数字水务行业发展现状及趋势研究报告
报告期：2026年。
摘要：数字水务是指以物联网、大数据、人工智能、数字孪生等新一代信息技术为核心驱动力，对水资源开发、供水生产、管网输配、污水处理、排水防涝等水务全链条进行数字化、智能化改造与升级的系统性工程。本报告系统梳理了全球及中国数字水务行业的发展现状，深入分析了市场规模、政策环境、技术架构、应用场景、竞争格局与典型案例，并对行业面临的挑战与未来趋势进行了前瞻性研判。
全球数字水务市场正处于快速增长期。2025年全球数字水务市场规模约74.3亿美元，预计2034年将达208.7亿美元，年复合增长率约12.15%。中国智慧水务核心赛道市场规模预计从2024年的580亿元增长至2029年的1368亿元，2035年有望突破3000亿元，复合增速达18.74%。
中国数字水务行业正经历从“平台建设”向“场景深耕”的关键转型。AI大模型、数字孪生、DMA分区计量等技术加速落地，水务行业从规模扩张转向以“智产赋能”为核心的价值深耕。政策层面，“十五五”规划将水利列入基础设施数智化升级的三大重点领域之一，智慧水务从“可选项”变为“必选项”。
**关键词**：数字水务；智慧水务；数字孪生；人工智能；水务数字化转型
第一章 绪论
1.1 研究背景
水是基础性的自然资源和战略性的经济资源，水务行业作为关系国计民生的基础产业，承担着供水保障、污水处理、防洪排涝、水生态保护等多重使命。然而，全球水资源正面临前所未有的压力。据联合国估计，到2030年，全球水资源将面临40%的短缺，约20亿人缺乏安全饮用水，到2050年城市人口中面临水资源短缺的人数将升至24亿。与此同时，气候变化加剧了洪涝和干旱的频率与严重程度，全球洪水和极端降雨事件在过去十年间增加了50%以上。
在需求侧，快速城镇化、人口增长和经济发展持续推高用水需求；在供给侧，管网老化、漏损严重、管理粗放等问题制约着水务系统的效率。传统水务管理模式依赖人工巡检、经验判断和被动响应，已难以应对日益复杂的水务挑战。在此背景下，以数字化、智能化为核心特征的新一代水务管理模式应运而生。
数字水务（Digital Water）或智慧水务（Smart Water），是指利用物联网、大数据、云计算、人工智能、数字孪生等新一代信息技术，对水务系统的规划、建设、运营、管理、服务等全生命周期进行数字化改造和智能化升级，实现水资源的高效利用、供水安全可靠、运营降本增效和决策科学精准。数字水务不仅是技术层面的升级，更代表着水务行业从“工程思维”向“系统思维”、从“经验驱动”向“数据驱动”的根本性转变。
1.2 研究意义
本报告的研究意义体现在以下三个层面：
**理论层面**，本报告系统构建了数字水务行业的研究框架，涵盖市场规模、技术架构、应用场景、竞争格局、政策标准、投融资模式等维度，为后续研究提供了系统性参考。
**实践层面**，本报告深入剖析了国内外典型水务数字化案例，总结了可复制、可推广的经验模式，为水务企业的数字化转型实践提供借鉴。
**政策层面**，本报告梳理了国家及地方层面的数字水务相关政策与标准体系，分析了政策趋势与制度缺口，为政策制定者提供决策参考。
1.3 研究方法
本报告采用以下研究方法：
（1）**文献研究法**：系统收集和分析了国内外数字水务领域的学术论文、行业报告、政策文件、标准规范等，构建研究的理论基础。
（2）**案例分析法**：选取国内外数字水务典型案例进行深度剖析，提炼成功经验与教训。
（3）**比较分析法**：对中国与主要发达国家在数字水务发展路径、技术应用、政策体系等方面进行比较分析。
（4）**数据统计法**：对全球及中国数字水务市场数据进行统计分析，研判市场规模与增长趋势。
1.4 报告结构
本报告共分为十章。第一章为绪论；第二章分析全球数字水务市场概况；第三章梳理中国数字水务政策环境；第四章分析中国数字水务市场现状；第五章探讨数字水务技术架构；第六章分析核心技术应用场景；第七章剖析行业竞争格局；第八章展示典型实践案例；第九章进行国际比较；第十章展望发展趋势并提出建议。
第二章 全球数字水务市场概况
2.1 全球市场规模与增长趋势
全球数字水务市场呈现持续快速增长态势。据Fortune Business Insights数据，2025年全球数字水务市场规模为74.3亿美元，预计2026年增长至83.4亿美元，到2034年将达到208.7亿美元，预测期内年复合增长率（CAGR）为12.15%。
从细分市场来看，数字水务解决方案市场（Digital Water Solution Market）2025年规模为12.4亿美元，预计2026年达14.1亿美元，CAGR为13.9%，到2030年将进一步增长至23.9亿美元，CAGR提升至14%。全球水务数字化服务市场2025年销售额达到88.2亿元人民币，预计2032年将达到151亿元，CAGR为8.1%。
从智慧水务管理市场来看，MarketsandMarkets数据显示，2026年全球智慧水务管理市场规模估计为288.4亿美元，预计到2032年将增长至521.5亿美元，CAGR为10.4%。另据IMARC Group测算，全球智慧水务管理市场规模将由2024年的196亿美元增长至2033年的467亿美元，CAGR达9.62%。
> **表2-1 全球数字水务市场规模汇总**
| 市场细分类别 | 2025/2026年规模 | 预测规模 | CAGR | 数据来源 |
|---|---|---|---|---|
| 数字水务市场（整体） | 74.3亿美元（2025） | 208.7亿美元（2034） | 12.15% | Fortune Business Insights |
| 数字水务解决方案 | 14.1亿美元（2026） | 23.9亿美元（2030） | 14% | The Business Research Company |
| 智慧水务管理 | 288.4亿美元（2026） | 521.5亿美元（2032） | 10.4% | MarketsandMarkets |
| 智慧水务管理 | 196亿美元（2024） | 467亿美元（2033） | 9.62% | IMARC Group |
| 水务数字化服务 | 88.2亿元（2025） | 151亿元（2032） | 8.1% | QYResearch |
2.2 市场驱动因素
全球数字水务市场的快速增长受多重因素驱动：
**（1）水资源短缺压力加剧。** 全球水资源短缺问题日益严峻，各国政府和水务企业迫切需要借助数字化手段提升水资源管理效率。数字解决方案通过自动化水基础设施、智能灌溉系统和漏损检测技术，在优化水资源配置和减少浪费方面发挥着关键作用。据联合国儿童基金会估计，到2030年，严重的水资源短缺可能导致约7亿人流离失所。这一紧迫的全球性挑战直接驱动了数字水务投资的持续增长。
**（2）老旧基础设施更新需求。** 全球大量水务基础设施建于数十年前，面临严重老化和效率低下问题。美国土木工程师学会（ASCE）将美国饮用水基础设施评级为“C-”，预计未来20年需要超过1万亿美元的修复投资。数字水务技术可通过智能监测和预测性维护显著延长资产寿命、提高运营效率，为老旧基础设施的更新换代提供技术方案。
**（3）城镇化与智慧城市建设。** 全球城镇化进程持续推进，城市人口增长对供水系统提出更高要求。智慧城市建设的兴起为数字水务提供了重要的应用场景和发展机遇。数字水务解决方案如智能水表和预测性维护工具，可以提升供水分配效率、减少损失，并支持智慧城市的可持续发展目标。印度2024年宣布拨款34.1亿美元开发12个新的智慧城市项目。
**（4）政府投资与政策支持。** 各国政府加大了对水务基础设施和数字化转型的投资力度。2024年12月，美国内政部宣布提供8.49亿美元资金用于改善全国供水系统，支持77个项目改善水输送和提高水力发电。中国2026年中央财政支持城市地下管网建设改造资金规模达到1600亿元，较上年增加250亿元。
2.3 区域市场分析
