第二部分 把握数字孪生水利建设的重点与难点 目 录 一 技术方面的难点 二 管理方面的难点 算据 算力 算法 业务应用 网络安全 标准 工作协调 资金投入 人才培养 应对思路 通过数字孪生水利建设牵引、 倒逼物理监测， 主要是构建天空地一体 化感知网， 支撑数字孪生流域与物理流域交互的精准性、 同步性、 及时性。 一是升级改造传统水利监测站网。 在水文、 、 全过程数字化场景需 要， 无法支撑数字孪生流 域与物理流域交互的 精准 性 、 同步性 、 及时性， 特 别是应对山洪灾害防御。 一 攻克数字孪生水利建设技术方面的难点 1. 算据方面 ( 感知 ) 难点 应对思路 主要建设统一的多时空多尺度水利数据底板。 一是建设覆盖全国的一级数据底板。汇聚流域和省区建设成果， 满足整 体 形势分析、大区域 缺少， 跨 行业数据方面， 防洪保护区、 蓄滞洪区等区域村庄 、 经济社 会、基础设施等数据不掌握。 一 攻克数字孪生水利建设技术方面的难点 1. 算据方面 ( 底板 ) 应对思路 主要是满足数字孪生水利算力需求。 一是扩充计算资源， 针对相控阵雷达、 区域气候模式预报、 分布式 水 文模型、 格网化水力学模型等超大规模方程团迭代解算， 以及精细化时 空

中自我优化，逐步提升其决策的精准性与效率。例如，当模型检测 到某一路段出现拥堵时，可以自动调整信号灯的配时方案，并同时 向周边车辆推送绕行建议。此外，模型还能够根据历史数据与实时 反馈，自适应调整其预测与决策策略，以应对复杂的交通环境变 化。 为了确保模型的实际应用效果，交通治理 AI 大模型还需要与 现有的交通管理系统进行无缝集成。通常，模型会通过 API 接口与 交通信号控制系统、交通信息发布平台以及车载导航系统进行数据 段和不同天气条件下的交通流量变化，据此调整交通信号灯的配时 方案，以减少交通拥堵和提高道路通行能力。 此外，AI 大模型还具备自动检测交通异常事件的能力，如交通 事故、道路施工等，并快速生成应对策略，如重新分配交通流量、 调整信号灯计划等，以最小化事件对交通系统的影响。 通过这些核心功能，AI 大模型不仅能有效提升城市交通的日常 管理效率，还能在特殊事件或突发事件中发挥关键作用，确保交通 优化交通管理策略，适应城市发展和交通需求的变化。 1.1.2 在交通治理中的应用背景 随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，交通拥 堵、事故频发、环境污染等问题日益凸显，传统的交通治理手段已 难以应对复杂多变的交通场景。AI 大模型凭借其强大的数据处理能 力、深度学习算法和跨场景协同决策能力，为现代交通治理提供了 全新的解决方案。AI 大模型能够实时分析海量交通数据，包括车辆 流量、行人行

《应急平台标识规范：第一部分（试行）》 5. 《突发事件预警信息交互协议（试行）》 6. 《突发事件信息报送交换协议（试行）》 7. 《专业预测预警应用整合规范（试行）》 8. 《湖北省突发事件应对办法》 9. “ 《湖北省 十二五 ”期间应急体系建设规划》 10. 《湖北省政府应急平台体系建设技术要求》 11. 《武汉市电子政务建设管理暂行办法》 1.4.3 技术标准与规范 指导，通过物联网相关跟踪定位技术，实现对现 场人、物体的跟踪监控， 为救 援 “ 提供技术支撑，全面提升应急管理综合能力，有效应对风险，实现 事前、 事中、事后 ”全面安全保障。提高风险应对协同响应能 力、快速处置能力， 提 高示范区应急响应能力。 （5）增强对突发公共事件的分析及综合研判能力 突发事件应对过程中，在专业部门预测预警、风险隐患监测防控及应急保 障系统的基础上，结合事件链及现场监测数据，运用分析模型，预测可能发生 采集所需的传感器及其传输系统，包括指挥通信系统、计算机网络、物联网综合 接入系统、视频会议系统、图像接入系统、主机存储系统等的建设部署。 4．移动平台建设 为进一步提高开发区城市运营及应急管理的现代化水平，提升应对各类事 件的处置能力，保障事件现场与开发区指挥中心之间的联络畅通，为领导及处 置人员在事发现场及时了解和掌握事件发生发展状况，进行应急处置和指挥决 策，需加强建设移动平台，包括中型移动平台、小型移动平台和手机工作平

