數(shù)據(jù)不夠準,應用范圍窄!智慧水務推進還有哪些瓶頸?
2022-12-06 10:12:23
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, 在這屆ICA大會上,智慧水務是一個絕對的熱點,大會還專門設置了一個研討會環(huán)節(jié),主題就是“ICA和智慧水務在中國”。這是一次線上研討會,所有人都在自己的辦公室里,使用Zoom分享和討論。雖然這樣做的目的是為了避免疫情影響,但是通過信息化技術,遠程討論智慧水務,這種形式本身似乎就在宣稱,數(shù)據(jù)必將改變未來。
, 研討會演講的嘉賓很多,大體可以分為3類:第一類是北控水務、深圳水務等水務公司的高管;第二類是金控數(shù)據(jù)創(chuàng)始人、阿里云水務總監(jiān)、卓邦科技CEO等智慧水務解決方案提供商;最后一類則是以市政華北研究院為代表的研究設計機構(gòu)。
, 智慧水務是一個非常大的概念,基于自身角色與不同的探索,嘉賓分享的視角各不相同。不過總體來說,這些分享聚焦在3條大主線上:一是智慧水務的頂層信息控制構(gòu)建,這也是分享最多的主題,二是具體場景的閉環(huán)設計,最后則是支持智慧水務的底層硬件技術。對應IWA與百度在2021年發(fā)表的《人工智能賦能數(shù)字水務》白皮書里的劃分,三條主線分別對應著“基礎技術平臺”、“業(yè)務場景”以及“智能化應用”。
, 3個小時的分享,展示了智慧水務在國內(nèi)取得的巨大成果,同時在討論與碰撞中,也明確了智慧水務必須要解決的幾個關鍵挑戰(zhàn)。因為參會嘉賓都是目前國內(nèi)智慧水務領域的前行者和領導者,因此他們遇到的問題及思考,具有很強的代表性,值得認真梳理。
, 根據(jù)研討會參會者的分享討論,國內(nèi)智慧水務面臨的關鍵挑戰(zhàn)可以總結(jié)為4個“不夠”:“不夠硬”、“不夠深”、“不夠廣”、’“不夠準”。
, 1 不夠硬
, 智能硬件結(jié)合成最薄弱的環(huán)節(jié)
, 目前水務企業(yè)的智慧化升級多集中在數(shù)據(jù)化平臺這類“軟”智慧上,在需要與智能硬件結(jié)合的“智能化應用”層面,水務企業(yè)涉及較少,所以目前智慧水務的現(xiàn)狀就是普遍“偏軟”而“不夠硬”。比如深圳水務林總分享的“一體化運營平臺”,阿里云水務總監(jiān)周總展示的阿里為重慶水務、上海城投水務構(gòu)建的不同數(shù)據(jù)平臺等等,都屬于“軟智慧”升級。
, 那為什么智慧水務會出現(xiàn)“偏軟”的局面呢?
, 一方面是因為數(shù)據(jù)可視化,打通數(shù)據(jù)孤島本身就是實現(xiàn)整體智慧水務提升的前提,所以大家都在做;另一方面,阿里云、百度云、金控數(shù)據(jù)等軟件公司都能提供整體解決方案,因此信息化升級的難度相對較??;再者這種信息化改造視覺沖擊明顯,項目成就感與可展示性也比較強。相對而言,需要與智能硬件結(jié)合的“硬智慧”升級就比較吃虧了,一方面“硬智慧”需要智能硬件的配合,而這方面目前支持很弱;其次,“硬智慧”通常解決的是桌面下的實際問題,這類問題專業(yè)性強、理解門檻高,而展示效果卻遠遠不及“軟智慧”升級帶來的沖擊力。
, 但是水務不僅僅是數(shù)據(jù)流,水鏈中幾乎每個環(huán)節(jié)都需要與硬件設施結(jié)合,因此要實現(xiàn)“智慧水務”,不僅需要頂層信息控制這類“軟”平臺的構(gòu)建,更需要桌面下的“硬智慧”支撐。沒有“智能化應用”的支撐,數(shù)據(jù)化平臺就無法與具體場景深入結(jié)合,控制平臺與實際業(yè)務就容易變成上下兩張皮,而要實現(xiàn)“智能化應用”,就必須有大量智能硬件的支持,因此“硬智慧”是智慧水務繼續(xù)發(fā)展的基礎。
, 智能硬件非常重要,但是結(jié)合具體水務應用的智能硬件幾乎都需要定制開發(fā),無法從其它行業(yè)直接獲得解決方案,因此“硬智慧”是現(xiàn)在智慧水務中最薄弱的環(huán)節(jié),也是智慧水務面臨的第一個關鍵挑戰(zhàn)。
