我国的单位管长漏损量远高于发达国家的水平，距离十三五目标仍存在差距，同时由于压力变化管网老化，爆管问题经常出现，通过智能化应用降低管网漏损、消除爆管问题，通过智能化视觉监管，及时发现安全问题，提升问题处理效率。
管网输配水的电耗占到制水成本的50％，我国污水处理厂的成本中电耗占比也超过50%，通过智能化控制、提效改造，大幅度降低设备能耗，降低企业成本负担。
水体清洁关系到市容市貌，偷排污染物、异常泄露等影响到城市的水务安全，对于各种异常情况进行实时监控监管，提升污水处理效率和安全性。
水务问题关系民生，因水质、停水等问题导致的用户体验问题不容忽视，民生无小事，能否应对好用户投诉，避免群体性事件，对紧急事件及时通知，在信息传播愈加迅速的今天尤为重要。通过智能化信息采集感知提升信息获取的及时性，通过智能化客服和外呼，及时应答用户问题，提升信息传达的速度。
打造包括基础云平台、基础技术平台、智能化应用的总体架构，构建覆盖原水、制水、供水、排水、污水、节水的六位一体业务场景，全方位助力水务智能化。
提升水库、河道安全监管水平，智能化巡检保障业务安全，监控水质变化。
通过工艺优化模型提升制水过程的效率，保障水质安全，提升水厂运营效率。
结合管网地图，降低管网漏损率，提升管网维修效率，减少管网爆管，提前发现管网失效问题；通过智能化模型，进行用水量预测，从而实现泵机精准控制，降低泵机功耗。
监管异常排污问题，提升排水巡检的及时性，优化城市内涝问题。
优化污水处理工艺，降低药物消耗与设备功耗，达到降本增效。
通过高效节水灌溉模型优化灌区用水模式，提高节水效率。
根据预测用水量、地形特征、管网数据等，通过人工智能算法构建调度模型，使得整体综合能耗最小，同时保障供水稳定和管网安全性，为规划建设优化提供智能化方案建议。
当监测指标接近管理红线时及时预警，迅速采取管网加压减压或关闭阀门等远程控制措施，预防供水不及时、爆管、漏水等事故的发生。对于已存在的漏损，根据压力流量变化结合模型分析定位漏损地区，支持工作人员进行漏损维修。
采集管网历史数据与外部动态数据，采用深度神经网络模型构建管网失效分析模型，对管网当前的失效概率进行预测，支持管网维修和规划工作，将问题提前预警和解决，防患于未然。
为避免城市内涝、降低调度成本、保障排水质量，构建智能化算法，结合城市地理信息、规划建设情况、历史天气数据进行分析，对城市排水泵站、排水口选址进行指导建议，对排水泵站进行科学合理调度，助力城市排水安全和排水水质监测达标。
基于百度AI的视觉智能技术，实时识别二次供水泵房中设备异常和跑冒滴漏等情况，减少设备损失和用水损失，提升供水的安全保障。
针对分散式污水处理设施数量多，监管难度大的问题，通过视频数据、IoT数据、GIS数据的采集，监控设备、药剂、处理效果、周边安全等多个维度，对于异常情况进行报警和提出处理建议，提升管理的科学性和及时性。
基于AI视觉智能，实时监控危险事故的发生，在第一时间通过AI识别风险，并反馈给智慧水务平台，触发响应处理流程。
基于大数据分析、人工智能实现多种曝气方案：间歇曝气、正常曝气、溶解氧分布控制等，帮助用户实现工艺的精细调节，保障系统的安全稳定及可靠性，并支持方案参数随着工艺变化而进行调整，降低污水处理成本。
基于NLP、语音技术、大数据，及时通知用户关键信息，打造真实互动语音体验，支撑水费催收、防涝预警、满意度回访等多个业务场景。
基于语音识别、深度语义理解、知识图谱等技术，可准确识别出用户意图并为客户进行业务办理，降低转人工率，支撑水费查询、水表报装、直饮水售后、水表户主变更等多个无人化服务的业务场景。
全栈自主可控的AI能力（百度飞桨、百度昆仑），端到端开源开放高性价比大数据平台，领先的云基础设施、IoT平台和地图平台。
搜索数据、开放平台数据、舆情数据等全面覆盖，以数据作为优化增效的基础，赋能水务场景。
覆盖水务整体产业链，针对原水、供水、节水、排水、污水各个环节均有订制化方案，并通过各个环节的打通实现整体高效运营。
水务场景为AI模型构建提供数据基础，AI模型反向提升各个场景的运营效率和安全性监管水平，实现数据价值闭环。
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