解决好23个基本问题 智慧水务重归理性数字孪生之路
数字孪生，在水务领域从火热关注到饱受诟病也就是三年时间。这三年也恰是国际数字孪生领域快速发展和趋于理性的时期。随着AIAA等机构数字孪生重新定义（2020年）和洛克马丁公司等数字孪生成熟度模型（2021—2023年）发布，北京航空航天大学陶飞教授牵头中国市政华北院等科研和产业团队共同完成数字孪生架构团体标准发布（2023年），美国NAS、MAE、NAM三机构数字孪生基础研究需求和未来方向报告发布（2024年），数字孪生目标逐渐清晰、技术逐渐体系化，模拟仿真和双向交互已成为数字孪生的关键技术和方向，并已应用到多个领域（航空、化工、医疗、智慧城市等）的辅助设计、健康监测、动态决策和实时控制中，发挥着节约成本、保障安全和提高效率的价值。但是，在智慧水务领域一提起数字孪生，大家似乎想到的还是三维建模，价值似乎从未被提及。智慧水务重归理性的数字孪生尚有很多问题需要统一认识（共性理解）和亟待解决（个性设计）。
01、背景、目标和方向
任何事物的发展都离不开所处的背景，都需要设定可以逐步实现的目标和正确的方向。
1 智慧水务关注的对象是什么？
了解关注对象是我们开始工作的前提，智慧水务关注的对象可分为物理实体、意识人体和数字虚体，简言之就是人、物、数这三体的融合。
图1 智慧水务三体融合示意图（参考《三体智能革命》）
在每一个智慧水务项目中，这三者的融合都应该仔细、谨慎的设计，并考虑优先级，只有与建设主体的背景匹配，才能达到更好的效果。对于大部分水务企业，数和物的融合宜作为当前关注的重点。
2 如何认识智慧水务？智慧水务的价值是什么？这些价值为哪些目标服务？应该如何定义智慧水务?
定义：为使水系统不偏离设定的运行目标，开展实时监控、状态分析、报警预警、问题溯源、动态决策和物数同步，持续地模拟系统的环境、结构和行为，提供全生命周期决策支持的手段、工具和服务。这个定义既考虑了灵活性，使得它可以在不同的工程中根据差异化的运行目标而个性化设定，也考虑了严格性，明确了水务系统实现智慧化的六个步骤，并且基于当前技术的成熟度设定了一个相对长远的目标：双向反馈。
图2 智慧水务总体认识
这个定义有一个关键词是同步，同步是使虚拟世界与现实世界更接近、更匹配的过程。无论是实时控制、信息物理系统还是数字孪生都必须具有同步机制，即能够通过观测在数字状态中镜像现实状态，或通过干预在现实状态中镜像数字状态。
3 如何从数学角度理解水务系统？
真实世界数字对应物的数学描述是进行数字化管理的基本先决条件。总体来说，水务系统是具有离散和连续性的动态系统，也是具有对抗性、不确定性、随机性和大时空变异性的复杂系统。
图3 水务系统的动态特征和复杂特征（参考《信息物理系统逻辑基础》）
（1）离散和连续运行决定了系统数学描述的混合特性，连续的水流过程可以采用基于物理原理的偏微分方程，离散管理和控制过程以及随机的或不确定性的事件可以采用基于规则的公式或数据驱动的方法；
（2）不确定性和随机性决定了水务系统的统计特征，决定了水务系统数学描述的概率特征，也对智慧水务系统提出了不确定性识别、量化、监控和消除的要求；
（3）大时空变异系统的数据采集是一个挑战，复杂性决定了系统数学描述的分区和分级要求，也提出了系统交互和集成的要求。
4 哪些先进理论和技术体系应在智慧水务技术体系中重点应用和发展？其成熟度如何？这些概念之间的关系如何理解？
数字孪生（DT）、信息物理系统（CPS）等理论和技术体系正在引发新一轮工业4.0热潮，相关的实时控制（RTC）、动态数据驱动的决策系统（DDDAS）、核查验证不确定性量化（VVUQ）、人工智能（AI）、模拟预测控制（MPC）等技术得到了广泛关注。这些概念都有各自的内涵和外延，也都在不断地发展和完善。
图4 DDDAS、RTC、CPS、DT、AI、VVUQ、MPC之间的关系
以上这些概念的内涵最终都指向了DDDAS，而DDDAS最核心的技术是数据融合（Data Fusion），是向用户提供价值的关键技术。DDDAS最近的研究方向也是AI的应用，2024年DDDAS大会的主题就是数据驱动的决策系统和人工智能（可靠的人工智能）。但是这些技术，尤其是AI从研究到应用都需要大量的数据积累和经验积累。只有熟知各项技术及其细分技术的成熟度才能更好地进行利用，而不是一味地炒作概念。另一方面，以上概念的外延都指向了DT，而AI技术的发展也为DT的发展注入了新的活力。