, 2 不夠深
, 軟件公司對水務業(yè)務“吃不透”
, 傳統(tǒng)水務企業(yè)信息化升級時,通常都會借助第三方力量,在數(shù)據(jù)上云和智能化處理成為新主流的今天,那些在互聯(lián)網(wǎng)領域積累了豐富經(jīng)驗,擁有大量實操案例的云平臺軟件公司,自然而然的就成為了水務企業(yè)首選的外部合作者。
, 引入這些外部合作者的好處是顯而易見的,首先這些互聯(lián)網(wǎng)公司對數(shù)據(jù)化平臺理解深刻,提供的解決方案自然更加可靠;其次通過合作,這些互聯(lián)網(wǎng)公司不僅提供了產(chǎn)品,同時也將自己對數(shù)據(jù)和智能化的理解,輸出給了傳統(tǒng)水務企業(yè)。這些對業(yè)務、數(shù)據(jù)的深刻洞見,能夠幫助傳統(tǒng)水務企業(yè)更加高效的運用中臺處理業(yè)務,而這對于傳統(tǒng)水務企業(yè)的智慧化改造,無疑是至關重要的。
, 因此從阿里云水務總監(jiān)周總的分享中,我們可以看到,這幾年阿里云已分別為重慶水務、深圳水務、上海水務等等多個水務企業(yè)提供了信息化平臺升級服務。借助這些項目,阿里云也將自己“厚中臺、薄業(yè)務”的數(shù)字鏈路思想輸出了合作的水務企業(yè),不過在業(yè)務推進中,阿里云也感受到了很多阻礙,因此周總在分享的最后也提出了水務大數(shù)據(jù)平臺實施的3個難題,分別是:“體力難題”、“腦力難題”以及 “文化難題”。
, “體力難題”是指如何收集數(shù)據(jù),很多數(shù)據(jù)需要人工填寫,這不像互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),數(shù)據(jù)天然都留存在網(wǎng)絡上,水務場景中,很多數(shù)據(jù)還需要人工采集與上傳?!澳X力難題”是指如何帶入具體應用場景,如果無法理解業(yè)務,數(shù)據(jù)平臺就無法起到賦能的作用,然而水務領域很多應用場景既瑣碎又復雜,軟件公司要深刻全面的理解是一件非常困難的事情。“文化難題”則代表了傳統(tǒng)公司與數(shù)據(jù)化軟件公司之間的理念差異。
, 這三個“難題”,其實體現(xiàn)了純信息化軟件公司,面對傳統(tǒng)水務業(yè)務時的困惑,也反應出傳統(tǒng)水務企業(yè)在數(shù)據(jù)化轉(zhuǎn)型時,出現(xiàn)的“基因”沖突。
, 一方面,軟件公司感受到數(shù)據(jù)化業(yè)務實施中的巨大阻礙;另一方面,在討論中,水務企業(yè)則反饋專業(yè)軟件公司對水業(yè)務理解不夠,這是傳統(tǒng)水務企業(yè)向智慧水務升級時普遍會遇到的難題,因為對業(yè)務吃的不透,軟件公司容易簡單平移互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的中臺思路,這樣后期就會出平臺與業(yè)務脫節(jié)或者不匹配的問題,導致設計出的信息化平臺無法有效幫助自己管控業(yè)務。
, 因此,水務企業(yè)對數(shù)據(jù)化的認知需要進一步提升,而軟件公司也需要投入更多時間和耐心,更加深刻的理解具體業(yè)務,只有這樣的雙向奔赴,才能解決理解“不夠深”這個關鍵挑戰(zhàn)。
, 3 不夠廣
, 智慧水務應用領域還比較窄
, 在針對一個具體應用場景的閉環(huán)設計上,也就是在“智能化應用”層面,福州水務的魏總分享了“供水管網(wǎng)的水利模型建設以及應用”,福州水務利用模型系統(tǒng)進行預測,用模擬值與實測值比較,實現(xiàn)了對管網(wǎng)問題的快速發(fā)現(xiàn)與定位,不僅提升了解決問題的效率,并且在管網(wǎng)提升改造中,給管網(wǎng)布局調(diào)整,也提供了有益參考。
, 此外蘇州水務公司的丁總則分享了幾個污水泵站協(xié)同匹配,實現(xiàn)“分流制污水在線調(diào)蓄系統(tǒng)”項目。
