AI 赋能水利安全：十二大实战案例揭秘

日前，有读者询问是否存在 AI 技术助力水利工程安全生产的实证案例。为回应关切，本公众号特此整理汇总了相关案例，旨在提供参考。——编者按

水利工程安全直接关系到民众生命财产、生态平衡及国家水安全战略的实施。传统管理模式常面临监测盲区、响应迟缓及排查不精准等难题。近年来，AI 技术凭借精准识别、智能研判及高效响应等优势，与水利安全深度融合，在监测预警、隐患查治、应急抢险及管网运维等核心环节涌现出众多成功实践，覆盖水库、水网、河道及管网等多种场景，为水利安全构筑了坚实的科技屏障。以下精选典型案例予以详述。

案例一：南水北调丹江口大坝——AI 驱动全周期安全管控。

作为南水北调中线核心枢纽，丹江口大坝利用 AI 技术搭建数字孪生安全管理平台，融合物理机制与多源监测数据，构建仿真与监测联动的驱动模型。平台能实时追踪坝体位移、渗流量等关键指标，借助 AI 算法预判潜在隐患，落实大坝安全“四预”（预报、预警、预演、预案）协同机制；施工期，AI 可识别人员违规及设备异常，防范坍塌坠落事故；运行期，智能维护模型分析设备数据，实现故障预判与智能维保，推动安全管理由“被动应对”转向“主动防控”，确保工程长期稳定运行。

案例二：三门峡水利枢纽——AI 助推老坝智慧化重生。

素有“万里黄河第一坝”之称的三门峡枢纽，在运行六十余年后，依托 AI 与数字孪生技术启动智慧升级，构建现代化水库管理矩阵。利用无人船搭载多波束传感器、无人机激光雷达等设备，结合 AI 图像识别，对库区 52 条大断面及坝前 6 公里河道进行高精度测绘，分辨率达 0.5 米，首次实现水陆地形无缝融合监测；搭建 AI 分析模型，接入 327 个监测点实时数据，开发泥沙动力学模型模拟水沙运动，预测潼关高程变化，并构建“水利大脑”知识库，实现智能问答与预案生成，推动安全管理由“经验驱动”转向“算法驱动”，有效规避泥沙淤积与坝体老化风险。

案例三：上海城市排水管网 AI 监测——AI 构筑内涝与故障防线。

该项目融合 AI 图像识别与大数据分析，构建城市排水管网智能监测系统，实时掌握管网水位、流量及堵塞状况，并结合气象数据预判内涝风险。AI 模型可精准识别管网淤积、管道破损及泵站异常，识别准确率高达 93%，并自动生成处置方案；汛期，系统能提前锁定内涝点位，推送应急指令指导排水作业。启用以来，上海中心城区内涝隐患发生率下降 45%，管网故障处置效率提升 60%，有力保障城市排水安全。

案例四：浙江“AI 抗洪战士”机器人——AI 强化应急处突，降低一线风险。

浙江省应急管理厅联合企业研发的“AI 抗洪战士”四足机器人，是国内首款专为 flood 防控打造的 embodied intelligent 设备。该机器人以轮腿式平台为移动载体，集成双光谱云台、5G 模块及边缘计算单元，可替代人工深入暴雨、滑坡、洪水等高危场景，执行隐患巡检、险情侦察及人员搜救任务，解决传统人工无法抵达高危区及响应滞后的痛点。2026 年汛期演练中，该机器人在浙江余杭山区河道成功排查 3 处滑坡隐患、搜救 2 名模拟被困人员，响应时间较人工缩短 60%，大幅降低作业风险，为基层 flood 防控提供智能支撑。

案例五：浙江新安江水库——AI 智能巡检取代人工，提效隐患查治。

新安江水库部署 AI 无人机巡检系统，结合图像识别算法，实现库区岸线、坝体及溢洪道全域巡检。系统可精准识别坝体裂缝、冲刷及植被异常，准确率超 95%，巡检效率较人工提升 8 倍，有效克服人工巡检受天气地形限制、漏检率高的问题；同时，AI 数据模型整合巡检信息，生成隐患分级处置报告，实现“发现 - 预警 - 处置 - 销号”闭环管理。投用以来，累计排查隐患 46 处并全部及时处置，确保水库安全运行。

