内涝智治

项目背景

滨江区临江，受外江水位顶托影响，强降雨期间城市内涝风险突出，汛期易出现城区积涝。 过往防汛工作高度依赖人工巡检与经验研判，降雨前缺少预警预演，降雨中监测处置效率偏低，降雨后复盘沉淀不足。

为破解城市 “看海” 痛点，项目以“科学预报、系统预防、精准减灾”为目标，建设内涝智治平台。 围绕该业务诉求，由本人作为项目负责人，牵头申报并获批浙江省水利厅科技项目，支撑平台落地建设。

本人职责

作为甲方代表，担任本项目业务侧负责人，立足防汛业务视角统筹需求与方案评审， 把控 AI 工具的能力边界，协同乙方完成平台建设与业务验收。

• 业务需求挖掘：梳理内涝治理降雨前‑降雨中‑降雨后完整业务链路，对接水利、交通、城管等相关部门进行业务调研，输出业务需求与项目目标。
• 产品架构评审：评审确认「数字孪生底座‑智能分析‑业务应用」三层产品架构，对齐各方预期，保障方案贴合政务防汛真实业务。
• AI 模块业务约束定义：面向 AI 视频积水识别、AI 多源风险研判，输出业务侧约束，定义风险因子、风险阈值、降噪规则，评审乙方算法输出效果，对齐防汛业务实际。
• 人机协同规则制定：厘清水利仿真、物联感知、AI 分析、业务人员四者权责；明确 AI 仅作为辅助研判工具，预警、调度处置的最终决策权归属业务人员，规避 AI 误报加重一线人员负担。
• 业务场景方案校验：评审智慧排水、道路积水治理、涵洞智能限行三大业务场景，校验仿真、硬件传感器、AI 在各场景的主次关系，拒绝为了技术噱头强行堆砌 AI 能力。
• 项目落地业务验收：跟进乙方迭代开发，组织业务部门试用验证，完成业务侧验收。

需求分析

内涝防治是一条覆盖 降雨前 — 降雨中 — 降雨后 的完整业务链条， 传统经验化防汛模式在全业务链路均存在明显短板。围绕链条逐段排查， 每个短板都直接对应真实的淹没事故与安全隐患。

业务痛点

业务目标与需求

围绕 「让滨江不再看海」，打通全流程闭环：

产品开发

以需求为输入，产品按 “数字孪生底座 — AI 智能分析能力 — 业务应用能力” 三层能力 自下而上构建：底层把 “雨、路、河、泵、江” 搬进数字世界，中间层引入 AI 工具完成多源数据的识别与研判，把孪生底座的数据转化为分析结论， 顶层承载面向政府业务人员的场景化应用，形成预测预警、协同处置、复盘沉淀的完整闭环。

场景设计

围绕 河道管网、城市道路、下穿通道 三类治理对象，建立“调度—识别—管控”全周期能力。

技术与应用能力分层

三大业务场景共享同一套能力栈：底层底座输出 “数据与推演”，中间层借助 AI 工具完成识别、多源融合，产出 “分析与研判”，顶层承载 “协同与闭环”，层间通过统一的数据与事件接口衔接。

产品落地

本防汛内涝智治平台已完成全功能上线落地，面向滨江全域河道、路段、下穿通道实现常态化防汛数字化管控，历经台风、多场短临强降雨实战检验，完整跑通降雨前预判‑降雨中处置‑降雨后复盘业务闭环，推动防汛模式从经验防汛转向数据治水。

1. 技术能力落地成效

平台成功落地「水利仿真、物联感知、AI 智能研判」三位一体的智能防汛能力：依托水动力仿真实现降雨前置推演；通过全域物联设备实现雨情、水位实况实时监测；依托 AI 视频识别补充路面感知盲区，并通过 AI 多源融合研判模型完成四级风险分级，实现机器辅助、人工业务决策的智能防汛模式，有效降低单一数据源误报缺陷。

2. 业务场景落地成效

三大核心场景均投入实战应用：智慧排水实现降雨前库容预调度；道路积水治理实现积水识别、告警、派单、处置全闭环；涵洞智能限行实现低洼通道风险预警与公众避险联动。

平台累计处置内涝预警 50 余次，将内涝平均处置时长从 2 小时压缩至 1 小时以内，严重积水点下降 65% 以上，补齐传统人工巡检响应滞后的短板。

3. 整体业务价值

平台落地后，改变过往纯经验、人工巡检的传统防汛模式，通过仿真预判、物联实测、AI 辅助研判多源融合，推动防汛从事后处置升级为“事前预判、事中管控、事后复盘”全流程数字化。

同时平台实战沉淀的复盘数据反向支撑 “一点一策” 隐患治理与防汛工作机制优化；项目通过省级联合验收，形成可向外复制推广的数字防汛试点成果。

平台迭代

内涝智治完成实战验证后，依托经过实战检验的数字孪生底座、AI 研判能力、人机协同规则，进一步迭代建设“数智治水系统”。

复用已落地底座能力，横向拓展智慧河道、智慧排水、设施设备管理、水质环境监测等多业务子模块。

将内涝场景沉淀的「AI 辅助研判、人工最终决策」产品设计思路，迁移至管网巡检、水质异常识别等其他业务场景，实现一套底座支撑多类水利业务，完成从单一内涝场景向全域治水平台的演进。

系统搭建统一业务驾驶舱，对各业务域监测数据、风险指标、事件总览做集中聚合展示，实现多场景统一观测与统一入口。