5 如何评价智慧水务项目的成败？如何保障智慧水务系统的可持续性？
可借鉴成熟度评价机制来开展分级评价，定义智慧水务当前与未来的价值。应将智慧水务视为伴随水务设施整个生命周期的实体，并不断积累数据，可供将来使用。
图5 数字孪生成熟度评价指标（参考Digital Twins A Maturity Model for Their Classification and Evaluation）
为保障智慧水务系统的可持续性，智慧水务的开发和演变应采用一种整体、稳健和持久的设计方法，同时具有灵活、可组合和适应的特性。智慧水务系统需要一个基础架构，整体或部分可在多个领域之间重复使用支持多种多样的活动，并满足多用户的需求。智慧水务必须在支持广泛操作环境的异构和分布技术设施中无缝运行。成熟度评价可为智慧水务健康发展提供方向和保障。
6 智慧水务应采取什么基础架构？
数字化的本质不是代表二进制的0和1，而应是用数学去描述物理世界。基于智慧水务的定义，考虑水务系统的数学特征，借鉴数字孪生的要素体系、信息物理系统技术体系、概率图模型原理，以下逻辑架构可很好地描述智慧水务的数学逻辑。
图6 基于概率图理论的智慧水务基础架构（参考The digital twin revolution）
该框架中，评价、控制输入和观测代表了信息物理系统的3C核心技术（Communication，Control和Computation），物理状态、数字状态和兴趣点代表了智慧水务三体融合的物理实体、数字虚体和意识人体，共同组成了智慧水务数学架构的六大要素。该架构基于概率图理论，采用统计学方法描述各要素之间的关系，是智慧水务深层次的根本架构。
另外，该数学架构也体现了定义中的实时监控、状态分析、报警预警、问题溯源、动态决策和虚实交互的双向反馈六大流程。在该框架中，兴趣点的量化尤为重要，可靠的水务数字孪生必须从解决具体问题的具体兴趣点出发，这个兴趣点不是有无的问题，而是需要定量的问题，比如城市内涝（问题）导致的积水点（兴趣点）的水深（兴趣点量化）。所以兴趣点量化是每个智慧水务项目前期应该仔细调研和评估的，然后从兴趣点出发用数学方法定义各要素及其边界条件，明确各要素之间的逻辑关系，明确逻辑关系输入和输出，明确不确定性并进行量化，这样智慧水务很多问题就会清晰。
02、计算、通信和控制
计算、通信和控制（Communication，Control和Computation）是信息物理系统的三大核心技术，也必然是智慧水务融合物理世界和虚拟世界的关键技术。
7 模型的价值有哪些？模拟和仿真如何区分？模型的时效性如何保障？
（1）模型价值
按照认知水平，即分析时的智能程度和能力，模型的价值可分为5类。①描述性分析；②诊断性分析；③预测性分析；④非规范性分析；⑤认知分析。
表1 水系统模拟的价值
中国市政华北院研发的Simuwater系列模型是具有以上功能的一个综合仿真模拟器。
图7 中国市政华北院Simuwater系列模型
（2）模拟和仿真
很多领域对模拟和仿真并未严格区分，在数字孪生领域则做了明确的区分。基于更高认知分析的要求，在项目中通常采用真实性（Authenticity）来评价仿真符合其物理状态的能力，会考虑包括仿真度（Fidelity）、丰富度（Richness）、完整性（Completeness）、更新频率（UpdateFrequency）在内的4个维度。高真实性模型具有更细粒度，可以描述物理状态更丰富的特征和更普遍的联系，模拟结果更贴近实际，并且具有更高的更新频率。但是，这个粒度应该如何把握是进行水系统仿真时应该考虑的问题，并不是粒度越细越好。
（3）模型更新
城市水务系统处在不断的变化中，模型需要适应这些变化并自我更新，定期进行比较，应用定期验证和维护程序，确保模型的有效性和准确性。构建一个统一的模式和标准，并在每个项目中精心设计模型维护机制对于智慧水务价值的可持续实现至关重要。