, 通過自動協(xié)同調(diào)蓄,城東區(qū)域各個泵站的使用效能得到了有效提升,解決了過去 “旱的旱死,澇的澇死”的問題。另外深圳水務林總分享了將積水退水時間從2h縮短至30min的“全聯(lián)動數(shù)字排水防澇系統(tǒng)”。
, 通過這三個案例分享可以發(fā)現(xiàn),在整個水務環(huán)節(jié)中,供排水調(diào)度,是一個相對獨立的模塊,這個模塊與水本身特性關聯(lián)不大,僅僅與水量水壓相關。因此相對來說,供排水管網(wǎng)調(diào)度很適合作為水務企業(yè)嘗試“智慧水務”的試水載體。
, 作為硬幣另一面,我們也可以看到,在“智能化應用”層面,目前水務企業(yè)的發(fā)力集中在供排水領域,而對于比如“智慧加藥”、“智慧曝氣”、“水質(zhì)預測”等水處理環(huán)節(jié)涉及較少,也就是智慧水務應用領域還比較窄,“不夠廣”。
, “不夠廣”與智慧水務 “不夠硬”既有重合也區(qū)別,“不夠硬”主要是因為智能硬件的缺乏,而“不夠廣”除了因為智能硬件的限制之外,也是由于需要將AI技術與水處理專業(yè)知識相結(jié)合,這樣的結(jié)合,有很高的技術難度。
, 雖然很難,但是如果想要持續(xù)提升智慧水務的水平,就必須直面“不夠廣”的挑戰(zhàn)。
, 4 不夠準
, 數(shù)據(jù)準確性成困擾智慧水務推進的關鍵
, 在分享和討論中,很多嘉賓都提到了“數(shù)據(jù)準確性”問題?!皵?shù)據(jù)準確性”無疑是非常重要的,基于錯誤數(shù)據(jù),永遠得不出正確的結(jié)論,所以只有“數(shù)據(jù)準確”,才能讓基于數(shù)據(jù)做判斷的系統(tǒng),給出正確的決策,因此“數(shù)據(jù)準確”是“智慧水務”的基礎。
, 造成數(shù)據(jù)不準的原因大體有兩個:一是基層技術人員對數(shù)據(jù)不重視,在采集與上傳時敷衍馬虎,導致數(shù)據(jù)失真;二是受限于底層硬件的性能。
, 對于第一種原因造成的數(shù)據(jù)“不夠準”,需要通過提升管理,提升整個企業(yè)對數(shù)據(jù)化的認知來解決;對于第二種,則只能通過技術更新,從硬件本身進行提升。
, 北控水務副總裁劉偉巖博士,專門提出了如何確保數(shù)據(jù)準確問題,作為管理著1300多座水廠,建立了行業(yè)內(nèi)第一個智慧水務平臺BECloud的北控水務集團專門負責智慧水務推進的副總裁,劉偉巖博士的問題無疑說明,數(shù)據(jù)“不夠準”已經(jīng)成為困擾智慧水務推進的關鍵問題。
, 對于如何確保“數(shù)據(jù)準確”,阿里的周總提出了“檢驗算法”的思路、就是在數(shù)據(jù)平臺中,專門拿出一部分算力對數(shù)據(jù)進行反算,效驗數(shù)據(jù)是否真實;福州水務的魏總與紹興水務的林總,則從加強管理提升“數(shù)據(jù)準確性”的角度進行了分享。這兩種不同思路,可以互相協(xié)同,同時也體現(xiàn)了不同的身份視角。
, 5 結(jié)語
, 金控數(shù)據(jù)CEO楊總分享的內(nèi)容非常特別,他的分享同時橫跨了頂層的信息智能化與底層智能硬件,作為傳統(tǒng)水務出身,又已深耕水務數(shù)據(jù)化多年的水務人,這種橫跨不僅體現(xiàn)了金控數(shù)據(jù)對智慧水務的理解,表明了金控未來發(fā)力的方向,同時也代表著水務圈對4個“不夠”挑戰(zhàn)的思考與探索。
, 通過今年的ICA大會,特別是“ICA和智慧水務在中國”研討會,我們可以發(fā)現(xiàn)——幾年前,智慧水務還只是一個概念,現(xiàn)在智慧水務已經(jīng)開始逐漸落地,變成了一個個具體的項目,智慧水務“未來已來”。
, 而隨著智慧水務的不斷推進,誰能先解決“不夠硬”、“不夠深”、“不夠廣”和“不夠準”這4個關鍵挑戰(zhàn),誰就能贏得智慧水務的下半場。
, 原標題:數(shù)據(jù)不夠準,應用范圍窄!智慧水務推進還有哪些瓶頸?
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