水环境的智慧核心

·[544]|1000天行动计划

最近一段时间，在不同的水环境的交流群里都有看到有人寻找做模型的合作，清一色的都是信息化的IT公司发布的需求，从中也能看出信息化公司逐渐开始重视模型在信息化中的作用。

前天看了中国水利水电科学研究院水资源研究所唐克旺写了一篇短评文章智能水利的核心是模型。

智慧水利核心是内部的分析模型及决策程序，并不是外部的信息采集。各种监控探头、信息传输、互联网、大数据、无人机、卫星等都是外围感知部分，最核心的是中央处理系统，包括数据分析处理和计算、未来情景模拟及预测、决策方案的筛选及生产等。

他自己称在这方面是外行，但我觉得有点谦虚，他的看法基本接近水利智能化的本质。

过去几年工作中也接触过很多从事水利及水环境信息化的项目，数字化的浪潮催生了各种信息化的需求。过去主要的项目的任务大多数还进行的是内容数字化的工作，如安装各种传感器，建立各种数据库和信息系统，所谓的智慧，真的还谈不上。

近年来，随着数字化的逐渐普及，基础的工作内容已经做的差不多了，跑在前面的信息化公司开始探索真正的智慧和智能，很多公司内部建立了模型的部门，但是多数是将模型作初期拿项目的亮点，等到拿到了项目，开始实施的时候，往往由于各方面的原因，无法真正的实现方案的内容，就退而求其次的功能降配，也相应的导致了模型在业界应用领域的名声非常的不好，现在很多管理者听到模型就感觉是忽悠。

水质模型过去的状态，可以说是跟CFD类似，曾经听公众号CFD之道的胡老师说：

就目前国内工业界，CFD乃至CAE在决策者的眼中普遍都只是个花瓶，有的是为产品研发文档增厚的，有的为产品宣传用的，反正不是用来指导设计的。这种情况也许在未来会发生改变，但现在的现实情况就是这样。当然不排除存在一些真正应用CFD的企业，但真的很少。

智慧水利、水环境，离不开模型。前段时间看到一个GIS公众号提到说空间大数据没有价值，大数据是通过数据挖掘来获取信息和价值的，也就是相关性。空间大数据不过就是多了一个维度而已，不要期望能够挖掘出多少价值。

水环境领域也是如此，虽然现在的数据逐渐增多，但是大数据通过相关性能挖掘出来的信息很少，即使挖掘出来了，也由于其的黑箱性质难以对决策产生多大的支撑，简单的例子就是通过大数据的模型预测出未来三天水质要变差，管理部门随即提出了三种措施，问哪种措施成本最小、效果最好，这时候大数据模型是完全无法回答的。这时候就必须引入机理模型了，也就是说智慧离不开领域知识为基础的机理模型。

一些改变

时间会改变一切，忽悠的技术迟早会被淘汰，最近少数信息化公司开始对模型的态度有所变化，他们开始找一些开源的模型来进行二次开发，算是真正的开始实践起来了。

这个现象出现的原因有很多，首先，过去那种单纯信息化、数字化的工作基本饱和，单纯的建设自动站，信息平台系统等等无纸化办公已经没用新意了，同时在有了更多的数据后，过去的可视化已经做腻了，且单纯的可视化已经无法挖掘出更多的有效信息，急需新的技术，发掘数据，提炼智慧。另外，新一代的管理者，具备更新的理念和认知水平，也需要真正能够支撑决策或者解决问题的信息系统平台，而非过去只要能够做到数据汇总就行了。

但是，并不看好信息化公司成立的模型团队，模型是非常复杂且专业的工具，很多时候是需要积累的，不是找个模型过来随便修改下就能用的，水质模型不像编程领域中的框架，轮子，拿来即用，很多时候虽然表面上是模型，实际上模型承载的是自然界水体的各种物理、化学、生物过程，是一个多学科融合的体系，跟编程领域完全不同。所以，信息化公司从零开始培养这样的团队很难。

所以，很多信息化公司选择跟高校和院所合作，这是一条可行的方案。但目前很多高校都没有信息化部署的经验，生产环境和科研还是有很大的区别的，模型项目跟IT领域类似的地方是运维工作，并且这种运维是模型的运维，而高校的强项在研发，无法出力运维，导致合作起来很多问题。

国外的模型项目都是专业的模型公司来研究的，少数信息化公司正视尊重模型的复杂性和科学性，找以模型为核心业务的商业公司合作，专业的事情交给专业的人来做，虽然合作会短期让出一些利润，但是这样合作使得项目真正的落地应用，实实在在的为管理者和决策者提供了支撑，将整个信息化平台的作用放大，将原来仅仅做一期就结束的项目，变成了二期、三期的长期项目，长远来看反而受益更多。

那么，对于模型从业者来说，也就意味着未来的机会会更多，对大家也是一种鼓舞，踏实的学好模型的技术，终究会发光发热的，因为智能时代离不开你。

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