**北美市场**在全球数字水务市场中占据重要地位。美国在智能水表部署、管网监测和数据分析方面处于领先水平。2024年美国内政部的大规模基础设施投资进一步推动了市场增长。加拿大在智慧水系统政策方面也走在国际前列。北美市场的特点在于先进技术的快速采纳和成熟的公用事业管理体系，但同时也面临基础设施老旧、更新成本高昂等挑战。
**欧洲市场**以严格的水质监管和可持续发展目标为导向，推动了数字水务技术的广泛采用。欧盟《水框架指令》和《饮用水指令》对供水水质提出了严格要求，催生了对在线水质监测、管网建模等数字化解决方案的强劲需求。英国、法国、德国、西班牙等国在水务数字化方面开展了大量实践。西门子2023年12月收购了西班牙AI水务管理专业公司BuntPlanet，以增强其在水务领域的人工智能能力。欧洲市场由苏伊士（Suez）、威立雅（Veolia）等大型水务集团主导，同时涌现出如TaKaDu等创新型企业。
**亚太地区**是全球智慧水务管理市场增长最快的区域。中国、印度、日本、韩国和东南亚国家在水务基础设施投资和数字化转型方面投入持续加大。中国市场尤其引人注目，受“十五五”规划和城市更新行动的推动，智慧水务市场以远超全球平均水平的复合增速快速扩张。日本在智能水表、管网管理和水处理技术方面处于领先地位。韩国通过K-water等国有企业积极推进智慧水务建设。印度在智慧城市建设框架下大力推进供水系统数字化。
**中东和以色列**地区由于水资源极度匮乏，在数字水务技术创新方面具有独特优势。以色列是全球智慧水管理的领导者，智能水表部署率达到75%，特拉维夫-雅法达到100%。以色列的TaKaDu基于AI的管网管理平台、滴灌技术和管网漏损控制技术在全球范围内具有重要影响力。新加坡作为水资源管理的全球标杆，在ABC水计划（Active, Beautiful, Clean Waters）框架下，积极应用数字孪生、AI和物联网技术进行城市水系统管理。
2.4 全球市场趋势
**（1）从SCADA到AI驱动的智能平台。** 当前大部分市场收入仍来自SCADA系统、智能计量和人工巡检维护服务，但未来增长将由AI驱动的分析、物联网水网络、预测性维护、数字孪生技术和基于云的水务分析平台主导。
**（2）SaaS化和平台化。** 数字水务解决方案正从本地部署向云端SaaS模式转变，降低了中小型水务企业的技术门槛。集成水务管理平台将计量管理、管网管理、资产管理、客户管理等模块整合到统一平台。
**（3）从试点到规模化。** 早期数字水务项目多为单点试点，当前正加速向规模化部署转变。领先水务企业已将数字化转型纳入核心战略，从局部优化走向全局重构。
**（4）产业整合加速。** 大型技术公司通过并购进入水务领域，如Siemens收购BuntPlanet、Xylem收购Sensus等，产业整合趋势明显。全球数字水务解决方案市场的主要参与者包括通用电气、IBM、施耐德电气、SAP、ABB、雅各布斯、格兰富、Itron等大型企业。
第三章 中国数字水务政策环境分析
3.1 国家层面政策演进
中国数字水务的政策演进可分为三个阶段：
**萌芽期（2014-2019年）** ：2014年发布的《国家新型城镇化规划》首次提出“数字水务”相关政策概念。2016年，《新型智慧城市评价指标》将“智慧水务”列入智慧城市建设指标体系。“十三五”期间，《全国城市市政基础设施规划建设“十三五”规划》正式提出发展智慧水务。
**成长期（2020-2025年）** ：国家“十四五”规划对水务智能化提出了明确要求。2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，明确指出加快数字中国建设对全面建设社会主义现代化国家具有重要和深远影响，为水务行业数字化转型提供了顶层指引。水利部陆续发布数字孪生流域、数字孪生水利工程等技术标准。
**加速期（2026年起）** ：2026年3月，国家“十五五”规划纲要正式发布，对水务行业影响最为深远的是将水利明确列入基础设施数智化升级的三大重点领域之一，与交通、能源并列。这意味着智慧水务从“可选项”变为“必选项”，水厂自动化改造、管网GIS系统、DMA分区计量、在线水质监测等将获得政策与资金支持，供水企业的数字化转型预算有望纳入政府专项债或超长期特别国债支持范围。
3.2 关键政策文件解读
**《“十五五”规划纲要》** 提出“加强国家水网建设”，明确增强洪涝灾害防御、水资源统筹调配、城乡供水保障能力，并列出南水北调东线二期、中线引江补汉、辽东半岛水资源配置等重大引调水工程清单。在价格机制方面，纲要提出“深化水利工程供水价格改革”和“健全促进可持续发展的公用事业价格机制，优化居民阶梯水价”的双重任务。特别值得关注的是，纲要在市场准入方面实现了重大突破，明确“鼓励支持民营企业参与铁路、核电、水电、供水等领域项目建设”。
**《供水条例》修订**是行业法治化的重要里程碑。新版条例进一步细化供水管网更新、智慧化管控升级的建设要求，从法规层面推动供水系统的数字化改造。
**中央财政资金支持**力度持续加大。2026年中央财政支持城市地下管网建设改造资金规模达到1600亿元，比上一年增加250亿元。中央预算内投资持续安排千亿级资金，专项支持城市供排水管网改造与智慧化升级项目。2025年全年完成水利建设投资12848亿元，连续4年超万亿元，实施各类水利项目47563个。
**水利部数字孪生水网技术标准**陆续落地实施，明确中长期全域覆盖建设目标，持续推动水务行业向智能诊断、精准管控、高效运维的高阶形态迭代。
3.3 标准体系建设
中国数字水务标准体系正在加速构建，形成了国家标准、行业标准、团体标准和地方标准多层次的标准架构。
**国家标准层面**，《城镇供水管网智能化通用技术要求》于2025年启动编制，由全国城镇给水排水标准化技术委员会（SAC/TC434）归口管理，上海勘测设计研究院有限公司牵头起草，项目周期18个月。该标准旨在推动城镇供水管网智能化发展，实施后具有明显的经济、社会和生态效益。此外，《智慧水务管理 第1部分：通用指南》也在编制中，为智慧水务管理系统的实施和建设提供参考模型。
**行业标准层面**，《数字孪生流域建设技术导则》（SL/T 853—2025）规定了总体架构、感知系统、平台与安全要求，适用于集水面积≥3000km²的大型流域。数字孪生水利模型集成与服务技术要求、数字孪生水利可视化表达规范等标准正在拟编中。
**团体标准层面**取得积极进展。2025年3月，团体标准《给排水数字管网技术规程》（T/CI 934—2025）正式发布实施，由哈尔滨工业大学、南水北调东线智能水务（北京）有限公司等单位起草，明确了数字管网体系构架、数据库建设、地理信息系统、模型系统与智能运维等关键环节的技术要求。2025年12月，团体标准《城镇供水系统数字孪生技术导则》（T/CWEC 55-2025）发布实施，填补了城镇供水领域数字孪生技术应用的标准空白，明确规定了城镇供水系统数字孪生技术关键领域的总体要求、信息化基础设施、数字孪生底座、业务应用场景和安全与维护的技术要求。
**地方标准层面**，广东省发布了农村供水工程数字化建设地方标准，规定了农村供水工程数字化建设前期调查、总体架构、立体感知系统、自动控制系统、数据底板、监控中心、数字孪生支撑平台、业务应用系统、安全防护体系等12个方面的技术要求。河北省也发布了村镇供水工程信息化建设与管理技术地方标准。
3.4 政策趋势研判
