中国智慧水务的技术能力与实践经验行业研究报告
报告期：2026—2031年。
编制日期：2026年10月。
摘要：智慧水务是指通过物联网、云计算、大数据、人工智能、数字孪生等新一代信息技术与水务技术的深度融合，充分发掘数据价值和逻辑关系，实现水务业务系统的控制智能化、数据资源化、管理精确化、决策智慧化，保障水务设施安全运行，使水务业务运营更高效、管理更科学、服务更优质。其核心目标在于实现对城市全域“降水-径流-管网-河网-地表-闸泵”全要素、全过程的实时动态监测、精准模拟、预测预警与智慧调度。
当前，中国智慧水务正处于从探索试点向规模化落地加速迈进的关键时期。2026年，中国智慧水务系统整体市场规模预计达到680亿元人民币，较2025年增长约13.2%。智慧水务已从单一的自动化监控工具，逐步演进为支撑水务行业系统性变革的核心引擎。本报告系统梳理中国智慧水务的技术能力体系与实践经验，从行业概览、技术架构、关键技术能力、实践经验、典型案例、挑战与建议、趋势展望等维度展开全面分析，为行业参与者与政策制定者提供全景式的决策参考。
第一章 行业概览
1.1 智慧水务的定义与内涵
智慧水务的内涵可以从三个层面加以理解。在技术层面，智慧水务以物联网、云计算、大数据、人工智能、数字孪生等技术为核心驱动力，构建覆盖水源、水厂、管网、排水、污水处理及用户终端的全方位智能化监管体系。在业务层面，智慧水务贯穿供水生产、管网输配、排水收集、污水处理、再生水利用等水务全产业链，实现从“源头”到“龙头”的全过程智慧化管理。在目标层面，智慧水务致力于推动水务行业从劳动密集型向知识密集型、数据驱动型跃迁，构建以智能体和智能终端为重要组成的人机协同智能运营体系。
1.2 发展历程与演进阶段
中国智慧水务的发展经历了多个阶段的演进。自20世纪70年代以来，我国水利信息化建设先后经历了“信息化起步”“金水工程”“数字水利”等阶段，现已迈入“智慧水利”的全新发展阶段。具体而言，可划分为四个阶段：
**人工管理阶段**：传统运维依赖人工巡检和经验判断，漏损定位效率低下，数据记录以纸质为主，信息传递滞后。
**自动化阶段**：SCADA系统、PLC控制实现设备自动化运行，水厂加药、泵站调度等环节开始采用自动化控制，但各系统独立运行，缺乏协同。
**信息化阶段**：GIS管网系统、营业收费系统、客服系统等业务系统陆续上线，水务管理开始实现数字化记录和初步的信息共享。
**智慧化阶段**：AI、大数据、数字孪生等技术深度融合，实现预测预警与智能决策，水务管理从“经验驱动”向“数据驱动”转型。
根据2020年和2024年两次行业智慧水务调研的结果，我国智慧水务正从单点试点向规模化落地加速迈进，行业保持稳定增长势头。
1.3 全球智慧水务发展概述
从全球视角来看，2026年全球智慧水务系统市场预计全年市场规模突破420亿美元，同比增速维持在11.5%左右。亚太地区以约38%的全球需求份额成为增长最快的板块，其中中国市场的智能化改造与新建项目投资贡献了该区域增量的近六成。
从生命周期看，欧美市场已步入成熟期的精细化升级阶段，以服务化订阅与绩效合同为主导模式；中国及东南亚多数地区仍处于成长期的规模化渗透阶段，以项目制采购与政府主导的PPP模式为主要落地方式。全球前十大供应商合计占据约47%的市场份额，行业集中度处于中等水平。
1.4 中国智慧水务市场规模
中国智慧水务市场呈现快速扩容态势。根据市场研究机构数据，2026年中国智慧水务管理市场估值约为28.8亿美元，预计到2031年将达到56.6亿美元，复合年增长率达11.9%，超过全球平均水平的10.4%。
从更广泛的智慧水务系统市场来看，2026年中国智慧水务系统整体市场规模预计将达到680亿元人民币，较2025年增长约13.2%。截至2025年底，中国智慧水务市场规模已突破700亿元人民币，预计在2026年将维持超过18%的同比增速。
从设备出货量维度看，2026年上半年中国智慧水务设备出货量同比增速达18.3%，其中智能水表渗透率已从2023年的32%提升至2026年的47%，预计2030年智能水表渗透率将接近65%。
从长期增长趋势看，预计国内智慧水务行业市场规模将由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%。
1.5 政策环境与标准体系
中国智慧水务的发展受到政策体系的强力支撑。近年来，水利部、住建部、国家发改委等多部门持续出台支持类和指导类政策。
