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　　這次，AI真的來了。

　　企業接入、政務接入、醫院接入、學校接入……伴隨DeepSeek（深度求索）的橫空出世，AI迅速嵌入了各行各業，并大踏步走進普通人的生活，一個不同于以往的AI時代迎風而至。

　　習近平總書記深刻把握世界科技發展大勢，深刻洞察人工智能的戰略意義，指出：“人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有溢出帶動性很強的‘頭雁’效應”“加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題”。

　　在2025年全國水利工作會議上，水利部部長李國英在完善數字孿生水利體系的相關部署中，明確實施“人工智能+水利”行動。

　　如何簡潔地形容AI給行業社會帶來的改變之快？

　　DeepSeek給出的回答是：AI一日，人間一年。

　　人們在感嘆DeepSeek強大功能和其帶來變革之快的同時，也好奇大模型其實早就出現，為何現在掀起了應用高潮？

　　原因很簡單，DeepSeek作為一種高性能、低成本的人工智能大模型，通過開源策略和低成本部署，降低了AI技術的門檻，使得中小企業和開發者能夠快速接入并應用AI技術。當前，DeepSeek這種普惠化的模式不僅推動AI在更多行業落地，也加速推進水利行業的數字化轉型。

　　這次，我們將通過對相關專家和應用單位的采訪，展示行業之變與旗手之進。

　　應用“熱”

　　大模型又被稱為大語言模型，生成自然語言文本或理解語言文本的含義是大模型的“舒適區”，例如，深圳市福田區正式上崗首批70名AI“公務員”，公文格式修正準確率超95%，審核時間縮短90%……目前，水利行業的成功探索也大都發生在輔助辦公方面，在這一領域，DeepSeek確實具有較好的表現。

　　“過去人工出具安全評估報告需要幾天，現在AI能分鐘級生成安全評估，準確率高達99.8%，相當于給大壩配備了24小時在線的‘體檢專家’?！遍L江設計集團空間公司相關研發人員表示，采用DeepSeek大模型后，用于大壩安全監測的千手大模型能在極短時間內完成大規模數據的處理和風險預警。

　　同樣令DeepSeek“得心應手”的還有數據識別、查詢、統計等。例如，借助DeepSeek強大的數據分析能力，威派格河圖AI可實現智能查詢與深度分析，一旦水質出現波動，只需簡單提問，模型就能快速查找原因，無論是水源變化、工業污染，還是設備故障，都能精準判斷。

　　但同時也要認識到，對于知識濃度高、過程復雜的水利行業來說，想要實現大模型在水利垂直領域的成功應用，困難與潛力并存。目前，已有一些涉水單位進行了初步探索。

　　在防災減災領域的墑情預測分析和洪水預報分析方面，大禹慧圖團隊利用DeepSeek大模型分別對近10年的墑情數據和近30年洪水數據進行訓練和蒸餾，其預測結果與其他大模型相比，準確度更高。

　　長江設計集團構建的防洪知識大模型，已在漢江流域年度水量調度計劃制定、長江流域控制性水工程聯合調度方案制定等工作中具體應用；河長制知識引擎與智能交互平臺的研究成果已初步應用于重慶智慧河湖管理系統中。

　　大模型如何實現與行業模型的深度對接？在采訪中，大家不約而同提到了“蒸餾”和“數據增強”。

　　河海大學智能感知創新技術研究院副院長婁保東打了一個比方：“這個過程就像是給大模型‘瘦身’，以實現輕量化部署，同時，對模型進行精細化喂養，喂的是高質量水利數據，學的是水利專業邏輯，通過構建并學習水利相關的知識圖譜，大模型可以具有行業特征。”

　　雖然模型蒸餾和數據增強已成為慣用操作，但這個過程在水利行業的實現并不簡單。

　　長江設計集團研發中心副主任謝明霞說：“一是‘數據荒’，大模型依賴高質量訓練數據，需解決數據清洗、融合與標準化難題；二是‘融合難’，純數據驅動的模型可能違背水文物理規律，需結合水動力學方程或傳統數值模型構建物理信息增強的混合模型，但跨學科融合技術尚不成熟；三是‘解釋難’，水利工程決策涉及重大安全責任，需模型提供可解釋的結果（如洪水成因歸因），而大模型的決策邏輯難以透明化，影響行業接受度。”

　　經過近一年的積累與探索，謝明霞所在的長江設計集團研發團隊提出了一套針對上述難題的解決路徑：在合成數據生成方面，利用生成式AI模擬歷史未見的極端水文場景，結合專家規則驗證數據合理性；在物理-數據混合建模方面，將水文學基本方程作為模型約束，設計物理引導的神經網絡架構，避免純數據驅動的預測違背自然規律；在知識圖譜融合方面，構建水利領域知識圖譜，通過神經網絡與大模型聯合訓練，增強決策邏輯的可解釋性。

　　同時，婁保東指出，當前水利部正在實施“天空地水工”一體化監測感知夯基提能行動，將進一步加速積累高質量水利數據，這些數據屆時將成為模型訓練的最佳“養料”。

　　雖然技術實現有門檻，但就像智能手機取代功能機，當技術成熟后，高效輕便的大模型與更懂水利的行業模型結合，必將成為主流。

　　冷思考

　　AI風暴正席卷各行各業，當下，更需要多一些冷思考。

　　水利行業是否做好了技術準備和人才儲備？

　　在技術準備方面，雖然水利行業在數字化轉型方面已經取得了一定進展，但DeepSeek的廣泛應用仍需要進一步的技術適配和基礎設施升級。婁保東指出，下一步，涉水單位需要掌握如何將DeepSeek與現有的水文模型、監測系統進行深度融合。

　　在人才儲備方面，DeepSeek的應用需要既懂水利又懂AI技術的復合型人才，目前水利行業還需要加強相關人才的培養和引進。同時，由于水利行業特殊性，需保障數據隱私安全，避免數據上傳至云端可能引發的隱私泄露風險。

　　此外，“AI幻覺”也是不可忽視的影響因素。雖然目前可以通過本地化部署、接入私域數據等方式，減少錯誤信息，但“AI幻覺”無法完全杜絕，人工智能“杜撰”文本內容、水利數據等情況仍時有發生。

　　對此，中國計算機學會理事、南京大學教授葉保留指出：“‘AI幻覺’是一種低概率、高風險事件，在達到算力邊界、數據庫邊界、話題清晰度和敏感度邊界時容易出現。”應對的方法包括不同大模型交叉比對、與外部數據庫核對，以及通過線下渠道核對等?！暗珶o論哪種方法，人工終審是最關鍵的一環。”

　　不管如何變革，堅持需求牽引、應用至上都是本質要求，也是長遠之道。技術進步無法一蹴而就，唯有深耕研發且持續投入的涉水單位，才能在試錯與博弈中探索出一條行之有效的路徑，扛起推動行業變革的重任。

　　風物長宜放眼量。通過科技創新，帶來行業、產業變革，特別是眼前以AI技術為代表的變革，必將帶來新一輪的調整。在這場變革中，我們欣喜地看到，水利行業正在積極擁抱AI時代。

　　路雖遠，行則將至。AI全面賦能水利，值得期待。

　　來源：中國水利報