近日，中国水利报以《水利科技创新“打头阵”》为题，重磅推介水利领域基础研究、应用基础研究、高新科技研发“三箭齐发”相关案例。通过报纸、官方视频号等融媒体形态，登载慧图科技在数字灌区落地、水利大模型规模化应用等方面的科研思考。

　　4月30日，习近平总书记在加强基础研究座谈会上发出有力号召，“基础研究是整个科学体系的源头，是所有技术问题的总机关。”推动水利高质量发展、保障我国水安全，迫切需要水利科技创新打头阵。4月29日，水利部举行水利科技创新成效新闻发布会，数字孪生水利、农业节水灌溉等7领域创新走向国际；5月11日，水利部召开推动水文高质量发展专家座谈会，7院士论道雨水情监测预报预警；6月1日，我国全面进入汛期，雨水情监测预报备受瞩目……

　　慧图科技是国家级专精特新“小巨人”企业，《IDC：中国智慧水利市场份额报告2025》显示慧图科技位列中国智慧水利市场份额首位。基于物联网、大数据、云计算和人工智能技术，慧图科技在“天空地水工”一体化监测感知、“高保真”数字流场模拟、雨水情监测“四预”等方向屡获科研成果、广泛服务客户。

　　　慧图科技副总裁、总工程师唐宗仁在《中国水利报》视频专访和署名文章中，围绕灌区数字化转型痛点难点、水利大模型落地瓶颈、行业科创破局路径等行业核心议题，分享实践经验与行业思考。

　　《中国水利报报道》全文如下：

　唐宗仁 北京慧图科技（集团）股份有限公司副总裁、总工程师

　　加速业务融合与组织范式重构

　　从灌区数字化转型实践来看，数据贯通后，业务融合与组织范式重构是其中需突破的核心壁垒，也是当前转型的关键难点。

　　采访人：本报记者苏晨

　　问：大禹慧图科技承建的数字孪生疏勒河已运行三年，实现了“按需供水、自动控制、智能调度”。一套数字孪生系统从“上线运行”到真正改变一个灌区的管理模式，其中最难跨越的“坎”是什么？

　　唐宗仁： 从灌区数字化转型实践来看，数据贯通后，业务融合与组织范式重构是其中需突破的核心壁垒，也是当前转型的关键难点。

　　数据层面核心面临两大卡点：一是“通而不融”，水文、工程、气象、田间等多源数据呈碎片化、异构化特征，设备接口、传输协议、存储标准缺乏统一规范，数据合理性校验机制尚不完善；二是在“来水— 需水—配水—用水—计费”全业务链中，价值转化闭环断裂。

　　业务端则面临“融而不革”的转型阵痛：传统“人工巡查、电话上报、现场调度”模式惯性强劲，与新系统形成明显冲突；自动化升级后，闸门远程控制、水量智能分配等环节权责边界模糊，考核机制未能同步适配；灌区管理单位、乡镇、农户三方数据与利益协同受阻，尤其是自动计量替代人工计量的付费方认可问题，需实现从认知到认同的转变。

　　问：您认为大模型在水利中的应用，现阶段最需要突破的瓶颈是什么？

　　唐宗仁： 从行业实践来看，当前水利大模型的规模化推广与落地应用，核心受制于物理机理融合不足与数据底座尚需完善两大关键问题，需重点突破。

　　技术层面，最核心的瓶颈是机理与AI“两张皮”，深度耦合还要突破很多瓶颈。通用大模型缺乏水文、水动力学核心物理约束；行业主流模式仍停留在“大模型做文本或时序分析﹢传统水文模型算核心结果”的松散拼接，尚未形成参数互训、误差闭环的一体化架构。

　　基础层面，数据“先天不足”制约训练与推理质量。水利数据存在小样本、高噪声、强异构特征，水文、气象、工程等多源数据标准不一、可靠性不足，部分数据输入源头不可靠；同时，水利数据涉及国家安全与隐私，云端训练风险高，本地化部署又面临算力、存储、运维成本压力，严重制约数据规模扩充与模型迭代效率。

　　破局关键在于两点：一是优先攻克“物理—AI融合”难题，构建嵌入水利专业知识的一体化模型，提升场景精度、可解释性与可追溯性；二是系统夯实数据底座，通过统一标准、治理质量、扩充极端样本，搭建安全合规的本地化数据与训练体系。

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