**顶层政策框架**：2024年3月，国务院发布《节约用水条例》，规定用水实行计量收费，建立供水、用水管网设施漏损控制体系。2024年7月，发改委、水利部等部门联合发布《关于加快发展节水产业的指导意见》，提出到2027年节水产业规模达到万亿，推动供用水在线计量体系建设和用水智能化管控。
**法规体系重构**：2026年6月1日，新版《供水条例》（国务院令第831号）正式施行，替代沿用三十余年的《城市供水条例》，首次将农村规模化供水纳入统一制度框架，构建了从水源到水龙头的全链条监管体系。
**标准体系加速构建**：2026年，国家标准《城镇排水管网数字化通用技术要求》（GB/T 47884-2026）正式发布，这是我国排水管网领域首部数字化通用技术国家标准。团体标准方面，《人工智能（AI）智慧水务远程监控系统技术要求》（T/CAPS 161—2026）正式发布。中国信通院联合北控水务、首创环保等二十余家单位，共同启动“AI+水务”标准体系研究工作。
1.6 产业链结构
从产业链布局看，智慧水务主要可分为感知层、采集传输层、平台层及应用层四个部分。
**感知层**：以水位计、流量计、雨量筒、水质传感器、智能水表等硬件产品组成，是智慧水务的“神经末梢”。主要硬件提供商包括禹山传感、大华股份、海康威视等。
**采集传输层**：以遥测终端机、智能监控终端等设备组成，依托5G、光纤网络构建“信息神经网络”。
**平台层**：以数据中台及云服务、决策/控制层等平台组成，具体包括软通智慧、和达科技、百度智能云等。
**应用层**：覆盖水利工程建设、智慧防洪减灾、智慧水文监测、供水管网管理、污水处理等业务场景。
第二章 技术架构与体系
2.1 总体架构：五层技术体系
中国智慧水务的技术架构已形成较为成熟的五层体系，即“感知层—网络层—平台层—应用层—安全体系”。
**感知层**是整个智慧水务体系的“神经末梢”。数字孪生水务体系采用“四层三域”架构，感知层由数百个物联网传感器构成，实现数据全面采集；传输层依托5G、光纤网络构建“信息神经网络”。在具体实践中，莆田市智慧供排一体化运营管理平台构建了90余万个水务物联网设备统一接入的物联网平台，破解多厂商协议壁垒与“数据孤岛”困境。
**网络层**承担数据传输功能，通过5G、NB-IoT、光纤等通信技术，实现感知层数据的实时、可靠传输。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，持续补齐市政管网等领域的通信覆盖短板。
**平台层**是智慧水务的“数字大脑”，整合GIS、BIM等数据，构建水务系统的“虚拟大脑”。平台层通常包含数据中台、算法平台、水务大模型与知识平台等核心组件，完整覆盖需求拆解、技能调用全流程。
**应用层**开发各类智慧应用，包括智能调度、漏损控制、水质监测、防汛预警、客户服务等业务系统，实现智慧水务价值的最终输出。
**安全体系**贯穿五个层次，从设计初始阶段即嵌入安全措施与硬件架构，在系统全生命周期内优先保障网络威胁的预防、检测与缓解能力。
2.2 数字孪生技术架构
数字孪生技术通过在数字空间中构建物理水系统的虚拟镜像，实现实时监测、模拟仿真和预测预警，是城市水系统智慧化管理的核心技术底座。
城市水系统数字孪生平台通常包含四个层次：感知层（物联网传感器网络）、数据层（数据汇聚与治理）、模型层（水力模型、水质模型、优化模型）和应用层（调度决策、预警预报、可视化展示）。
在典型应用方面，吉林省中部城市引松供水工程数字孪生系统是水利部首批数字孪生先行先试试点，概算投资149.32亿元。系统在704公里的密闭输水管线上布设了3261个监测点位，关键节点安装200多套高频压力水听器，构建了“天空地水工”一体化监测系统。系统依托调度方案智能生成模型和水力过渡过程快速预演机理模型，实现调度方案生成时间从“按天计算”压缩至“分钟级”，自动化预警水平提升80%，设备故障预判准确率提高50%。
天津数字孪生水务体系的建设目标是构建具有“四预”功能的数字孪生水务体系，逐步实现水务治理从“经验驱动”向“数据驱动”、从“被动应对”向“主动防控”、从“分散管理”向“协同共治”的转型升级。
2.3 物联网感知体系
物联网感知体系是智慧水务的数据基础。按照上海市水务海洋信息化“十四五”规划感知体系建设的要求，结合上海水务感知现状，构建由感知终端、感知网络、水务物联感知运行管理平台、数字孪生平台与业务应用所组成的感知体系架构。
在技术能力方面，生物毒性传感器检出极限已达0.1μg/L，传统方法则大于1μg/L，华为与北控水务联合研发的微流控芯片实现重金属实时监测。智能水表、电磁流量计、噪声监测仪等设备的部署力度持续加大，形成物理漏损、计量漏损、管理漏损“三位一体”的综合管控体系。
滨州无棣县的实践展示了物联网感知体系的典型配置：在水源地、水厂、管网及供水末梢等重要节点全面布设监测设备，包括水源地水位监测设备及无人机自动机场、水厂水质与流量监测设备、106套管网流量压力监测站点、9套水质监测设备和16万余套智能远传水表，形成了全方位的感知体系。
2.4 数据中台与云平台
数据中台是智慧水务平台层的核心组件，承担数据汇聚、治理、存储、分析等关键功能。莆田市智慧供排一体化运营管理平台整合了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。
