信息收集过程中意见不统一, 在早期甚至会导致建设空缺的现象。


在数据收集上,尽管大数据能得出数十年来的年均月均日均时均降水量,但是雨水排放还是存在着太多的变量,并不容易掌握规律。同一年份里,雨季和旱季不同,有无台风影响也不同,同一城市同一时间,东区和西区降水量也不相同。如何掌握降雨的变量,学习更多的规律,进而打磨出合适的预测模型,也是智慧水务要突破的地方。

发布时间:2018-07-26
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