**趋势一：从鼓励引导到刚性约束。** 随着“十五五”规划将水利列入数智化升级重点领域，智慧水务相关要求逐步从“鼓励”走向“必须”，供水企业数字化转型的紧迫性显著提升。
**趋势二：从单点突破到系统推进。** 政策从关注单一环节（如水质监测、漏损控制）向推动供排厂网一体化、全域数字化转型的系统工程转变。
**趋势三：从政府投入到多元融资。** 政策鼓励社会资本和民营企业参与水务项目，REITs、专项债、超长期特别国债等多元化融资渠道逐步打通。
**趋势四：标准体系加速完善。** 国家标准、团体标准、地方标准同步推进，标准覆盖范围从城市供水向农村供水、排水系统、数字孪生等全领域延伸，为行业规范化发展提供技术依据。
第四章 中国数字水务市场现状分析
4.1 市场规模
中国数字水务市场正处于高速增长期。据前瞻产业研究院研究，国内智慧水务核心赛道涵盖智能设备、智慧平台、管网改造等领域，预计国内行业市场规模将由2024年的580亿元增长至2029年的1368亿元，2035年有望突破3000亿元，2024-2035年复合增速达18.74%。
2025年中国水务行业总营收达到约9800亿元人民币，预计2026年将首次突破1.05万亿元，全球水务市场规模已突破1.2万亿美元。2025年中国水和污水市场规模达7830.38亿元，水的生产和供应业规模以上企业实现营业收入3997.5亿元，同比增长18.21%。
> **表4-1 中国数字水务市场规模预测**
| 年份 | 市场规模（亿元） | 数据来源/依据 |
|---|---|---|
| 2024 | 580 | 前瞻产业研究院 |
| 2029 | 1368 | 前瞻产业研究院（预测） |
| 2035 | 3000+ | 前瞻产业研究院（预测） |
4.2 水务行业“存量时代”特征
中国水务行业已明确步入“存量时代”，这一判断建立在多项关键数据基础之上：城镇化率从2014年的55%提升至2023年的66%，已达较高水平；全国人口总量已达峰值，生活用水量增幅受到制约；市政供水普及率已达99.5%，新增空间极为有限；供水设施固定资产投资从十年前高峰期的近800亿元下降至2023年的756亿元，投资拐点显现。
存量时代的核心特征不是行业萎缩，而是发展逻辑的根本转变。水务行业从规模扩张向存量提质转变、从粗放管理向精细运维升级、从要素驱动向系统驱动迭代。行业比拼的核心从项目规模、技术先进性，转向产品的“智能密度”和系统性最优水平。
4.3 行业竞争格局概览
中国智慧水利行业竞争格局呈现“金字塔”结构。第一梯队企业的慧图科技、浪潮信息、中水三立智慧水利业务规模超过3亿元，具有较强技术实力和丰富落地经验；第二梯队企业业务收入规模在5000万元至3亿元之间，包括山脉科技、飞渡科技、艾力泰尔等；第三梯队企业智慧水利业务年收入不超过5000万元，包括超图软件、中科星图、和达科技、大禹节水等。
2025年中国智慧水利市场中，市场份额最大的企业是慧图科技，市场份额约4.13%；浪潮信息市场份额约3.82%；中水三立和山脉科技的市场份额分别约2.30%和1.52%。行业市场集中度CR3为10.25%，CR7为14.77%，整体集中度较低，市场充分竞争。
从区域分布来看，智慧水利产业链企业主要分布在广东省（42家），以及浙江、江苏、上海等华东地区，北京有艾力泰尔、超图软件、中科星图等，长三角地区有威派格、和达科技、中水三立等。
4.4 水务企业数字化转型现状
中国水务企业的数字化转型呈现梯度推进的特征：
**第一梯队（领先水务集团）** ：以南水北调集团、上海城投水务、福州水务、深圳水务等为代表，已建成较为完善的数字化体系，在AI大模型、数字孪生等前沿技术应用方面走在前列。南水北调集团正式发布“天河”大模型，以人工智能前沿技术赋能国家水网全生命周期智慧化建设运营。
**第二梯队（中型水务企业）** ：正在从基础信息化向智能化应用过渡，重点推进管网GIS系统、DMA分区计量、SCADA系统升级等。如六安水管家在水管家模式下数字化协调排水厂-站-网运营。
**第三梯队（县域及农村水务）** ：信息化基础相对薄弱，但部分先行地区已探索出适合自身特点的数字化路径，如丹棱县农村供水数字孪生项目、莆田市智慧供排一体化平台等。
4.5 投融资模式分析
水务行业投融资模式正在经历深刻变革。传统上依赖政府投资和银行贷款的模式正在向多元化融资体系转变。
**REITs（不动产投资信托基金）** 成为盘活存量水务资产的重要工具。以REITs为代表的金融创新正在打通“存量盘活→增量投资”的良性循环通道。水务REITs产品为存量水务资产提供了退出通道，有助于企业回笼资金投入新的数字化改造项目。
**专项债和超长期特别国债**为水务数字化转型提供了重要资金来源。供水企业的数字化转型预算有望纳入政府专项债或超长期特别国债支持范围。
**资产支持票据（ABCP）** 等创新融资工具也在水务领域得到应用。福州市在银行间市场交易商协会成功发行资产支持票据，以水费收费权作为基础资产，募集资金用于供水基础设施建设等绿色民生项目。
**“节水贷”等绿色金融产品**在县域水务项目中发挥了积极作用。四川省邛崃市以“应收账款质押”创新模式获得中国农业发展银行13年期8600万元节水贷，总投资1.13亿元升级改造水厂和供水主管网。重庆市北碚区获得2.2亿元“节水贷”专项支持城乡供水一体化建设。
**市场化模式创新**方面，EPC+O、委托运营等市场化模式迎来广阔落地空间，项目全周期统筹适配转型，在可研和初步设计阶段前置嵌入水价运行机制、投融资路径、建后管护方案。
第五章 数字水务技术架构
5.1 总体架构设计
数字水务系统的技术架构通常采用分层设计。根据《智慧水务管理 第1部分：通用指南》，智慧水务管理系统逻辑架构由感知层、监控层、应用层和交互层四个层次组成。在实践中，行业普遍采用“感知层-网络层-平台层-应用层-安全体系”的五层架构，各层级功能协同，支撑水务监测与管理。
**感知层**是数字水务的数据源，提供原始数据，是保障智慧应用和运营性能与质量的关键层。感知层主要由传感器、数据库和外部数据组成，还包括控制器组件，用于将来自监控层、应用层和交互层的计算结果应用于泵、阀门和其他执行设备。传感器可部署在水循环的任何环节，包括水源、泵站、蓄水池、阀门、管网、自来水厂、污水处理厂、易涝点、排水户或用户等。常见监测指标包括水量和水质、水文参数、资产性能、工艺运行、环境监测、网络监测和地理信息。
**网络层**负责数据的可靠传输，涵盖NB-IoT、LoRa、4G/5G、光纤等多种通信方式，构建高可靠、低时延、广覆盖的通信网络体系。新一代通信网重点推进5G-A、万兆光网、天地一体化网络建设，有效适配海量物联网终端接入和高频数据传输需求。
**平台层**是数字水务的中枢，包含数据中台、业务中台和AI中台。数据中台负责数据的汇聚、治理、存储和管理；业务中台封装通用的水务业务能力；AI中台提供算法模型训练和推理服务。以莆田市智慧供排一体化平台为例，其数据中台整合了80座厂站SCADA系统、70余万用户数据、27万台设备管理数据，日处理数据超10TB。
**应用层**面向具体业务场景，包括供水调度、管网运维、漏损控制、水质监测、客户服务、资产管理等。应用层通过调用平台层的能力，实现业务功能的快速开发和迭代。
**安全体系**贯穿各层级，涵盖网络安全、数据安全、工控安全等方面。监控层是网络安全防护的核心关键层级，任何安全漏洞可能影响过程控制，并对水务运营造成重大威胁。传统模式下监控层和应用层采取物理隔离的部署方式，但当前两者的互联性正不断增强，需要充分考虑交互的安全管理方式。
5.2 关键技术支撑