8 模型如何分类和选用？
在数字孪生领域通常将模型分为第一性原理模型（First Principle Model）和数据驱动模型（Data Driven Model）。第一性原理模型也被称为机理模型、白箱或现象逻辑模型。数据驱动模型主要是采用神经网络、回归方法和向量机等算法，基于大量数据训练的模拟技术。这两类模型定义清晰，可以有效区分。但是在这两类模型之间尚有大量的简化模型、规则模型和统计模型，没有清晰的定义。
图8 模型与数据的价值互补（参考Recent trends on hybrid modeling for Industry 4.0）
我们在使用时需要考虑模型和数据的互补作用，在面对大量数据且要做出的决策主要涉及由数据表示的条件范围的情况下，分析和决策则围绕数值模型展开，比如利用夜间最小流量法确定小区漏损。在数据稀缺且数字孪生需要在远超过可用数据的外推范围内进行预测的情况下，数学模型及其相关的数据构成数字孪生的核心，数据通过这些模型的视角同化，比如城市内涝风险的分析。一个重要的发展方向是推进利用数据驱动和模型驱动数字孪生制定的混合建模方法，比如城市全管网负荷的实时分析和预警就需要用到机理模型和数据驱动模型的混合应用，供水领域比小区更大尺度的漏损分析也可借助混合模型产生更多的价值，比如更精准的漏损定位。Simuwater另一个集成功能就是提供构建混合模型的工具。
9 当数据驱动模型和机理模型都不能单独解决问题时有哪些计算技术可供选择？
当数据驱动模型和机理模型都不能单独解决问题时，就需要采用数据融合技术。模型率定、混合模拟和物理信息机器学习是提高数值模型对现实现象再现的3种手段。模型率定是最传统的方法，通常是利用贝叶斯方法更新机理模型的参数以补偿模型和数据差异的过程。整合演绎和归纳两种知识来源的潜在好处推动了20世纪90年代混合建模（HSM）的出现，最初的贡献包括将机理模型与ANNs的耦合，以产生更可靠和可理解的模型。近年来，大数据环境、机器学习技术的发展和工业4.0的出现，对混合建模的兴趣重新出现。利用这些方法融合不同数据源（不局限于物理监测和测量，也可包括模拟、预测或优化的数据），可以进行更高级的分析和仿真，可以产生更复杂、更高的价值。物理信息机器学习（PIML）通常是指基于先验知识的深度机器学习模型约束训练技术，例如添加基于物理的损失项、改变权重参数或机器学习模型的结构。PIML与HSM旨在保留数据驱动模型计算成本的固有优势，同时使模型更具通用性和物理一致性，增强模拟结果的可解释性。
图9 数据融合的方法体系（参考Perspective on the integration between first principles and data driven modeling）
10 水系统监测的困境有哪些？数据质量如何保障？如何定义智能传感器？下一代传感器应该如何发展？
首先，水系统监测的困难在于环境不确定性导致的数据质量降低和维护成本增加，尤其是排水系统的流速监测难度极大。另外，野外环境复杂和设备传输协议多样也易导致传输环节数据丢失。因此，一个用于数据质量核查的标准和机制对于数据质量、准确性、安全性和完整性至关重要。采用自动化的计算机工具，通过设定的频率定期检查数据质量，可提高评估数据质量的效率，是智慧水务系统建设的关键内容之一，需要关注数据的准确性、完整性、一致性和唯一性。下图是中国市政华北院开发的水务数据中台常用的集中数据质量自动核查准则。
图10 中国市政华北院数据中台的数据质量自动核查和分级机制
其次，水系统的复杂性带来的数据分析和应用的难度影响了数据发挥价值。在水系统数据分析过程中，有以下几个重要问题需要关注：高维度、共线性、稀疏性、非线性、非平稳性、噪声、异常和缺失。
智能传感器首先应具备远程传输功能。数据滤波等边缘计算功能和远程调控功能也应作为智能传感器的“智能化”要求。对于智能传感器，低成本、免（少）维护、实时性应是重要方向，另外搭载无人机（船）和机器人的具有自主移动能力的传感设备以使DDDAS的传感器配置循环更加灵活也是未来重要的应用方向。
11 AI领域哪些细分技术可用于水务场景？可产生哪些价值？在水务领域推广应用的困难是什么？研究方向在哪里？