珠海市水务局通过搭建智慧水务一体化平台，创新构建“标准+平台+机制”三位一体解决方案，精准破解行业数智管理碎片化、数据孤岛化及跨部门协作低效等难题，实现“省-市-企”三级水务智慧化协同联动，推动水务数据完成从“无序流动”到“规范共享”、从“数据资源”到“数据资产”的根本性转变。
在算力支撑方面，算力网建设加快推进，全国一体化算力网建设成为智慧水务数字经济发展和人工智能产业落地的核心底座。2026年国内算力网专项投资规模有望超过4000亿元，“十五五”期间累计投资有望突破2万亿元。
2.5 人工智能技术栈
人工智能技术栈在水务行业的应用正从“+人工智能”的工具化层面，向“人工智能+”的业务范式重构演进。水务智能体的技术栈被概括为感知、决策、执行、学习四层闭环，水源、水厂、管网、泵站与调度中心的多智能体协同成为架构方向。
通用大模型提供推理能力，行业知识库保证专业可靠，两者结合正成为主流路线。中层AI平台配备算力调度、Skill全生命周期管理、算法平台、水务大模型与知识平台，完整覆盖需求拆解、技能调用全流程；上层依托标准化原子能力库快速搭建多类水务场景对话式智能应用，通过模块化编排引擎打通全业务系统。
第三章 关键技术能力分析
3.1 数字孪生技术能力
数字孪生技术是当前智慧水务领域最具变革性的技术能力之一。其核心能力体现在三个维度：
**实时映射能力**：通过在数字空间中构建物理水系统的虚拟镜像，实现对管网运行状态、水质变化、设备工况的实时同步映射。金口水厂将整座水厂“搬”进数字世界，建筑物轮廓分明，纵横交错的管路系统被精准复刻，水质、流量、能耗等关键数据实时跳动更新。
**模拟仿真能力**：基于水力模型、水质模型和优化模型，对管网运行进行仿真推演。无棣县数字孪生农村供水平台利用无人机倾斜摄影数据构建了水厂进水泵房、沉淀池等三维实景模型，实现从进水泵房到出水泵房的制水工艺全流程孪生展示与动态调控。
**预测预警能力**：基于实时数据和模型分析，实现设备故障预警、管网爆管预警和水质异常预警。无棣县系统投运以来，已累计成功预警供水管网爆管事件3次，处理压力异常报警31起、疑似水质异常事件27起，有效防范运行风险。
从技术趋势看，IWA 2026数字水创新峰会指出，大多数数字孪生仍是被动仪表板，未来方向是从被动监测向自主智能体演进。
3.2 AI大模型与智能体
人工智能大模型在水务行业的应用正快速深化。2026年正值“十五五”开局之年，自国务院发布《关于深入实施人工智能+行动的意见》以来，人工智能+已从顶层设计进入制度化推进阶段。
**水务领域大模型**：南水北调“天河”大模型构建了一个智算云平台，通过构建仿真、调度、控制、检修等多智能体协同体系，实现隐患故障自动识别与预警，关键部位识别准确率稳定在98%以上，助力实现从“人跑眼看、经验驱动”向“智能感知、精准预警”转变。
**AI智能体应用**：株洲南方阀门成功研发出泵管阀系统AI智能体“管阀千问”，可系统性破解水锤引发的管网瞬态压力波动、管道漏点精准定位、多工况调度响应滞后等长期困扰供水行业的痛点问题。AI智能体融合水锤波动机理模型调用与管阀大模型知识库，可精准预测水锤风险，通过数字孪生技术推演生成最优防控策略。
**企业级实践**：福州水务构建了生产运营、客户服务、管理决策三大智能体，北控水务形成标准化程序加小模型加智能体再加云边协同的工艺AI体系。深圳环境水务集团获全球水奖年度水务AI项目，漏点修复周期从30天缩至10天；同方水务可提前6小时预判出水水质；首创环保20万吨厂年碳减排约4880吨。
3.3 管网漏损控制技术
管网漏损控制是智慧水务最具现实价值的技术应用领域之一。核心技术能力包括：
**分区计量管理（DMA）** ：通过将管网划分为多个独立的计量分区，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。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，通过系统性建设，中心城区的供水管网漏损率从2021年的9.64%下降至2025年的5.83%。
**智能漏损识别**：采用噪声监测仪、智能算法等技术手段，精准定位管网漏点。南川区新部署了420余套智能计量设备，依托三级分区计量体系，建成供水智慧应急指挥平台。平台实时感知管网中的流量异常，一旦锁定漏损点，便会自动生成工单、派发至最近的抢修班组，形成完整闭环。抢修队伍的平均到场时间由60分钟压缩至10分钟以内，人工巡检费用压减65%，单处漏点处置成本下降72%。
**压力管理**：通过分区分时压力调控，避免高压持续冲击老旧管道。南川将城区细分为127个供水网格，每个网格布设压力监测点，分时段、分区域实施差异化调控。该举措实施后，全区管网爆管频次下降七成，因水压不稳引发的二次供水投诉随之锐减95%。
3.4 水质在线监测与预警
