「分布式智能云说直播间」第二期丨分布式智能云+水利：以科技守护江河安澜
近年来，智慧水利建设正成为推动新阶段水利高质量发展的重要引擎，驱动水利行业向更智能、可持续的方向跃升。为响应国家推进数字孪生水利建设的战略部署，浪潮云在水利部信息中心“上善”水利大模型开源框架上，打造全国首个生产级水利行业大模型簇——海若·上善水利大模型。
5月14日，由浪潮云主办的「分布式智能云说直播间」第二期直播聚焦分布式智能云在水利领域的应用与实践，特邀浪潮云水利大模型解决方案专家杨镇铭进行分享，深度剖析分布式智能云面向水利领域的应用场景及其为智慧水利发展带来的变革与机遇。
Q：分布式智能云如何赋能水利建设?
传统水利管理中，面临着业务系统碎片化、业务系统操作复杂等问题。此外，决策主要依赖人工经验或简单统计模型，难以应对复杂多变的水利场景。
面向水利领域，分布式智能云通过“入云”构建面向水利的可运营私有云，涵盖云计算、云存储、云安全等全方位的云服务，为水利数据的存储、处理和安全保障提供了坚实的算力基础。同时，通过“入端”驱动水利行业智能端设施建设，以“云涌・水文智测站”“云小涌”具身智能产品实现了水利数据的实时、精准采集，构建起“空天地水工”一体化全要素全天候动态监控体系。
其中，海若・上善水利大模型是核心所在。作为全国首个生产级水利行业大模型簇，其不仅能够“听懂”水利专业语言，将复杂的水利任务进行合理分解，为水利问题的分析和解决提供有力支持，同时驱动各类水利设施装备，实现智能化的控制与管理。
Q：应对极端天气引发的水利灾害时，具备哪些独特能力？
面对极端天气引发的水利灾害，面向水利领域的分布式智能云具有快速精准监测预警、智能优化调度和远程协同应急指挥等独特能力。
借助多模态遥感数据和智能监测设备，实时获取水位、流量、雨情等关键信息，海若・上善水利大模型迅速分析处理，精准预测灾害发生的时间、地点和影响范围，及时发出预警。在灾害应对过程中，根据实时监测数据和预演结果，智能优化水利设施调度方案，如合理控制水库泄洪量。此外，通过云平台和数字孪生技术，实现远程协同应急指挥，各部门可实时共享信息、协同工作，提升应急响应速度和救援效率，最大程度减少灾害损失。
Q：与传统水利管理方式相比，在成本控制方面有哪些优势？
传统水利管理依赖大量人工巡检和简单设备，人力、设备及维护成本高，且数据处理和决策效率低，易因决策失误造成经济损失。
水利分布式智能云借助“云涌・水文智测站”和“云小涌”具身智能机器狗等智能端设施，实现自动化、远程化监测，减少人工巡检频次，降低人力成本。其设备稳定性高、使用寿命长，能有效降低设备更新和维护成本。同时，依托分布式智能云强大的数据处理和分析能力，可快速准确地为决策提供支持，从整体上实现更高效的成本控制。
Q海若·上善水利大模型如何提升水利决策科学性？
海若・上善水利大模型整合了历史数据、实时监测数据等海量的水利数据，通过其强大的数据分析和学习能力，能够对水情、雨情、工情等进行精准预测和分析。
在洪水来临前，可以准确预报洪水发生的时间、规模以及可能的影响范围，为防洪决策提供科学依据。在水资源调度方面，根据不同地区的用水需求、水库蓄水情况等多源数据，制定出最优的调度方案，大大提升了水利决策的科学性和合理性。
“分布式智能云+水利”有效解决了传统水利领域面临的诸多难题，提升了业务查询效率、数据检索效率和决策效率，增强了多维度分析能力。未来，浪潮云将继续依托分布式智能云，加大在水利领域的研发投入，推进数字孪生水利建设走深走实，为水利领域的智能化发展持续赋能。