人工智能主要有3个作用可用于提高智慧水务系统的智能性：预测、分类和降维。
图11 人工智能的价值
就AI来讲，技术的成熟度是大规模推广应用的一个主要困难，应从数据源（结构、非结构）—算法（ML、回归算法、DML）—场景角度评估技术应用的成熟度，并结合绩效分析谨慎地进行应用，但最终一定要从应用出发（从工程角度）。数据质量、可用性和可负担性也是一个挑战，目前生成足够的数据以用于机器学习和替代模型的训练成本过高。
AI是一个持续的、高投入的过程，不能盲目地夸大技术的成熟性和价值，但从研究角度也不应急功近利，不能只关注于借助国外工具进行基本层面的预测，一些基础研究如何开展，预测结果如何使用也是科研界和工程界应该关注的话题。
12 数据驱动的决策在智慧水务中处于什么地位？智慧水务需要采用什么样的数据驱动的决策框架？
DDDAS：比如即将来临的暴雨导致的内涝预测，可以构建内涝风险分析模型，但如果不了解管网系统的初始条件、边界条件（如河道水位）、输入、参数和状态（如泵站是否正常运行），则其预测价值有限。为了做出预警，需要数据来估计未知量。虽然用大量的液位数据可实时掌握系统负荷并计算剩余能力，但大量测量是相当昂贵的。在这种情况下，有可能使用该模型来指导和重新配置传感器，从而增强数据的信息内容，以实现预测内涝位置和强度的最终目标。同时，传感器收集的数据通过提供初始条件、边界条件、输入、参数和状态的估计来提高模型的准确性。在线数据与离线模型的集成创建了一个正反馈回路，其中模型指导传感器选择和数据收集，传感器数据提高了模型的准确性。从提高预测尤其是实时应用的预测的可靠性角度来讲，DDDAS应该在智慧水务架构中起到核心作用。
DDDAS框架如图12所示。它协同地结合了模型和数据，以促进对物理现象的分析和预测。DDDAS的核心是数据同化回路，利用传感器数据驱动物理系统仿真，使仿真结果更加贴近物理系统的运行。DDDAS的创新之处在于附加的传感器重构回路，它可以引导物理传感器重置以增强所采集数据的信息含量。这种“元”正反馈循环是DDDAS的本质。估计算法也是数据驱动决策的核心，开发可靠的“观测器”和“滤波器”是智慧水务实现DDDAS的关键和难点之一。
图12 数据驱动决策框架（参考Handbook of Dynamic Data Driven Applications Systems）
13 在智慧水务数据驱动的决策中，如何确保系统计算的准确性和可靠性？
在水务领域无论是工程项目还是科研项目，常见的评估模型准确性的方法是模型率定，率定是根据观测数据估计未知模型参数的过程，模型率定也被称为模型拟合、参数估计/推理、逆问题和模型调参。但率定并不是一个完整和严格的流程。在工程模拟领域，为了确保仿真的准确性、可靠性和可信度，科学家和工程师采用了称为核查、验证和不确定性量化(VVUQ)的流程。核查用于检查仿真器是否准确地求解了数学方程，并检查算法是否正确实施。验证通过将仿真器的预测数据与实验或监测数据进行比较来评估预测的准确性和可靠性。不确定性量化用于管理与模拟测试结果相关的不确定性，需要识别和量化不确定性的来源，并分析它们对结果的影响。贝叶斯方法是进行模型校核和不确定性量化的经典方法。
图13 核查、验证和不确定性量化的关系和作用
VVUQ仅在其物理观察所涵盖的“适用范围”内评估模型的准确性，对复杂系统需要采用分层机制。QOI依然是进行VVUQ的出发点，预测中的不确定性必须从许多来源的不确定性中汇总，包括模型误差、数值误差、代码错误和输入参数的不确定值。评估预测QOI及其评估的不确定性对每个重要不确定性来源、关键假设和遗漏的敏感性。这一系列机制和方法应该运用到智慧水务系统的设计、建设和运行、部署、维护中，并在系统在线自动运行中尽可能整合。
14 当前智慧水务建设碰到的数据通信难题有哪些？通信协议如何统一才能既严格又灵活？如何打造可靠的水务物联网？
水务系统的传感器和控制器具有的参数多样性、设备多样性、协议多样性、环境多样性，给系统的互联互通造成了很大困扰。我们需要一个既严格统一又能灵活适配的物联网体系，如何打造这个物联网是很多水务系统智慧化系统建设的关键难题。