水质安全是供水保障的核心。智慧水务在水质监测领域的技术能力不断提升，形成了从水源到龙头的全链条水质监测体系。
在线监测设备覆盖浊度、余氯、pH、重金属等多项关键指标。生物毒性传感器检出极限达0.1μg/L，较传统方法的1μg/L实现了数量级的提升。在系统层面，金口水厂通过数字孪生平台实现水质数据的实时展示和异常预警。万盛经开区搭建的智慧供水管控体系加装水质在线监测装置，实现水质实时监控、设备远程管控、故障自动报警，终端水质合格率达到100%。
3.5 厂网河一体化调度技术
“厂网河一体化”调度的核心理念是将污水处理厂、排水管网和河道水系作为一个整体进行统筹优化。
**技术框架**：杭州市余杭区塘河南片水系的研究案例展示了这一框架的实践路径——分别构建排水管网和河网的水动力水质模型，通过数值模拟量化分析现状智能分流井、闸站调度规则下河道水质达标情况，识别关键调度要素，然后以排水管网总溢流污染负荷、汛期污染强度和补水量作为优化目标，采用粒子群算法和NSGA-II进行调度方案优化。
**海绵设施协同**：研究表明，智慧化调控技术的应用可实现排水管网峰值削减率达4.5%至100%，片区流量峰值削减率可达11.81%。
**一体化实践**：六安市建成国内首个覆盖“厂网河、供排涝”全业态的智慧调控系统，让所有涉水事项实现统一派单、联动处置、闭环管理。苏州工业园区以GIS与SCADA数据为支撑，依托智慧算法构建高精度在线水力模型，联动污水厂及150处污水管网与河湖液位监测点，实现“厂站网河”统一联调联控。
3.6 水-能-碳耦合优化技术
城市水系统的运行消耗大量能源，产生显著的碳排放。供水系统的泵站运行占饮用水处理能耗的80%以上。将能耗和碳排放纳入调度优化目标，实现水-能-碳协同优化，是城市水系统绿色低碳发展的重要方向。
研究表明，一项针对中国特大城市的研究显示，2021年基准年城市水系统消耗了2.09×10⁹ kWh的能源，产生了1.88×10⁹ kg CO₂当量的温室气体排放，其中淡水子系统贡献了总排放的62.4%至68.1%。
在碳约束下的调度优化方面，夹点分析方法被应用于城市水系统的水-能纽带优化，案例研究表明优化后的水源配置可以减少39%的能耗和33%的碳排放。沿海城市水系统的水-能-碳纽带优化研究显示，综合实施水力优化和碳核算措施可实现泵送能耗降低32.6%，年CO₂排放减少30.0%。
3.7 多智能体协同调度技术
城市水系统涉及供水、排水、防洪等多个子系统，单一智能体难以处理跨子系统的协调问题。多智能体强化学习方法通过多个智能体的协同学习，实现跨子系统的联合优化。
从仿真、调度、控制到检修的多智能体协同体系，有望在未来3至5年内实现更大范围的部署应用。基于大语言模型的AI智能体正在解锁自动化复杂工作流的可能性，多智能体框架包含一个编排AI智能体用于工作流分解，以及专门用于环境感知、数据分析、建模、优化和方案评估的专项智能体。
第四章 实践经验与典型应用
4.1 供水管网漏损治理实践
供水管网漏损治理是智慧水务最早实现规模化落地的应用领域，全国各地形成了丰富的实践经验。
**重庆万盛：全链条智慧供水管控**。万盛城区供水管网漏损治理改造工程总投资1.05亿元，聚焦老旧小区内部管网改造、二次供水系统优化、户表及消防设施更新等推进供水硬件提质改造。项目搭建“源—厂—网—站—户”全链条智慧供水管控平台，将城区划分为12个独立计量供水分区。通过夜间最小流量监测、大数据智能分析等技术手段，精准定位管网漏点。项目投运后，城区管网漏损率降至5%以下，二次供水能耗降低30%，终端水质合格率100%，水压合格率提升至98%。
**重庆南川：山地城市漏损治理样板**。南川区面对山地高差大、老旧管网多的挑战，探索形成管网“一张图”管理、智慧化闭环管控、分区分时压力调控及“政府+企业+居民”资金共担四项机制。2017年时全区公共供水管网漏损率高达19.39%，最新统计显示已降至5.02%，优于国家考核标准近3个百分点。按此测算，当地每年减少水资源漏失400万立方米，节省水费超过1200万元。四项机制成功入选住建部全国可复制政策机制清单。
**河北廊坊：DMA分区计量标杆**。廊坊市将1000余公里管网划分成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。通过系统性建设，中心城区供水管网漏损率从2021年的9.64%下降至2025年的5.83%。廊坊市与唐山市共11项举措向全国推广。
**浙江永康：合同节水模式创新**。永康市借力省水利厅城镇供水管网漏损治理合同节水试点，高标准建设分区计量体系，布设大量监测点，并运用智能算法对供水压力进行精准预测，可预判未来24小时压力波动。全市城镇有效供水率由2023年的79.2%提升至85.5%。
4.2 农村供水智慧化实践