**物联网技术**是数字水务的感知基础。通过在管网、厂站、用户端部署大量传感器和智能终端，实现对水量、水压、水质等参数的实时采集和传输。莆田市智慧供排一体化平台统一接入了90余万个水务物联网设备，破解了多厂商协议壁垒与“数据孤岛”困境。物联网设备涵盖智能水表、流量计、压力传感器、水质监测仪、智能消火栓等。
**数字孪生技术**是数字水务的核心技术之一。通过构建物理水务系统的虚拟镜像，实现实时监测、模拟仿真和预测优化。福州供水管网数字孪生系统综合运用物联网、大数据、人工智能等技术，通过告警中心、事件中心、模型中心三大中心的有机协同，形成“眼、手、脑”协同调度新模式，推动供水调度体系从碎片化、被动化向集中监控、智能协同、全程溯源的范式跃迁。
**人工智能技术**正在从辅助工具转变为核心驱动力。AI在数字水务中的应用涵盖漏损识别、水质预测、智能加药、泵站优化调度、客服智能问答等场景。在2026年数字水务创新峰会上，多位专家倡导构建水务领域大语言模型（LLM）、专业知识体系和可信数据空间，以推动AI的深度集成。
**大数据技术**支撑海量水务数据的存储、处理和分析。通过数据挖掘和机器学习，从历史数据中发现规律、预测趋势，为决策提供支持。数据驱动的决策正在取代传统的经验判断，成为水务运营管理的新范式。
**云计算与边缘计算**为数字水务提供灵活的计算资源。云平台支撑大规模数据存储和复杂模型训练，边缘计算则满足低延迟实时控制的需求。上海城投水务正在通过云-边-端架构协调泵房智能化管理。
5.3 数据治理体系
数据治理是数字水务建设的基础性工程。当前水务行业面临数据标准不统一、数据质量参差不齐、数据孤岛严重等问题，制约了数字化应用的深度和广度。《给排水数字管网技术规程》明确指出，当前我国水务数字化发展尚处于起步阶段，存在基础标准体系不完善、数据不统一、系统建设与运维缺乏规范等问题。
数据治理体系的核心要素包括：数据标准体系建设，统一数据采集、传输、存储和交换的规范；数据质量管理，建立数据质量评估和改进机制；数据安全与隐私保护，在保障数据安全的前提下促进数据共享和利用；数据资产化管理，将数据作为核心资产进行管理和运营。
### 5.4 网络安全与工控安全
水务系统作为关键信息基础设施，面临严峻的网络安全挑战。监控层作为网络安全防护的核心层级，需要采取多层次的安全防护措施。具体策略包括：实施网络分段和隔离，将工控网络与信息网络进行安全隔离；部署多重防火墙和“活动区域”机制，避免一个系统影响另一个系统的安全性；加强终端安全防护，对物联网设备和传感器进行安全认证和访问控制；建立安全监测和应急响应机制，及时发现和处置安全事件。
第六章 核心技术应用场景
6.1 智能计量与客户管理
智能计量是数字水务最成熟的应用场景之一。智能水表通过NB-IoT、LoRa等通信技术实现用水数据的远程自动采集和传输，替代了传统的人工抄表模式，大幅提升了计量效率和数据准确性。
智能计量系统不仅服务于计费，还支撑用水行为分析、漏损预警和需求预测等高级应用。新天科技以25.97%的营收增速在表计企业中领跑，其依托智慧水务平台，实现了从“卖表”到“卖解决方案”的转型，盈利稳定性与可持续性显著增强。
在客户管理方面，数字化平台实现了用户档案管理、账单管理、在线缴费、投诉处理等功能的集成化，提升了客户服务体验和运营效率。AI客服和智能工单系统的应用进一步提高了服务响应速度和处理效率。
6.2 管网管理与漏损控制
管网漏损是水务行业面临的普遍性难题。中国城镇供水管网平均漏损率长期处于较高水平，控制漏损不仅是节水增效的重要途径，也是水务企业降本增效的关键环节。
**DMA分区计量技术**是漏损控制的核心手段。通过将供水管网划分为独立计量区域，在区域边界安装流量计和压力传感器，实时监测水量异常。宁波海曙城区将供水网络划分为484个“监护病房”，在每个区域关键节点安装流量计和智能水表持续采集数据，一旦系统发现水量异常即可快速定位漏点。廊坊市将长达1000余公里的管网划分成226个独立的四级计量分区，为每个分区安装高精度流量计和压力传感器，形成覆盖全域的实时监测网络。
**铜陵首创水务**的DMA和NMA融合漏损控制项目，整合独立计量区域和噪声计量区域，实现从漏点区到漏点管段的精准定位，构建了“分区计量+漏损预警+智能巡检”的管理一体化治理体系。
**青海西宁**的DMA分区检漏预警系统接入155个压力监测点及22个市政加压站数据，试点区域漏损率降至4.78%。
智慧管网管理平台将DMA数据、GIS信息、巡检工单等整合到统一的可视化界面，实现管网运行状态的实时监控和漏损事件的快速响应。息烽县布设44台流量计及压力传感器，建成全域可视化供水监测图谱，实现了漏一滴水都能发现的精细化管理水平。
6.3 水质在线监测与预警
水质安全是供水服务的核心底线。传统的水质检测依赖人工采样和实验室分析，存在时效性差、覆盖面有限等问题。数字水务通过在线水质监测技术，实现水质参数的连续实时监测和异常预警。
在线水质监测系统通常在水源地、水厂出水口、管网关键节点和用户端部署多参数水质传感器，监测指标包括浊度、余氯、pH值、电导率、氨氮等。监测数据通过物联网实时上传到平台，结合AI算法进行趋势分析和异常检测，一旦发现水质异常立即触发预警和应急响应。
合肥市聚焦城市节水痛点难点，重点突破物联网感知、精准漏损定位等技术，统筹整合通信技术、遥感监测、智能传感等多元技术，构建了“空天地一体化”监测体系。
6.4 供水调度与优化
供水调度是保障供水安全和降低能耗的关键环节。传统的调度依赖人工经验，难以应对复杂多变的供需变化。智能调度系统通过整合管网模型、实时监测数据和AI算法，实现供水调度的自动化和最优化。
福州供水综合调度系统是数字孪生技术应用于供水调度的典型代表。该系统以福州供水管网数字孪生系统的孪生模拟能力为基座，综合运用物联网、大数据、人工智能等技术，深度集成工单流转、客服热线、停水管理、服务通知等调度全要素对象，形成“眼、手、脑”协同调度新模式。
在泵站优化方面，AI算法可以根据用水需求预测和电价时段，优化水泵运行策略，实现节能降耗。结合数字孪生模拟能力，还可以在虚拟环境中验证不同调度方案的效果，选择最优方案实施。IEEE发表的研究表明，基于IoT和数字孪生的智能水分配框架实现了97%的需求预测准确率和91%的漏损检测真阳性率，节约了22%的水损失，能耗降低21%，运营成本节约27%。
6.5 污水处理智能化
污水处理厂的智能化运营是数字水务的重要领域。通过部署在线监测仪表和智能控制系统，实现污水处理过程的精准控制和优化运行。
广州南沙两个水厂借助数字孪生系统整合运营信息，打造厂网一体调度平台，实现按需供水，既提升了管理精细化水平，更强化了城市供水保障能力。金口水厂在生产全流程布设了大量在线监测仪表和网络摄像设备，传感设备成为水厂的“神经末梢”，智慧管控平台则是它的“智慧大脑”。