我们通过开发统一的物联网平台的方式，通过集成不同协议，提供API网关、规则引擎等功能解决实时数据的采集问题。
图14 中国市政华北院水务物联网平台解决方案
15 现代控制理论的核心是什么？引入行业的必要性是什么？实时控制的定义？自动化水平应该如何分级、分类和选择？
经典控制理论的研究对象是单因素和时不变系统，所使用的主要方法是传递函数和频率法；现代控制理论的研究对象是多因素和时变系统，所使用的主要方法是状态方程和时域法。排水系统是一个具有对抗性、多扰动的时变系统，水量和水质管理目标之间、上下游设施之间存在对抗性，多个相连的设施之间存在扰动性，控制需要在不同目标之间实现平衡并尽可能减少扰动，同时基于厂、池、站、网之间设施均衡应用的要求，实时控制技术凸显了解决问题的价值。实时控制是在水系统运行过程中，依据在线监测数据和模型对系统状态进行诊断和动态调整，保障水系统运行安全、提高水系统效能的控制方式。模拟预测控制（MPC）技术是当前排水行业实时控制研究的热点，而混合模型也是现在MPC的重要方向之一。
图15 排水系统调度控制的自动化程度（与汽车自动驾驶的对比）
将以上等级进行简化，将实时控制系统的控制方式按智能化程度分为3级，包括静态规则控制、动态规则控制和高级过程控制。具体内容可以关注中国水协近期即将发布的中国市政华北院智慧水务分院牵头组织编制的《城镇排水系统实时控制技术标准》。
03、交互、集成与安全
一个好系统的首要条件是“好用”，需要提供友好的交互、系统的集成和安全的运行环境。
16 如何认识智慧水务人机交互？有哪些交互设备可用于打造实用的应用场景？
传统的交互设备主要是电脑，是一种单模方式。从智能手机出现之前的几年开始以PDA为代表的移动设备在一些城市供排水设施巡检中得到了应用，但很快被各类智能手机或平板电脑所取代，也开启了智慧化系统交互的多模时代。另外，可穿戴式设备和机器人也有少量报道应用，但均未得到推广。目前移动应用除了野外巡查和水厂内部巡查，以及远程信息随时查看和办公等应用比较成熟之外，大多是展示效果多于实际使用价值，比如手持平板的三维巡检功能。另外，虚拟现实和增强现实技术也开始逐步应用到智慧水务项目中，主要用于展览和培训，更实用的价值尚未见报道。
随着大模型技术的发展和机器人技术的发展，不久的将来机器人一定会更多地应用于水务日常管理场景。在地下管网检测、水厂内部巡检已经初步显示出了价值，但还需要可进入多种工况的机器人等硬件载体的出现、智能识别和交互算法的研发以及大量行业知识的积累。
17 三维可视化交互代表数字孪生吗？BIM的困境在哪里？对资源和速度的影响如何解决？
智慧水务中用到的数字化模型可以分为表示模型和计算模拟模型。表示模型由水务设施的结构化信息组成，通常通过三维形式表示实体或流程的状态。前几年对BIM技术的兴趣推动了表示模型的应用，尤其是水厂智慧化的建设，甚至一度成为水务数字孪生的代名词。但实际上，计算模拟模型才是数字孪生产生双向同步的核心。表示模型可以提高数据展示的直观性，具有更好的用户体现，但有时更多的信息展示反而会影响主要信息的体现，而且过多的三维可视化会严重影响系统响应速度，对计算资源有很高的要求。
图17 中国市政华北院三维可视化分层解决方案
在实际使用中应摒弃无价值的三维显示。如何既充分利用表示模型优良的可视化效果提升数据的决策价值，同时又不过多依赖计算资源是三维可视化要解决的重要问题。我们使用数据流技术，即按需加载和卸载数据，以最小化数据传输量和加载时间。使用层次细节（LOD：Level of Detail）技术，即根据相机位置和高度调整3D Tiles的细节级别，帮助减少渲染时间和内存使用，减轻系统卡顿。硬件层面，通过实时监控系统性能，对内存使用情况和GPU负载等进行监控，并根据监控指标，调整系统资源分配策略，实现GPU加速、内存管理及存储优化。
计算模拟模型与三维显示模型的结合也是重要的研究方向，效率依然是关注的重点，比如内涝模型结果的动态展示通常需要耗费大量的计算和存储资源，利用CNN技术采用代理模型的思路可以大幅提高内涝模拟的效率。
18 智慧水务系统的集成需要采用什么样的总体架构?