农村供水因地形复杂、水源分散、管网老旧等特点，面临人力成本高、管网漏损严重、水质监测滞后、应急响应慢等难题。智慧水务在农村供水领域的应用形成了多种实践模式。
**山东无棣：数字孪生农村供水**。无棣县投资450余万元建设供水数字孪生系统，将1300多公里管网、566个村庄的供水设施“搬”到线上，实现了从“源头”到“龙头”的全过程智慧化管理。系统投运后，供水管网漏损率降至10%以下，整体运营成本降低30%以上，供水调度响应速度从小时级提升至分钟级。
**浙江临安：山区农村供水数字孪生**。临安区农村供水区域覆盖200余个行政村、4000公里工程管网，涉及30万人口。面对山区地形复杂、设施老旧的挑战，通过建设农村供水数字孪生体系，实现了从“传统粗放”到“智慧精准”的转变。
**重庆云阳：智慧人饮监管体系**。云阳县依托智慧水利大数据平台，搭建“农村供水智慧人饮”监管体系，实现从源头到龙头全链条可视化监控，推动小型水厂向智慧化运营转型。
**湖北郧阳：零碳智慧水厂**。郧阳区在南化塘镇打造南化水厂，创新采用“天能＋地能”绿色供能模式，结合全流程自动化技术，实现制水全闭环智能运行，成为湖北省首家“零碳”智慧水厂。
4.3 城市防汛排涝实践
**滨州：数字孪生“四预”系统**。滨州市城市防汛数字孪生“四预”系统在降雨量达96毫米、接近大暴雨级别的情况下，根据气象部门短临预报，提前12小时通过数字孪生平台进行城市内涝仿真预演，根据预演结果制定防洪调度预案，提前采取降低河道水位等措施。
**佛山：智慧水务平台**。佛山市智慧水务平台（一期）建成投用，入汛以来系统推送暴雨预警395条，完成预排水量1.24亿立方米，辅助调度抢险队伍3891队次、排涝设备184台，快速处置积水事件，平均处置效率提升30%。
**宿迁宿豫区：内涝网格预警**。宿豫区构建了27万个内涝网格的预警模型，实现厘米级积水预测精度，预警时间缩短70%，建立了全周期防涝管理模式。
4.4 厂网河一体化治理实践
**六安：“水当家”+“水管家”模式**。六安市携手三峡集团搭建起政府“当家”、企业“管家”的水务调度处置平台，建成国内首个覆盖“厂网河、供排涝”全业态的智慧调控系统，整合城区100%排水、污泥等资产与80%供水资产，构建起“厂网河一体、供排涝一体、投建运一体”的治理体系。
**苏州工业园区：智慧管网数字孪生**。园区以GIS与SCADA数据为支撑，依托智慧算法构建高精度在线水力模型，打造供排水管网综合感知平台，依托水量预测、调度方案生成、水龄模拟等实现供水精细化调度管理，联动污水厂及150处污水管网与河湖液位监测点，实现可视、可算、可控的“厂站网河”统一联调联控。
**鹰潭信江新区：厂网河湖园五位一体**。信江新区启动厂网河湖园一体化海绵城市建设PPP项目，总投资13.94亿元，治理面积27.75平方公里，统筹113个子项，实施管网提质、河湖整治、源头海绵改造，搭建“厂网河湖园”五位一体全域治水体系。
4.5 城市供水智慧化综合实践
**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房和城乡建设部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。平台构建了四大核心数字底座：90余万个水务物联网设备统一接入的物联网平台；覆盖2000余公里管网的GIS平台，空间分析响应时效小于3秒；整合80座厂站SCADA系统、70余万用户数据的统一水务数据中台，日处理数据超10TB；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。
**武汉金口水厂：数字孪生水厂**。金口水厂将整座水厂“搬”进数字世界，一块巨大的显示屏上，一座与实体厂区几乎一模一样的三维孪生模型清晰可见，水质、流量、能耗等关键数据实时跳动更新，实现了水厂运营的数字化、可视化、智能化管理。
第五章 典型案例深度分析
5.1 南水北调“天河”大模型
南水北调“天河”大模型是水利行业AI大模型应用的标志性项目。该大模型构建了一个智算云平台，核心创新在于通过构建仿真、调度、控制、检修等多智能体协同体系，实现隐患故障自动识别与预警，关键部位识别准确率稳定在98%以上。
该项目的技术路径体现了水务AI从单点智能向系统智能的转型。在调度运维方面，多智能体协同体系使系统能够同时处理仿真计算、调度方案生成、控制指令下发和检修任务安排等复杂任务，实现了从“人跑眼看、经验驱动”向“智能感知、精准预警”的根本性转变。
5.2 吉林省中部城市引松供水工程数字孪生系统
该项目是水利部首批数字孪生先行先试试点，概算投资149.32亿元。系统在704公里的密闭输水管线上布设了3261个监测点位，关键节点安装200多套高频压力水听器，构建了“天空地水工”一体化监测系统。