在污水处理领域，AI智能加药系统根据进水水质和水量的实时变化，精确控制药剂投加量，既保证了出水水质达标，又减少了药剂浪费。智能曝气系统根据溶解氧浓度和微生物活性优化曝气量，显著降低能耗。
6.6 排水防涝与厂网河一体化
排水防涝是城市水务管理的重要组成部分。数字水务通过构建排水管网监测系统和城市内涝预警平台，提升排水系统的运行效率和防涝能力。
佛山市智慧水务平台以数字孪生理念为引领，整合接入44个部门数据资源，整合数据超3亿条，建成“水务一张图”，实现水务要素“可视化、可管控、可调度”。
厂网河一体化管理是当前水务行业的重要趋势。通过整合供水厂、排水管网、泵站和河道等设施的数据和运营，实现从源头到末端的全链条协同管理。六安水管家在“智慧水管家”模式下数字化协调排水厂-站-网运营，实现了更动态、更响应的管理。莆田市智慧供排一体化平台覆盖2000余公里管网的GIS平台，实现原水、供水、污水管网的“一网统管”可视化调度，空间分析响应时效小于3秒。
6.7 资产管理
水务资产种类繁多、分布广泛、寿命周期长，资产管理是水务企业运营的核心内容。数字水务通过建立资产管理信息系统（EAM/CMMS），实现资产全生命周期管理。
资产管理系统整合资产的采购、安装、运行、维护、更新等各环节信息，通过数据分析优化维护策略，延长资产寿命，降低运维成本。预测性维护是资产管理的高级形态，通过传感器监测设备运行状态，利用AI算法预测设备故障风险，在故障发生前进行维护，避免非计划停机。
6.8 AI大模型在水务领域的应用
AI大模型在水务领域的应用正从探索走向落地，是2026年数字水务领域最受关注的技术方向。
**南水北调“天河”大模型**于2026年1月正式发布，以人工智能前沿技术赋能国家水网全生命周期智慧化建设运营。该大模型构建了智算云平台，在水质保护方面实现水质知识秒级检索、污染扩散分钟级预演，藻类识别由小时级压缩至秒级。在安全监管方面融合气象数据，可开展未来15天滚动预报及洪水过程智能推演，提升洪涝灾害预判能力与应急决策科学性。
**联合水务与腾讯云**于2026年8月签署战略合作协议，以人工智能大模型与智能体应用为首要方向，依托腾讯WorkBuddy等AI产品，将联合水务多年积累的运营数据、工艺经验与专家知识沉淀为可复用的“水务数字助手”，共建“水务大脑”智慧化中枢。
在学术研究方面，LLM-EPANET框架实现了大语言模型与EPANET水力模拟器的自然语言交互，通过检索增强生成（RAG）和多智能体编排，将用户查询自动翻译为可执行代码，整体准确率达56-81%，简单查询超过90%，展示了LLM在水系统建模中降低技术门槛的潜力。
在2026年数字水务创新峰会上，多位专家倡导构建水务领域大语言模型、专业知识体系和可信数据空间，以推动AI的深度集成。埃克塞特大学傅光涛教授探索了Agentic AI在城市水系统中的潜力，TeamSolve的Robin Wong介绍了“AI知识孪生”概念，指出中小型水务企业需要低成本、可嵌入的AI而非高度定制化套件。
6.9 数字孪生技术深度应用
数字孪生是数字水务最具变革性的技术之一。通过构建物理水务系统的虚拟镜像，实现实时监测、模拟仿真、预测优化和辅助决策。
**城镇供水数字孪生**方面，《城镇供水系统数字孪生技术导则》明确了数字孪生技术在城镇供水系统中的应用框架，涵盖信息化基础设施、数字孪生底座、业务应用场景和安全与维护等方面。
**大型泵站群智能运维**方面，南水北调（江苏）数智科技有限公司开发的“基于数字孪生技术的大型泵站（群）智能运维管理解决方案”入选2025年江苏省信息技术应用创新典型解决方案，展示了数字孪生技术在大型水利工程运维中的应用价值。
**农村供水数字孪生**方面，丹棱县农村供水信息化智能化建设项目通过BIM技术对泵站进行1：1三维建模，实现远程巡检、无人值守；AI算法预测未来24小时用水量，将传统“定时供水”升级为“按需供水”。项目实现年节水100万吨，节约综合成本近300万元，管网漏损率较改造前下降58.3%，群众投诉率同比下降63%。
**流域数字孪生**方面，《数字孪生流域建设技术导则》（SL/T 853—2025）规定了总体架构、感知系统、平台与安全要求，适用于集水面积≥3000km²的大型流域。
第七章 行业竞争格局分析
7.1 竞争梯队划分
中国数字水务行业可划分为三个竞争梯队：
**第一梯队**：智慧水利业务规模超过3亿元，代表企业包括慧图科技（3.89亿元）、浪潮信息（3.68亿元）、中水三立（3.38亿元）。这些企业具有较强的技术实力和丰富的落地经验，业务能力处于行业领先水平，2024年智慧水利业务收入均超过3亿元。
**第二梯队**：业务收入规模在5000万元至3亿元之间，代表性企业有山脉科技（2.56亿元）、和达科技（1.66亿元）、艾力泰尔（1.23亿元）、飞渡科技等。该梯队企业同样具有较强的核心竞争力，在特定细分领域或区域市场具有优势。
**第三梯队**：智慧水利业务年收入不超过5000万元，代表性企业有超图软件、中科星图、和达科技、大禹节水、广联达、三川智慧等，这些企业或为综合性软件企业涉足水利领域，或在特定硬件产品方面具有优势。
> **表7-1 中国智慧水利行业竞争梯队**
| 梯队 | 业务规模 | 代表企业 | 2024年业务收入 |
|---|---|---|---|
| 第一梯队 | >3亿元 | 慧图科技、浪潮信息、中水三立 | 3.89/3.68/3.38亿元 |
| 第二梯队 | 5000万-3亿元 | 山脉科技、和达科技、艾力泰尔、飞渡科技 | 2.56/1.66/1.23亿元 |
| 第三梯队 | <5000万元 | 超图软件、中科星图、大禹节水等 | — |
7.2 市场集中度分析
中国智慧水利行业市场集中度较低，2025年CR3为10.25%，CR7为14.77%，市场充分竞争。市场份额最大的企业慧图科技占比约4.13%，浪潮信息约3.82%，中水三立约2.30%，山脉科技约1.52%。
行业集中度较低的原因在于：数字水务涉及的技术领域广泛，包括物联网、大数据、AI、GIS、自动化控制等，单一企业难以在所有领域都占据领先地位；行业下游客户以水利主管部门和国有水务企业为主，客户议价能力较强；行业进入壁垒较高，有竞争能力的新进入者大多依托有较大影响的母公司成立。
7.3 主要企业分析
**慧图科技**是国内智慧水利领域的领先企业，市场份额约4.13%。公司深耕水利信息化领域多年，在防汛抗旱、水资源管理、水利工程管理等方面积累了丰富的产品和解决方案。
**浪潮信息**作为国内领先的IT基础设施供应商，在智慧水利领域市场份额约3.82%。公司依托在计算、存储、网络等方面的技术优势，为水利行业提供从基础设施到应用软件的整体解决方案。
**中水三立**市场份额约2.30%，在水利自动化、信息化领域具有较强的技术积累。
**威派格**作为供水设备领域的知名企业，正积极布局智慧水务新空间。在《城市更新“十五五”规划》提出建设改造城市地下供水管网约17.5万公里的背景下，公司迎来了新的发展机遇。
**新天科技**以智慧水务为主业，2026年一季度以25.97%的营收增速在表计企业中领跑，实现了从“卖表”到“卖解决方案”的转型。
**联合水务**与腾讯云签署战略合作协议，以AI大模型与智能体应用为首要方向，共建“水务大脑”智慧化中枢，代表了传统水务企业向科技驱动型企业转型的趋势。
在国际市场，Xylem、Siemens、Schneider Electric、Suez、ABB等被识别为智慧水务管理市场的明星企业。Veolia、SUEZ、华为、百度、金卡智能、汉威科技等也是全球智慧水务市场的重要参与者。