每个项目由于需求的差异，架构都会有所不同，但基本部分不变，需要包含业务架构、应用架构、数据架构、基础设施架构、技术架构和标准体系架构6大部分。该架构参考了经典的4A企业架构（Enterprise Architecture，EA）设计方法，EA是承接企业战略规划与IT建设之间的桥梁，是企业信息化的核心，主要包括业务架构和IT架构。业务架构（Business Architecture，BA），包括业务流程、业务信息、业务规则、组织架构等几个方面。IT架构包括数据架构(Data Architecture，DA)、应用架构(Apply Architecture，AA)和技术架构（Technology Architecture，TA）。该方法在我国智慧城市项目建设中广泛采用，并无太多可创新之处。
图18 智慧水务总体建设架构（参考《智慧城市-顶层设计与实践》）
唯一需要强调的是该架构突出了智慧水务系统建设中数据层的重要性。每个项目中数据架构都会被重点强调，并在系统建设中占据较大的比重。另外，这个数据架构需要与组织架构紧密融合。
19 应该选择什么样的数据架构确保智慧水务数据有效存储和流转？
数据架构需要既严格又灵活。主要结构通常有3层：数据湖+数据仓库+数据集市。数据湖：在不改变原有数据表结构的情况下，可将各个系统和其他渠道的数据进行完整汇总，工具为Flink+Hudi+Hadoop。数据仓库：收集质量管理后的所有基础数据，重新组织各表结构，细化表信息，贴近业务应用，提高后续应用的计算效率，工具为Flink+Hudi+Hadoop。数据集市：根据应用需求汇总处理后的数据，以接口或外部的形式提供给应用系统，工具为Flink+PostgreSql/Redis。
图19 数据架构示例
在以上架构中，各层中间平台负责不同阶段的数据流处理传输；数据从源到输出的过程可实时查看、校正、分析和跟踪，支持数据导出。在应用层将数据结构化并直接连接到应用系统。应用的高级消息队列协议为kafka+SSL加密/证书加密，本地系统通信协议为RPC(远程过程调用)，数据质量保证是数据机构的重要内容。
20 智慧水务应采用什么样的业务架构、应用架构、基础设施架构和技术架构？
业务架构是智慧水务总体架构中需要先期开展详细调研和进一步细分的架构。可参考流程分类框架（PCF），它是由美国生产力与质量中心（APQC）于1992年开发设计的一个通用的公司业务流程模型，目前已经发展到7.3.1版本。它是一个通过流程管理与标杆分析，不分行业、规模与地理区域，用来改善流程绩效的公开标准。需要强调的是智慧水务项目的成功离不开完善的水务生产业务系统，这个完善并非一蹴而就，完善的流程体系、快速的反馈能力、持续的改善机制和适应离散和动态运行的复杂水务系统生产体系等都需要经过长时间的耕耘和积累。我们欠缺的往往是这方面的沉淀和积累。
图20 中国市政华北院智慧水务业务架构和应用架构解决方案
应用架构应围绕业务架构展开，技术架构应围绕应用架构展开，基础设施架构为应用架构和数据架构服务。若业务架构清晰，数据架构确定，则设计工作相对简单，但依然需要付出大量的努力。
21 智慧水务应采用什么样的分级架构？
借鉴信息物理系统的结构和大量排水实时控制系统的分级方法，建议将系统分为单元级、系统级，系统及系统级。下图为以联合调度解决方案为例的智慧水务三级架构。
图21 智慧水务系统的分级架构示例（以联合调度为例）