技术核心在于调度方案智能生成模型和水力过渡过程快速预演机理模型的结合，实现了三个关键突破：调度方案生成时间从“按天计算”压缩至“分钟级”，自动化预警水平提升80%，设备故障预判准确率提高50%。该项目的成功实践为长距离输水工程数字孪生建设提供了可复制的技术范式。
5.3 莆田市智慧供排一体化运营管理平台
该平台是住建部2025年智慧水务典型案例综合类第一名，其架构设计体现了“统一平台、数据驱动、AI赋能”的核心理念。
平台的技术亮点包括：一是物联网平台实现90余万个设备统一接入，破解了多厂商协议壁垒；二是GIS平台覆盖2000余公里管网，空间分析响应时效小于3秒；三是数据中台日处理数据超10TB，激活了数据资产价值；四是AI算法在管网漏损识别、智能加药、多水厂协同调度等关键场景深度应用，推动水务管理从“人治”向“智治”跨越。
5.4 滨州无棣县数字孪生农村供水系统
该项目为农村供水智慧化提供了完整的技术方案。系统采用B/S架构，构建了从信息化基础设施到数字孪生平台再到核心业务应用的多层次体系。平台的核心优势在于其强大的模拟和预测能力。
在水库“四预”方面，平台结合水库供水、蓄水等业务场景，实现了供水、蓄水的预报、预警、预演、预案，能够基于实时水位与供水量预测水库供水能力。在水厂工艺方面，利用无人机倾斜摄影数据构建了水厂进水泵房、沉淀池等三维实景模型，实现制水工艺全流程孪生展示与动态调控。通过实时监测与智能调度，供水管网漏损率降至10%以下，整体运营成本降低30%以上。
5.5 深圳市智慧水务实践
深圳环境水务集团获全球水奖年度水务AI项目，漏点修复周期从30天缩至10天，体现了AI技术在水务运维中的显著效果。深圳罗湖AI水镜将方案审查压缩至15分钟左右，深圳大沙河成为全国首个流域级鸿蒙化水务示范项目，展示了智慧水务在不同应用场景的创新能力。
5.6 河北邢台合同节水模式
邢台市试点以“合同节水”方式实施公共供水管网漏损治理，通过政企协同合作模式引入社会资本，深度融合云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术。系统整合制水生产、营收管理、地理信息等16个业务系统，新建漏损治理分析系统，构建了“1个一级分区、8个二级分区、602个三级分区”的精细化管理架构。通过建立“信息化技术为支撑、分区计量为核心、绩效考核为保障”的漏损控制工作机制，实现漏损点精准识别、快速处置。
“合同节水”模式的核心创新在于建立了漏损率、产销差长效管理机制，既保障了供水安全与生态安全，又通过减少停水时间、提升供水服务质量惠及广大群众，实现了社会经济效益双赢。
第六章 竞争格局与产业生态
6.1 竞争梯队分析
中国智慧水务行业竞争格局呈现梯队分化特征。根据智慧水利业务规模不同，产业可划分为三个竞争梯队。
**第一梯队**：慧图科技、浪潮信息、中水三立等企业智慧水利业务规模超过3亿元，具有较强的技术实力和丰富的落地经验。2024年，慧图科技、浪潮信息、中水三立等企业智慧水利业务收入规模分别为3.89亿元、3.68亿元、3.38亿元。
**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、飞渡科技、艾力泰尔等。山脉科技、和达科技和艾力泰尔业务收入分别达2.56亿元、1.66亿元和1.23亿元。
**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。
6.2 市场份额与集中度
基于IDC公布的数据，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%。市场集中度CR3为10.25%，CR7为14.77%，行业集中度较低，市场充分竞争。
6.3 区域竞争格局
从区域分布来看，智慧水利产业链企业主要分布在广东省，以及浙江、江苏、上海等华东地区。截至2026年1月，广东省共有相关智慧水利企业42家。代表性企业区域分布为：北京有艾力泰尔、超图软件、中科星图、广联达等；广东有软通智慧、华为、中星微等；长三角地区有威派格、科大讯飞、和达科技、中水三立等；浪潮信息位于山东省。
6.4 投融资分析
根据IT桔子披露的数据，2018—2025年，我国智慧水利行业代表性企业约发生了25起融资事件，投融资活跃度一般。2025年，智慧水利行业披露融资金额的事件共有4起，融资规模约3亿元。
从投融资轮次看，股权融资事件数量最多，共发生8起，占总事件数的32%；其次为A轮/A+轮，共发生7起，占比28%；IPO/定增约4起，占比16%。
从融资主体看，专业智慧水利服务领域发生13起事件，占比52%。
6.5 产业生态与协同创新
智慧水务产业生态正在形成以技术平台为纽带的多方协同格局。2026年，中国信通院云大所联合北控水务、首创环保、中国水务、天津水务、广州水务、郑州水务、重庆水务、中原环保、百度智能云等二十余家单位，共同启动“AI+水务”标准体系研究工作。