7.4 竞争态势展望
**趋势一：AI能力成为核心竞争力。** 随着AI大模型在水务领域的深入应用，拥有高质量数据资产和AI技术能力的企业将获得竞争优势。水务企业与科技公司的合作将更加紧密。
**趋势二：从产品竞争到生态竞争。** 数字水务涉及的技术和业务领域广泛，单一企业难以覆盖全链条。构建开放合作生态，整合上下游资源，将成为企业竞争的新模式。
**趋势三：行业整合加速。** 大型企业通过并购和战略合作扩展业务版图，中小型企业则聚焦细分领域或区域市场，行业格局将持续演变。
**趋势四：国际化竞争加剧。** 随着“一带一路”倡议的推进，中国数字水务企业加速海外布局，从单一EPC工程总包模式向BOT/PPP投建运一体化、特许经营、专业技术服务输出等多元模式转型。
第八章 典型实践案例
8.1 福州数字孪生供水调度系统
福州市水务集团的“基于数字孪生赋能的福州供水综合调度系统”入选住建部2025年智慧水务典型案例。该系统以福州供水管网数字孪生系统的孪生模拟能力为基座，综合运用物联网、大数据、人工智能等前沿技术，构建了新一代供水综合调度系统。
系统的核心架构由三大中心构成：**告警中心**负责管网异常的精准捕捉与智能分级，能够快速识别管网运行异常并自动评估严重程度；**事件中心**通过结构化事件流实现调度事件全周期追溯，确保每个调度事件都有完整的记录和跟踪；**模型中心**封装提供孪生模拟服务，支持调度方案的仿真验证。
系统深度集成工单流转、客服热线、停水管理、服务通知等调度全要素对象，形成“眼、手、脑”协同调度新模式，推动供水调度体系从碎片化、分散化、被动化向集中监控、智能协同、全程溯源的范式跃迁，为市民提供更安全、更高效、更优质的供水服务。
福州水务集团的另一个项目——“福州主城区污水提质增效运营管理综合平台”同期入选典型案例。该平台通过构建科学分区分析体系，实现供排水量精准联动分析，创新制定智能化监测预警规则。平台应用井下黑光图像AI识别技术，精准定位管网排查范围，大幅提升排查效率。平台平均问题发现时间缩短约半小时，处置流程自动化管理后，平均处置时长缩短约12.5%，单次处置效率提升1小时。
8.2 莆田智慧供排一体化平台
“莆田市智慧供排一体化运营管理平台”入选住建部2025年智慧水务典型案例，并在全国评审中荣获综合类第一名，为全国水务数字化转型提供了“莆田经验”。
该平台依托莆田市水务集团主要业务，向供排水业务拓展，以物联网、大数据、数字孪生、人工智能等新一代信息技术为核心引擎，构建了四大核心数字底座：
**物联网平台**统一接入90余万个水务物联网设备，破解了多厂商协议壁垒与“数据孤岛”困境。**GIS平台**覆盖2000余公里管网，实现原水、供水、污水管网的“一网统管”可视化调度，空间分析响应时效小于3秒。**数据中台**整合80座厂站SCADA系统、70余万用户数据、27万台设备管理数据，日处理数据超10TB，激活数据资产价值。**AI算法**深度赋能管网漏损识别、智能加药、多水厂协同调度等关键场景，推动水务管理从“人治”向“智治”跨越。
8.3 南水北调“天河”大模型
2026年1月，中国南水北调集团正式发布南水北调“天河”大模型，以人工智能前沿技术赋能国家水网全生命周期智慧化建设运营。
该大模型在水质保护方面实现水质知识秒级检索、污染扩散分钟级预演，藻类识别由小时级压缩至秒级。在安全监管方面融合气象数据，可开展未来15天滚动预报及洪水过程智能推演，提升洪涝灾害预判能力与应急决策科学性。
在泵站运维方面，2025年以来，大模型部署开发和落地应用在南水北调东线持续推进，“远程集控、少人值守、智能管理”新模式已在沿线8座泵站落地。
南水北调“天河”大模型的发布，标志着AI大模型技术在国家重大水利工程中的应用进入实质性阶段，为数字水务行业的AI应用提供了重要示范。
8.4 佛山智慧水务平台
佛山市智慧水务平台（一期）以数字孪生理念为引领，整合接入44个部门数据资源，整合数据超3亿条，建成“水务一张图”，实现水务要素“可视化、可管控、可调度”。
平台构建了数字孪生底座，打造智慧水治理“佛山样板”，实现了跨部门、跨层级的数据共享和业务协同，为城市水务综合治理提供了数字化支撑。
8.5 丹棱县农村供水数字孪生项目
丹棱县农村供水信息化智能化建设项目入选中国农业节水和农村供水技术协会发布的农村供水工程数字孪生典型案例，为农村智慧节水提供了可借鉴的“丹棱方案”。
项目搭建的“数字沙盘”实现供水全要素可视化管理：整合全县2座水厂、54座泵站、750公里管网等数据，供水设施一图集成；通过BIM技术对泵站进行1：1三维建模，实现远程巡检、无人值守；AI算法预测未来24小时用水量，将传统“定时供水”升级为“按需供水”。
在漏损控制方面，项目依托“夜间小流量分析模型”捕捉细微异常水流，精准定位漏点。爆管预警时系统自动生成最优关阀方案与抢修工单，同步推送受影响用户停水通知。项目实现年节水100万吨，节约综合成本近300万元，管网漏损率较改造前下降58.3%，群众投诉率同比下降63%。
8.6 宁波智慧水务合同节水模式
宁波市探索出“智慧水务+合同节水”创新模式，通过实施DMA分区管理，把海曙城区供水网络划分为484个相对封闭的“监护病房”，在每个区域关键节点安装流量计和智能水表持续采集数据。一旦系统发现水量异常，即可快速定位漏点，实现精准修复，有效破解了“跑冒滴漏”难题。
8.7 铜陵DMA和NMA融合漏损控制项目
铜陵首创水务有限责任公司实施的铜陵市政供水管网DMA和NMA融合漏损控制和效能提升项目，入选住建部2024年市政供水排水管网更新改造与提质增效典型案例。
项目以实现有效管控产销差和降低漏损为目标，构建物联网统一管理平台，整合DMA和NMA，实现从漏点区到漏点管段的精准定位，构建了“分区计量+漏损预警+智能巡检”的管理一体化治理体系。
8.8 新加坡智慧水资源管理
新加坡是全球水资源管理的标杆国家。作为一个水资源极度匮乏的岛国，新加坡通过“四大水喉”战略（进口水、本地集水、新生水、海水淡化）实现了水资源多元化供应，并积极应用数字技术提升水资源管理效率。
新加坡在水资源管理中的数字化创新包括：应用AI驱动的自然语言处理技术处理数百万条关于洪水的社交媒体信息，实时生成城市地理参考水位地图。新加坡还积极推广智能水表部署，与巴塞罗那、阿姆斯特丹等城市共同推进智慧水务创新。
8.9 以色列智慧水管理
以色列是全球智慧水管理的领导者。以色列水务局（Israel Water Authority）在供水网络和相关设备上安装智能装置（如智能水表、水质检测装置），收集用水量、水质等数据，通过数据分析评估气候变化对水资源的影响。
以色列的智能水表部署率达到75%，特拉维夫-雅法达到100%。以色列还广泛应用基于AI的TaKaDu平台进行水管网管理，以及数字化滴灌系统实现农业精准灌溉，利用土壤墒情传感器、气象站数据和AI算法实现按需、按时的极精细化灌溉。
第九章 国际比较与经验借鉴
9.1 主要国家数字水务发展模式比较