案例六：山东数字孪生水网项目——AI 赋能全域感知，构建立体监测网。

该项目深度融合 AI 与卫星遥感、北斗定位技术，构建“天空地水工”一体化监测网络，全面覆盖水情与工情要素。通过部署各类监测设备，整合多源数据，利用 AI 算法实现数据实时采集、传输与分析，准确率达 98.7%，有效破解人工巡检受环境制约短板，实现全域覆盖。此外，AI 智能调度模型可快速模拟水流演进，为水网安全运行及洪水防控提供精准数据支撑与科学决策依据，推动安全管理由“经验驱动”向“算法驱动”转型，显著提升安全保障能力。

案例七：江西数字孪生潦河水网——AI 助力流域风险精准防控。

该项目入选水利部典型案例，立足流域管理需求，构建“感知—预警—调度—控制”一体化智能调控体系，打造“天空地水工”立体监测网，部署雨量、水位等监测点 1773 处。依托 AI 大模型，建成多维度预警发布体系，通过短信、系统推送等多渠道确保预警直达责任人；2025 年汛期，项目滚动预报 112 次、发出预警 39 条、发布调度指令 35 条，在应对北潦河北支历史性强降雨中，提前 6 小时精准预报超警洪水，实现人员零伤亡，彰显 AI 在流域管控中的显著成效。

案例八：林波波河流域（跨境）——AI 数字孪生助力跨域安全协同。

由国际水资源管理研究所（IWMI）研发的林波波河流域数字孪生系统，集成 AI 机器学习，构建覆盖 40 万平方公里的安全监测与调度平台。系统接入 1408 条河道、305 个流量站及 303 个降雨站实时数据，通过 AI 算法实现流域水情工情实时监测与季节性预报，并开发水库容积监测工具，基于 AI 技术实现 1424 个水体及 96 座大坝的容积实时监测与水位预测，为跨境洪水防控与水资源调配提供智能支撑，目前已在南非、莫桑比克等国推广试用。

案例九：黄河“智能石头”监测系统——AI 攻克极端环境监测难题。

该系统在黄河流域河南段应用，通过在 14 处工程、171 道坝垛及 1962 个重点监测点部署嵌入 AI 感知模块的“智能石头”，实现全天候实时监测，有效解决暴雨、夜间等极端环境下的观测盲区；AI 模型实时分析数据，识别坝体位移与渗漏隐患，汛期累计发出预警 456 次，准确监测一般险情 35 坝次，实现“发现即定位、定位即处置”，为河道堤防安全监测提供创新实践。

案例十：大藤峡水利枢纽——AI 赋能应急调度与险情闭环处置。

作为珠江流域关键枢纽，该工程开发数字孪生安全风险与健康评估系统，整合 AI 与水利专业模型，构建洪水演进模拟与科学调度体系。AI 模型实时分析汛情工情数据，快速生成应急调度方案，提升水旱灾害处置能力；同时，通过 AI 任务派发与处置跟踪系统，实现风险闭环管理。投运以来，成功抵御 9 场次西江编号洪水，实施应急补水 16 次，累计补水 25.7 亿立方米，实现安全生产零重大事故目标。

案例十一：珠江水利科学研究院 ZKY-“大禹视水”——AI 赋能全域隐患精准排查。

该院研发的 AI 图像识别模型，基于 3 万余座水利工程超 15 年图像数据训练，可精准识别坝体裂缝、杂草等隐患及人员入侵、非法采砂等高危行为。模型嵌入自研“水利智盒”边缘计算终端，实现边端秒级告警、云端精准决策，已在全国 17 省区 3 万多项工程中推广，替代传统人工巡检，大幅提升排查效率，降低成本，实现隐患早发现、早处置。

案例十二：江苏农田水利 AI 监测——AI 守护农田灌溉安全。

该项目依托 AI 技术构建农田水利智能监测系统，实时监测灌溉渠道、泵站及水闸运行状态，通过图像识别精准识别渠道破损、泵站故障及水闸卡顿等隐患；同时，AI 智能调度模型结合农田需水量与气象数据，优化灌溉方案，避免浪费，防范溃决与过载事故。投用以来，覆盖农田超 100 万亩，灌溉效率提升 35%，未发生任何农田水利安全事故。

上述案例涵盖水利枢纽、水库大坝、数字水网、城市管网、应急防控及农田水利等多场景，涉及大型工程与中小型项目，全面展示 AI 技术在水利安全生产中的应用成效。这些案例均实现了从“被动应对”向“主动防控”的转变，其技术模式具备较强的可复制性与推广性，为各类水利项目安全生产提供了宝贵借鉴，推动水利安全管理向数字化、智能化高质量发展。