联合水务与腾讯云签署战略合作协议，以人工智能大模型与智能体应用为首要方向，共建“水务大脑”智慧化中枢。华为与北控水务联合研发微流控芯片实现重金属实时监测。金科环境旗下BlueNexus携新水岛®水处理机器人与水萝卜®AI智能体亮相国际展会。
第七章 面临的挑战与问题
7.1 数据孤岛与标准化不足
数据孤岛是智慧水务建设面临的普遍性难题。各地水务企业按需搭建的管网GIS、厂站SCADA等应用系统，因缺乏顶层规划和统一标准，形成“数据孤岛”，数据不通、业务难以协同。
珠海市在智慧水务建设初期，政务侧与企业侧、不同部门及区域间因缺乏统一数据标准，导致异构系统堵点频发、数据格式各异、接口互不兼容，形成严重的“数据孤岛”和“信息壁垒”。
排水管网领域同样面临“家底不清、感知不足、系统分散”三大痛点：很多城市的管网数据还停留在纸质档案阶段，管径、埋深、材质、走向信息残缺不全；监测点位稀疏，管网运行状态靠经验判断；各地建设的平台数据标准不一、接口不通。
7.2 感知体系覆盖不足
尽管感知设备的部署力度持续加大，但感知体系仍存在覆盖不足的问题。监测点位稀疏，管网运行状态靠经验判断，淤积、渗漏、溢流等问题发现滞后，“小病拖成大病”的情况时有发生。有的地方监测密度不足无法捕捉风险，有的过度布设造成资源浪费。
7.3 模型“建而不用”问题
行业开始直面“建而不用、用而无效”的困境。大量采购的水力仿真模型因精度、参数率定、调度输出无硬性考核指标，建成后难以验证实际使用价值，沦为“大屏摆设”。衡量标准正从试点演示效果转向可复制、可量化、能长期运行的工程能力。
7.4 人才与组织能力短板
数据质量治理被反复提为最大公约数。AI技术在水务行业的成功实施取决于多个维度的因素，包括数据安全、数据质量、人才缺口、组织惯性、遗留工作流程和运营支出合理性等。
水务行业长期以劳动密集型为特征，现有从业人员的数字素养和AI应用能力有待提升。从“人使用工具”的关系向“人机协同”的转变，需要组织架构和人才培养体系的系统性变革。
7.5 数据安全与网络安全
随着水务系统数字化程度的加深，数据安全和网络安全风险日益凸显。全球范围内针对水务数据隐私与跨境传输的法规趋于严格，欧盟《数据法案》的配套实施细则要求系统供应商具备本地化数据处理能力。
国内层面，住房城乡建设部正在制定《城乡水务信息系统安全技术要求》，深圳市已发布水务基础设施工业控制系统网络安全技术规范，但整体的安全标准体系尚需完善。
7.6 投融资活跃度偏低
尽管市场前景广阔，但智慧水务行业的投融资活跃度相对一般。2018—2025年约发生25起融资事件，2025年仅有4起融资事件，融资规模约3亿元。投融资事件主要集中在股权融资和A轮/A+轮阶段，反映出行业仍处于成长期，尚未形成大规模资本涌入的格局。
第八章 政策建议与发展路径
8.1 完善标准体系
建议加快构建覆盖智慧水务全产业链的标准体系。当前应重点推进以下工作：一是完善水务数据标准，统一数据格式、接口规范和编码体系；二是建立智慧水务系统评估标准，明确系统建设、验收和运行的量化指标；三是制定水务AI应用标准，规范AI模型在水务场景中的应用边界和性能要求；四是推进智慧水务网络安全标准体系建设。
8.2 推进数据治理
建议建立全国统一的水务数据治理框架。珠海市“标准+平台+机制”三位一体解决方案提供了有益经验，通过搭建智慧水务一体化平台，实现“省-市-企”三级水务智慧化协同联动。建议在全国层面推广这一模式，推动水务数据从“无序流动”到“规范共享”、从“数据资源”到“数据资产”的转变。
8.3 强化技术创新
建议加大对水务领域关键核心技术的研发投入。重点方向包括：水务领域大语言模型的研发与应用、多智能体协同调度技术、数字孪生与AI融合技术、低成本的嵌入式AI解决方案等。IWA 2026数字水创新峰会强调，中小型水务企业需要低成本、可嵌入的AI解决方案，而非高度定制化的套件。
8.4 创新商业模式
建议推广合同节水管理模式，通过政企协同合作引入社会资本。邢台市和永康市的实践表明，合同节水模式能够有效建立漏损率、产销差长效管理机制，实现社会经济效益双赢。建议在更大范围内推广这一模式，并探索绩效合同、服务化订阅等多元化商业模式。
8.5 加强人才培养
建议建立水务数字化转型人才培养体系。一方面，加强与高校和科研机构的合作，培养具备水务专业知识和数字技术能力的复合型人才；另一方面，建立在职人员数字技能培训机制，推动从业人员从传统运维向智能运维转型。
第九章 发展趋势与展望
9.1 水务大模型与智能体加速落地
2026年，AI已不再是一个试点好奇，而是水务系统技术迭代和高质量发展的核心驱动力。多项专家倡导水务领域大语言模型、编纂专业知识体系和可信数据空间，以实现更深层次的AI集成。
水务智能体的技术路线正从“+人工智能”向“人工智能+”转变，即以AI为业务底座，改变人与人、人与机的协作关系，重构生产组织方式。水务行业现有的信息化、数字化成果虽取得一定成效，但“人工智能+”的理念尚未全面建立，这将是“十五五”期间的战略重点。