**美国模式：技术创新驱动。** 美国数字水务发展以技术创新为核心驱动力，拥有Xylem、Itron、Mueller Water Products等一批全球领先的水务技术企业。美国环保署开发的EPANET水力模拟软件成为全球水系统建模的基准工具。美国在水务领域的风险投资活跃，创业创新生态完善。2024年联邦政府拨款8.49亿美元用于77个供水系统改善项目，体现了政府对水务基础设施的重视。
**欧盟模式：法规标准引领。** 欧盟通过严格的法规标准推动水务数字化。欧盟《水框架指令》和《饮用水指令》对供水水质提出了严格要求，催生了对在线水质监测、管网建模等数字解决方案的强劲需求。苏伊士和威立雅等大型水务集团在数字化领域投入大量资源，引领行业技术创新。
**以色列模式：资源约束倒逼创新。** 以色列由于水资源极度匮乏，在节水技术、漏损控制、海水淡化等领域形成了全球领先的技术能力。智能水表部署率达75%，AI驱动的管网管理平台TaKaDu在全球广泛应用。以色列的经验表明，资源约束可以转化为技术创新动力。
**新加坡模式：系统集成与全民参与。** 新加坡通过“四大水喉”战略实现水资源多元供应，在数字化方面注重系统集成和全民参与。PUB（新加坡公用事业局）作为统一的水务管理机构，实现了供水、排水、防洪的一体化管理，为数字化转型提供了良好的组织基础。
**日本模式：精细化管理。** 日本在水务领域的数字化以精细化管理为特色，在智能水表、管网漏损控制、水质管理等方面处于领先水平。日本的水道技术研究中心（JWRC）在水务技术标准化方面发挥了重要作用。
9.2 中国与国际先进水平的差距
**技术差距**：在AI大模型、数字孪生等前沿技术应用方面，中国已取得显著进展，部分领域达到国际领先水平。但在基础建模工具（如EPANET等水力模拟软件）、核心传感器、高端仪表等方面，仍存在一定差距。
**数据治理差距**：国际先进水务企业在数据标准化、数据质量管理、数据共享机制等方面积累了丰富经验。中国水务行业在数据治理方面仍存在标准不统一、数据孤岛严重等问题。
**运营模式差距**：国际水务企业通常具有更加成熟的运营管理体系，在绩效管理、资产管理、客户服务等方面经验丰富。中国水务企业正从粗放管理向精细运维转变，仍有提升空间。
**人才队伍差距**：数字水务需要既懂水务业务又懂信息技术的复合型人才。当前中国水务行业面临较大的人才缺口，特别是在中小型水务企业中。
9.3 经验借鉴与启示
**启示一：制度先行。** 完善的法规标准体系是推动数字水务发展的基础保障。中国应加快数字水务标准体系建设，为行业规范化发展提供依据。
**启示二：数据共享。** 打破数据孤岛，建立跨部门、跨层级的数据共享机制，是发挥数字水务价值的关键。佛山智慧水务平台整合44个部门数据资源的经验值得推广。
**启示三：需求导向。** 数字水务建设应以解决实际问题为导向，避免为数字化而数字化。国际水务企业在漏损控制、水质管理、客户服务等方面的应用经验表明，场景驱动的数字化更容易取得实效。
**启示四：生态协同。** 数字水务涉及技术领域广泛，需要构建开放合作的产业生态。水务企业、科技公司、科研院所之间的协同创新至关重要。
**启示五：渐进式推进。** 国际水务数字化转型经验表明，大规模一次性改造的成功率较低，多数水务企业选择单场景、小规模切入，迭代式推进。这一经验对于中国水务企业具有重要参考价值。
第十章 行业挑战与发展趋势展望
10.1 面临的主要挑战
**（1）投资回报率压力。** 数字水务项目前期投入较大，投资回报周期较长，而水务行业本身属于微利行业，这给水务企业的数字化转型投资决策带来了较大压力。业界对投资回报率（ROI）的关注度显著提升，成为影响AI技术应用可行性的重要因素。
**（2）数据安全与数据质量。** 数据安全、数据质量和人才缺口是AI技术在水务领域应用中面临的主要挑战。水务系统作为关键信息基础设施，面临日益严峻的网络安全威胁。同时，历史数据的完整性、准确性和一致性不足，制约了AI模型训练的效果。
**（3）人才缺口。** 数字水务需要跨学科的复合型人才，既懂水务工艺又懂信息技术的人才严重不足。特别是在中小型水务企业和县域水务企业中，数字化人才匮乏问题更加突出。
**（4）组织惯性。** 水务行业长期以来的传统运营模式和组织文化对数字化转型形成了阻力。业务流程的重新设计和组织架构的调整往往面临内部阻力，需要在管理变革上下更大功夫。
**（5）运维成本压力。** 数字化系统的运营和维护成本（OPEX）持续增加，对水务企业的财务能力形成压力。如何实现数字化系统的可持续运营，是行业面临的普遍难题。
**（6）标准体系待完善。** 虽然数字水务标准体系建设取得了一定进展，但在数据标准、接口规范、安全要求等方面仍存在较多空白，制约了行业规模化发展。
10.2 技术发展趋势
**趋势一：AI大模型深度赋能。** 水务领域大语言模型将从通用模型向行业专用模型演进。构建水务领域大语言模型、专业知识体系和可信数据空间将成为行业共识。AI将从辅助工具转变为核心决策支撑系统。物理信息混合智能（physics-informed hybrid intelligence）被视为更持久的研究前沿。
**趋势二：数字孪生从单点到全域。** 数字孪生技术将从单一设施、单一水厂向全域水系统扩展，实现流域级、城市级的数字孪生水系统。实时模拟、预测优化和辅助决策能力将显著增强。
**趋势三：边缘计算与云边协同。** 边缘计算将在实时控制场景中发挥更大作用，云-边-端协同架构将成为数字水务系统的主流部署模式，在保证实时响应能力的同时实现全局优化。
**趋势四：AI智能体（Agentic AI）应用。** AI智能体技术将在水系统管理中展现更大潜力，实现自主感知、自主决策和自主执行的闭环管理，推动水务运营从“少人值守”向“无人值守”演进。
**趋势五：低代码/无代码平台。** 通过LLM等技术支持自然语言与水务模型的交互，降低数字化工具的使用门槛，推动水务系统建模的民主化，使更多基层水务工作者能够利用数字工具提升工作效率。
10.3 市场发展趋势
**趋势一：市场持续高速增长。** 中国智慧水务市场规模预计2029年达到1368亿元，2035年突破3000亿元。全球数字水务市场预计到2034年达到208.7亿美元。亚太地区将是增长最快的区域。
**趋势二：从“建设驱动”到“运营驱动”。** 水务行业从“重资产堆叠”转向“智产赋能”驱动的价值深耕，运营能力将成为水务企业的核心竞争力。智慧水务将成为行业转型升级的核心抓手。
**趋势三：行业整合加速。** 大型技术公司和头部水务企业通过并购和战略合作扩展业务版图，行业集中度有望逐步提升。水务企业与科技公司（如联合水务与腾讯云）的跨界合作将更加频繁。
**趋势四：农村市场成为新增长点。** 随着农村供水县域统管和数智化管理的推进，农村水务数字化市场将释放巨大增长空间。水利部明确提出到2025年农村自来水普及率达96%、规模化供水覆盖农村人口比例达69%、农村供水县域统管占比达60%的目标。
**趋势五：碳交易与水权交易成为新驱动力。** 碳交易与水权交易将成为资产价值重估的重要催化剂，为数字水务带来新的商业模式和价值变现渠道。
10.4 政策与制度展望
**展望一：数字化转型的刚性要求将进一步强化。** “十五五”规划将水利列入基础设施数智化升级重点领域，后续配套政策将进一步细化智慧水务建设的标准和要求。
**展望二：价格机制改革将为数字化提供经济激励。** 水价形成机制的完善将使水务企业的数字化投入具备更好的经济回报预期，增强企业数字化转型的内生动力。
**展望三：数据要素市场化配置将为行业创造新价值。** 水务数据的资产化管理和市场化流通有望取得突破，为数字水务创造新的价值增长点。
**展望四：标准体系加速完善。** 国家标准、团体标准、地方标准将在未来几年密集出台，覆盖数字孪生、智慧管网、在线监测、数据治理等关键领域。
10.5 对行业参与者的建议