22 智慧水务有哪些重要的安全问题？应采用什么安全架构以有效保护和扩展智慧水务？
水务系统本身具有大时空变异性，需要在水务物理世界与数字世界之间进行频繁的数据和信息传输，这一特征注定了智慧水务系统网络环境的复杂性和数据可靠性要求，导致了智慧水务需要很高的安全水平，特别是在敏感（如地下管网的地理空间数据）和高风险（如关键水务设施运行失效）的情境中，交互可能导致物理系统的安全风险，智慧水务需要格外关注安全设计。在复杂、异构的智慧水务环境中，隐私、所有权、数据准确性和系统稳定性都是重要的安全问题。
图22 数据安全总体架构
数据平台和应用系统作为一个整体受到安全系统外壳的保护，进出系统的数据流需要经过授权和访问控制过程。数据容灾备份：考虑搭建备份服务器，并通过端口定时/实时备份系统数据服务器。主机安全：通过堡垒机从Internet连接应用服务器，关注服务器操作系统的实时更新，安装最新的补丁，定制配置管理工具。网络安全：安装防火墙，实时监控网络环境，如安装最新版本的防火墙。数据应用程序安全性：自定义配置的数据加密规则，隔离坏数据等。
23 需要哪些标准和制度，以保障智慧水务系统集成项目的成功？标准体系如何一步步实施？
随着项目的推进，智慧水务涉及的业务越来越复杂，用户越来越多，标准的作用越来越重要，因此亟需一个清晰的标准体系规划对系统建设进行规范，才能保证做出来的系统符合长期发展需要。智慧水务标准体系也可以参考经典的4A企业架构。在4A架构基础上，参考智慧城市标准体系，补充安全保障标准、建设与运营标准和基础标准。
图23 智慧水务标准体系总体架构
智慧水务标准体系需要逐步推进，既要满足当前项目建设的需要，也需要一定的灵活性以推动新技术的应用。当前亟需的标准包括：数据库标准、成熟度标准、关键产品标准和接口标准。
一场全民皆数的围城游戏似乎正在到来。“见山是山、见水是水”，带着“颠覆行业”的决心，携着“物联网”、“大数据”和“人工智能”技术气势汹汹、前仆后继地杀来，为我们带来了很多新鲜的理念和方法；“见山不是山、见水不是水”的人们以批判的态度维护着专业的重要性，任何一个领域的物联网、大数据和人工智能技术都无法离开专业认识，这是个根本的认知，即便“无所不能”的大模型也是从人类浩渺的知识中进行积累后，才凭借自身的快速学习、计算和大量存储能力产生的“超人”的外推能力。对于尚未建立大量知识的领域，我们只是处在“利用AI的摸索阶段”尚远未到利用AI的阶段。只有经历过第二个阶段并尊重第二阶段的人们才能进入往第三阶段的升级——“见山是山、见水是水”。
王浩正，中国市政工程华北设计研究总院副总工，智慧水务分院院长；中国工程建设标准化协会常务理事，智慧水务专业委员会秘书长；中国水协智慧水务专业委员会委员；国际水协数字水务专委会中国分会常务委员。市政给水排水专业高级工程师，环境科学与工程专业副研究员。从事智慧水务理论和实践研究。完成论文70余篇，参与专著5本，专利和软件著作权上百项，获得国家和省部级奖励5项。主持研发了智慧水务数据中台、水系统控制仿真模型（Simuwater）、水务智能控制系统、水务物联网平台和水系统智能控制一体机等智慧水务核心产品。在智慧水务领域具有丰富的主持国家级、省部级和地方科研项目经验，负责主持的大型智慧水务项目分布在张家口、长春、南京、呼和浩特、镇江、安阳、三亚、岳阳、南宁、济宁、常州、昆山、漳州等地。