9.2 从平台建设向场景应用转变
行业正经历从“建平台”向“用场景”的转型。2026年数字水创新峰会的讨论重心已从“为什么要数字化”和“建设数字平台”转向场景驱动应用、投资回报意识和领域智能需求。
多数水务企业正在采取务实的方法，选择单场景、小规模的切入点进行迭代推广，而非大规模的数字化转型。这一趋势表明，智慧水务正从技术驱动向价值驱动转变。
9.3 云边端协同架构深化
云边端协同架构正在成为智慧水务的技术标配。上海市城投水务正在协调基于云—边—设备架构的泵房智能化。北控水务形成的标准化程序加小模型加智能体再加云边协同的工艺AI体系，代表了这一架构的典型实践。
未来，随着5G-A、万兆光网等通信基础设施的迭代升级，云边端协同将更加高效，能够有效适配海量物联网终端接入、高频数据传输、边缘智能交互的行业需求。
9.4 水-能-碳协同优化
在“双碳”目标推动下，水-能-碳协同优化将成为智慧水务的重要发展方向。通过将能耗和碳排放纳入调度优化目标，实现供水系统、排水系统和污水处理系统的综合能效提升。研究表明，综合实施水力优化和碳核算措施可实现泵送能耗降低32.6%，年CO₂排放减少30.0%。
9.5 从自动化向自主化演进
IWA数字水项目指出，水务数字化正在从被动仪表板向自主智能体演进。未来，水务系统将逐步实现从自动监测到自主决策的跨越。多智能体协同体系有望在未来3至5年内实现更大范围的部署应用，推动城市水系统从“单点智能”向“系统智能”转型。
9.6 市场前景展望
展望2025至2030年，行业关键数据汇总显示，全球智慧水务系统累计市场规模预计将达到3150亿美元，中国累计出口额有望突破210亿美元，其中智能终端类硬件出口占比将下降至47%，而平台软件与数据服务出口占比则将上升至31%。
国内市场方面，预计行业市场规模将由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%。行业增长基础扎实、赛道发展具备较高确定性。
第十章 结论
中国智慧水务经过多年发展，已从概念探索阶段迈入规模化落地的关键时期。在技术能力方面，以数字孪生、AI大模型、物联网感知、厂网河一体化调度为代表的核心技术体系日趋成熟，形成了从感知层到应用层的完整技术架构。在实践经验方面，各地在供水管网漏损治理、农村供水智慧化、城市防汛排涝、厂网河一体化治理等领域积累了丰富的实践案例，管网漏损率、运营成本、应急响应速度等关键指标取得了显著改善。
然而，行业发展仍面临数据孤岛、感知覆盖不足、模型“建而不用”、人才短板、安全风险等挑战。未来，随着水务大模型与智能体加速落地、云边端协同架构深化、水-能-碳协同优化推进，智慧水务将逐步实现从自动化向自主化的演进。预计到2035年，中国智慧水务市场规模有望突破3000亿元，成为驱动水务行业系统性变革的核心引擎。
智慧水务的发展不仅是技术的升级，更是生产范式的革命。从“人使用工具”到“人机协同”，从“经验驱动”到“数据驱动”，从“被动应对”到“主动防控”，智慧水务正在重塑水务行业的运营模式和价值创造方式，为保障国家水安全、推动水资源可持续利用提供坚实的技术支撑。
中国给水排水2027年大会主办协办技术报告邀请
欢迎来自各部委行业管理单位、各大高校、科研机构、设计院所、工程总承包（EPC）公司、水务集团、水务（排水）管理、城市更新技术及典型案例、污水处理厂设备更新及提标改造工程技术及典型案例、水务环境科技创新、转型升级、新技术、新材料、新场景应用、智慧绿色低碳水厂建设及运行、废水及污水处理绿色低碳标杆厂建设及运行、水务降本增效技术及实践、污泥处理处置及资源化利用、工业（园区）污泥处理处置、绿色零碳园区建设及运营、固废处理及资源化利用、垃圾渗滤液处理、污水处理厂、水环境综合治理、黑臭水体治理、溢流污染治理、工业企业的水处理技术/管理专家等申请发言，作与会议主题相关的优秀报告。（王领全 13752275003 主办、协办、报告等）
新兴产业水务发展：超纯水供应技术，冷却系统运维管理，新兴产业废水处理，新兴产业废水污染监测，废旧汽车电池处置废水处理技术，废弃太阳能、风能组件处置废水处理技术。（王领全 13752275003 主办、协办、报告等）
中国给水排水智慧水务大会 会议主题：
1、城乡水务数字化转型政策方向与行业发展新趋势
2、智慧水务顶层设计与数字孪生平台建设实践
3、供排水管网漏损智能监测与精准管控技术
4、AI大模型在水务调度、水质预警、运维巡检中的应用
5、水务数据中台建设、数据治理与数据安全
6、污水处理厂智能化升级、智能加药、工艺数字调控
7、二次供水智慧化改造、水质在线监测与风险管控
8、智慧水务项目建设模式、投资管控与运维长效机制
9、物联网感知、新一代传感设备在水务场景落地应用
10、智慧水务建设难点复盘、典型项目经验与教训