**对水务企业的建议**：
第一，坚持需求导向，以解决实际业务问题为出发点选择数字化项目，避免盲目追求技术先进性。建议采用单场景、小规模切入、迭代式推进的策略。
第二，重视数据治理，将数据标准建设和数据质量管理作为数字化转型的基础工程，为后续AI应用奠定数据基础。
第三，注重人才培养和引进，建立既懂水务业务又懂信息技术的复合型团队，同时加强与高校和科研机构的合作。
第四，积极探索多元化投融资渠道，充分利用专项债、超长期特别国债、REITs等政策工具，降低数字化转型的资金压力。
第五，构建合作生态，积极与科技公司、科研院所等建立战略合作关系，弥补自身技术能力的不足。
**对技术供应商的建议**：
第一，深入了解水务业务场景，提供场景化、可落地的解决方案，而非单纯的技术产品。
第二，关注中小型水务企业的需求，开发低成本、易部署、易维护的数字化产品，降低数字化转型的门槛。
第三，加强水务领域专业知识与AI技术的融合，构建行业专用的算法模型和知识库，提升解决方案的针对性和实用性。
第四，重视数据安全和系统可靠性，建立完善的安全防护体系，赢得客户信任。
**对政策制定者的建议**：
第一，加快数字水务标准体系建设，统一数据标准和接口规范，为行业规模化发展提供基础支撑。
第二，完善水价形成机制，使水务企业的数字化投入具备合理的经济回报预期。
第三，加大对县域和农村水务数字化的财政支持力度，缩小城乡水务数字化差距。
第四，推动水务数据共享和开放，在保障数据安全的前提下促进数据要素的高效利用。
第五，鼓励产学研协同创新，支持水务领域AI大模型、数字孪生等关键技术的研发和应用。
## 附录
### 附录A 术语表
| 术语 | 英文 | 定义 |
|---|---|---|
| 数字水务 | Digital Water | 利用新一代信息技术对水务系统进行数字化改造和智能化升级 |
| 智慧水务 | Smart Water | 通过信息技术与水务业务融合，实现水务全环节智能决策与高效管理的系统 |
| 数字孪生 | Digital Twin | 物理系统的虚拟镜像，实现实时监测、模拟仿真和预测优化 |
| DMA | District Metering Area | 独立计量区域，用于供水管网漏损控制的分区管理方法 |
| NMA | Noise Metering Area | 噪声计量区域，通过声学监测辅助漏损定位 |
| SCADA | Supervisory Control and Data Acquisition | 数据采集与监控系统 |
| GIS | Geographic Information System | 地理信息系统 |
| AMI | Advanced Metering Infrastructure | 高级计量基础设施 |
| NRW | Non-Revenue Water | 产销差水量，即供水总量与收费水量之差 |
| LLM | Large Language Model | 大语言模型 |
| REITs | Real Estate Investment Trusts | 不动产投资信托基金 |
| RAG | Retrieval-Augmented Generation | 检索增强生成，一种AI技术架构 |
### 附录B 主要政策文件清单
| 发布时间 | 文件名称 | 发布机构 |
|---|---|---|
| 2023年2月 | 《数字中国建设整体布局规划》 | 中共中央、国务院 |
| 2025年3月 | 《给排水数字管网技术规程》（T/CI 934—2025） | 中国国际科技促进会 |
| 2025年12月 | 《城镇供水系统数字孪生技术导则》（T/CWEC 55-2025） | 上海元发智慧水务研究院 |
| 2026年1月 | 《数字孪生流域建设技术导则》（SL/T 853—2025） | 水利部 |
| 2026年3月 | 《“十五五”规划纲要》 | 全国人民代表大会 |
| 2026年3月 | 《关于进一步加强农村供水工程运行管护工作的通知》 | 水利部、国家发展改革委等 |
### 附录C 主要数据来源说明
本报告数据来源包括：Fortune Business Insights、MarketsandMarkets、The Business Research Company、QYResearch、IMARC Group、前瞻产业研究院、IDC、E20环境平台等国内外权威研究机构的公开报告和数据；住房和城乡建设部、水利部等政府部门公开发布的政策文件和统计公报；以及IEEE、ScienceDirect等学术数据库中的同行评议论文。
附录D 参考文献
[1] Fortune Business Insights. Digital Water Market Size, Share, and Industry Analysis, 2026-2034.
[2] The Business Research Company. Digital Water Solution Market Report 2026.
[3] MarketsandMarkets. Smart Water Management Market Report 2026-2032.
[4] 前瞻产业研究院. 中国智慧水利行业市场前瞻与投资战略规划分析报告, 2026.
[5] IWA Digital Water Programme. Beyond the Platform: Digital Water in China enter the Deep-Water Zone, 2026.
[6] 住房和城乡建设部科技与产业化发展中心. 2025年智慧水务典型案例清单.
[7] 国家标准化管理委员会. 《城镇供水管网智能化通用技术要求》编制说明（征求意见稿）, 2025.
[8] 中国国际科技促进会. 《给排水数字管网技术规程》（T/CI 934—2025）标准解读.
[9] 水利部. 2025年农村水利水电工作要点.
[10] E20环境平台. 2026（第二十四届）水业战略论坛报告.
[11] 水务行业深刻重塑与高质量发展路径行业研究报告, 2026.
[12] 存量深耕与价值重生：2026年水务环保资产运营大趋势, 2026.
[13] 南水北调集团. 南水北调“天河”大模型发布, 2026.
[14] IEEE. A Scalable IoT-Digital Twin Framework for Sustainable Smart City Water Distribution, 2026.
[15] ScienceDirect. Large Language Models for Water Distribution Systems Modeling and Decision-Making, 2026.
**报告声明：本报告基于公开信息和行业研究编制，数据截至2026年9月。报告中的市场预测和趋势判断仅供学习交流参考，不构成投资建议，投资有风险，风险自己承担。报告引用的第三方数据和观点已尽可能注明来源，但不对第三方数据的准确性承担责任。