人工巡逻和监控摄像头，虽然在一定程度上保障了景区的安全，但 面对日益复杂的安防需求，其局限性逐渐显现。人工巡逻的效率低 下，监控摄像头的实时性不足，以及面对突发事件的快速响应能力 欠缺，都是当前景区安防面临的挑战。为了应对这些挑战，AI 智能 安防技术应运而生，通过结合人工智能、大数据分析和物联网技 术，全面提升景区的安防水平。 AI 智能安防系统通过以下几个方面的应用显著提升景区的安全 管理能力： - 实时监控：利用高清摄像头和 设备布局根据景区 地形和人流分布进行优化设计，同时支持多模态数据融合，提高数 据采集的准确性和丰富性。 传输层采用 5G 和 Wi-Fi 6 等高速通信技术，确保数据的高效、 低延迟传输。为应对景区复杂环境，系统支持多链路备份和动态路 由优化，避免因网络中断或信号干扰导致的数据丢失。 数据处理层是系统的核心，包括边缘计算节点和云端服务器。 边缘计算节点部署在景区关键区域，用于实时处理本地数据，减少 功能，以便为摄像头等前端设备供电，减少布线 复杂度。 存储设备的选择需根据景区的监控点位数量和视频保存周期确 定。建议采用分布式存储架构，支持 RAID 5 或 RAID 6 以提高数据 可靠性，并配备热备盘以应对硬盘故障。同时，存储设备应支持视 频压缩和智能检索功能，以降低存储成本和提高检索效率。 部署时需遵循以下原则： - 摄像头应覆盖景区的主要出入口、交通干道、人群密集区域和危 险区域（如悬崖、水域）。

台收集并分析用户的用水行为，进而进行个性化的水费计量与服 务，将资金投入与用户需求精准对接。此外，构建模拟模型能够帮 助管理者在面临极端气候条件时，制定应急预案与供水保障策略。 综上所述，水务 AI 数字化转型不仅是应对当前水务管理挑战 的必要手段，更是实现水务可持续发展的重要途径。未来，随着科 技的不断进步，水务行业将更加依赖创新技术，以确保水资源的合 理利用与环境保护的双重目标得以实现。 1.1 数字化转型的背景 用水信息，提高用水效率。  实现精细化管理：基于数据分析，实施差异化的水价策略，优 化资源配置。 这些背景因素共同推动了水务行业的数字化转型，使其朝着更 加智能和可持续的方向发展。为了应对未来的挑战，水务企业需要 在技术应用、管理模式和服务方式等方面进行深刻的变革，进而实 现全面的数字化转型。通过构建智能化水务管理体系，不仅能够提 升运营效率，还能为用户提供更高质量的水务服务，推动社会的可 升了客户用水体验。这样的案例为水务行业的数字化转型提供了宝 贵的经验与教训。 综上所述，水务行业目前正处于一个转型的关键时期，亟需解 决资源短缺、设备老化和管理滞后的问题。借助数字化工具与技 术，能够更好地应对行业面临的挑战，提高水资源的管理与服务效 率，从而保障社会的可持续发展。 1.2.1 行业挑战 水务行业虽然在持续发展，但面临着一系列重大挑战，这些挑 战不仅影响到水资源的管理和分配，也对行业的可持续发展产生深

———基于 “技术-组织-环境” 分析框架 韩振燕, 徐智健 (河海大学公共管理学院, 江苏 南京 210000) 摘 要: 打造高质量的智慧养老服务是转变传统养老服务模式、 顺应时代发展、 积极应对人口老龄化的必然要 求。 基于 “技术-组织-环境” 的 TOE 分析框架, 数字技术赋能智慧养老的内在逻辑主要体现为以数字技术为 驱动力、 以养老需求为推动力、 以政策方针为牵引力, 并存在数字挑战的技术困境、 养老服务已经成为社会关 注的焦点之一。 为回应老年人日益多元化的养老服务 需求, 满足老年人群体对美好生活的向往, 2022 年 《 “十四五” 国家老龄事业发展和养老服务体系规划》 提出 “积极应对人口老龄化国家战略的制度框架基本 建立, 老龄事业和产业有效协同高质量发展, 居家社 区机构相协调、 医养康养相结合的养老服务体系加快 健全” 的发展目标。 而在养老服务体系的建设进程 中, 照护服务需求持续增长、 数字技术赋能养老服务已经被广泛认 可, 成为推动养老服务高质量发展的核心力量。 政策 支持智慧养老的发展, 旨在借助先进技术和数字化手 段提升养老服务水平, 满足老年人多样化需求, 促进 养老服务行业的现代化和智能化发展, 以应对人口老 龄化带来的挑战, 并为老年人提供更优质、 便捷的养 老服务体验。 智慧养老概念最先由英国生命信托基金会提出, 彼时被称为 “全智能化老年系统”, 该系统意在打破 第 9 期 韩振燕

......................................................................................96 8.4 风险管理与应对措施................................................................................................. 的支撑。例 如，5G 网络的普及为城市级物联网设备的高效连接奠定了基础， 而大数据和云计算则为城市管理提供了实时数据分析和决策支持能 力。此外，AI “ ” “ 技术的引入使得城市管理从 被动应对 向 主动预 ” 防 转变，极大地提升了城市运营效率和居民生活质量。 然而，智慧城市建设仍面临诸多挑战。首先，数据孤岛问题依 然存在，不同部门之间的数据难以实现有效共享，导致资源浪费和 决策 注入等网络安全威胁。 在系统架构方面，应采用微服务架构，以确保系统的高可用性 和可扩展性。每个功能模块都应独立部署，便于后续的维护和升 级。同时，系统应支持云原生技术，充分利用云计算的弹性资源， 以应对业务高峰期的需求。 以下是一些关键的技术需求总结：  高效的数据处理能力，支持大规模并发请求；  先进的 NLP 技术，实现文本分类、情感分析等功能；  多语言支持，适应不同语言背景的市民；

1.4 项目风险及应对措施......................................................................12 1.4.1 项目主要风险..................................................................................12 1.4.2 应对措施...... 问题回复。服务中心根据提交问题的进行分析，制定解决方案并进行实施 的解决，同时做好变更记录。将解决方案汇总后及时向问题提交单位或问题交 办单位作出回复，并将分析过程和问题产生原因一并提交。 1.4 项目风险及应对措施 1.4.1 项目主要风险   技术风险： 信息技术的发展是日新月异的，在系统建设时采用的有关技术和标准可能 随着时间的流逝而脱离主流技术路线，从而带来较大的风险。   安全风险： 术等方 面移交不清晰，其影响尤其巨大。 1.4.2 应对措施 1.4.2.1 总体应对措施   技术风险应对: 通过深入扎实的调研，对国内外类似项目所采用的软硬件平台和技术标准 有清晰的了解，进行综合比较、分析论证，选择最主流、先进、成熟、稳定和 实用的技术进行建设，把这方面的风险控制在最低限度。   信息安全风险应对: 系统运行安全控制：建设系统运行日常管理制度； 系

算力和数据安全推向全球科技竞争的战略高地。然而，这一进程伴 随着两大结构性挑战：其一，算力供需的不平衡严重制约了大模型的规模化部署和普及；其二，数 据资产在跨组织、跨地域流动过程中的安全风险阻碍了协同与创新。 为应对这一挑战，华为秉持“构建开放安全可信的算力基础设施”这一核心理念，依托端管云协同架构， 融合机密计算、机密存储、可信网络等多维度安全能力，构建了华为算力基础设施安全技术体系 （HCIST），实现数据与模型资产的全生命周期保护。 统一技术体系的组成部分，也可根据不同算力环境的需求进行灵活解耦与组合， 实现面向异构平台的安全部署方案。通过这些安全方案及其组合，华为计算场景算力基础设施安全 体系既可以防御传统网络安全风险又可以应对全新的 AI 安全挑战。 华为计算场景算力基础设施安全参考架构如图 2 所示，包含了四层安全防护方案，层层递进，纵深 防御，为客户提供 AI 时代的算力安全保护。第一道防线是传统的边界安全防线，由防火墙，IDS 应用度量与远程证明服务，能够对 关键文件、强制访问控制策略及 NPU 运行状态进行持续度量，从而有效防范 NPU 关键软件组件的 非授权修改，保障 NPU 软件栈的完整性与应用安全。 NPU 机密计算 为应对现实场景中复杂的信任格局，昇腾平台提出了以 NPU 为根、从硬件到运行时的全栈机密计算 体系，命名为昇盾（NPU TEE），这一安全体系“以 NPU 为信任边界”，处于非可信域的主机系统， 包括主机侧操作系统、驱动、AI

务物联数据专网、无线 宽带专网等网络，将应急体系建成一个具有强大的信息感知和通信能力的网络和平台，以 满足日益增长的应急体系中设备设施和业务环境的动态监控、风险管理、突发事件预警以 及统一指挥调度和应对的需求，提升应急管理领域的安全运行水平和应急管理能力。同 时，促进城市不同部门、不同层次之间的信息共享、交流和整合，提高城市资源利用效 率，满足城市对各种信息的获取，智能感知、信息资源共享及合理使用，为整个城市应急 不仅仅是信息平台，也不仅仅是指挥平台 , 而是信息获取、应急智能、决策 指挥的集成与综合的“大系统”。 Page8 发展趋势 智慧应急通过有机融合政府应急管理与日常公共服务，从而更加积极主动、快速有效地 应对各种突发事件，实现可持续和谐稳定发展。我们认为，今后在如下方面会有重大发展应 用： 物联网 应用 物联网 应用 应急通 信领域 应急通 信领域 应急通 信系统 应急通 信系统 物联网感知技术将与应急建设实现融合发 通、物联泛在、信息共享、信息智能分析处理等技术手段，有机融合政 府应急管理与日常公共服务，从而更加积极主动、快速有效地应对各种 突发事件，实现可持续和谐稳定发展。将城市应急体系建成一个具有强 大的信息感知和通信能力的网络和平台，以基于此平台的多个应用子系 统满足城市应急体系中设备设施和业务环境的动态监控、突发事件预警 以及统一指挥调度和应对处置的需求，保证跨部门、跨区域以及不同职 能部门之间的统一指挥协调和联合行动，提升城市应急管理能力。