人工智能（AI）技术与水利科学的深度融合，正深刻重塑全球治水理念与实践范式。从实时监测、预报预警，到智能调度、智慧运维，AI技术凭借其数据驱动决策、复杂系统建模和动态环境适应等能力，正成为破解水利行业传统瓶颈，提升水利新质生产力的关键驱动力。当前，全球水利领域的AI应用已从单点技术突破迈向系统集成，学术研究与技术创新呈现出跨学科融合、多技术协同、全场景覆盖的发展态势。

水利工程与水资源管理，是一门高度依赖野外数据采集、数值模型模拟和多维协同调度的学科。在气候变化加剧与人类活动深度干预的双重背景下，当代水安全问题已演化为多重风险交织的复杂局面：洪涝、干旱、水污染与地下水超采并存，降雨—产流—汇流—演进—库群调度等多过程多维耦合强，防洪减灾、水资源保障、水力发电与生态修复等多目标协同要求高。传统水文与水动力学模型在面对非稳态响应增强、多源扰动不确定性放大，以及无资料或资料代表性不足的中小河流时，日益暴露出参数率定难、预见期短、计算耗时长等短板。

与此同时，"天空地水工"一体化监测网络加速布局，卫星遥感、物联网高频传感器及历史水文工情数据快速积累，加之算力跃升与机器学习算法日趋成熟，水利研究范式正从经验归纳、物理模型驱动，迈向"物理机理模型+数据驱动+智能协同"的新阶段。可以说，AIfor Water不是简单的"AI+水利"技术堆砌，而是面向复杂水问题，融合多源异构数据、深度学习算法、物理机理模型与行业业务知识的新型交叉研究方向，其核心在于提升水利系统全链条的感知精度、模拟保真度、预测预见期与决策科学性，推动水科学研究从经验驱动、单一模型驱动走向物理与数据双轮驱动的智能协同。

AI赋能水利的三维路径：数据、知识与决策

从科技创新应用来看，人工智能对水利的赋能主要体现在三个维度：数据层、知识层与决策层：

数据层方面，利用人工智能实现卫星遥感降水、天气雷达、地面雨量站、河道水位、土壤墒情、土地利用及无人机影像等数十类异构多模态数据的自动同化，智能剔除异常噪点，自动补齐缺失值，完成时空配准，有效破解传统人工预处理费时费力且精度不稳的难题，为后续模型运行提供高质量数据输入。

知识层方面，发展人工智能与物理机理混合模型，突破传统模型在无资料地区无法率定参数的困局，通过迁移学习依托地形、植被、卫星降水等遥感数据训练径流模型，实现对广大中小河流洪水预报的空间覆盖。

决策层方面，将人工智能嵌入降水预报、洪水预报、库群联合调度与风险调控的全过程业务链条，为实时防洪决策与灾后评估提供可靠支撑。在防汛抗旱一线，AI辅助生成的调度方案可同时考虑雨情、水情、工情等多维约束条件，实现水文预报与水利工程联合调度。

数字孪生流域：AI赋能水利的前沿实践

当前，AI赋能水利的学术研究与工程实践正朝着更智能、更高效的方向迈进，其中数字孪生流域的构建是最具代表性的前沿方向。数字孪生流域通过AI、物联网、大数据、云计算等技术，构建物理流域的虚拟镜像，实现对真实流域的实时模拟、动态监测和智能调控，是对现实物理世界的全面准确的数字化复刻。

全要素构建物理流域更精准的数字映射。综合运用遥感、激光点云、BIM等技术，精准还原全域水系脉络、水利工程实体、地形地貌特征及社会经济要素。通过接入雨水工情物联网感知数据，在数字空间同步构建水利模型，确保虚拟流域精准映射洪水演进规律与工程调度响应机制，为后续推演奠定坚实的数据底座。

在虚实交互中更智能的洪水风险预演与情景分析。依托高保真数字底板和算力资源，模拟不同量级暴雨下的洪水全链条演进过程，推演洪峰抵达时间、最高水位、淹没范围及退水时间。通过多情景对比分析，提前识别薄弱环节与风险点位，让潜在风险"算得清、看得见"。

基于科学预演实现更智慧的调度与指挥。在数字空间中反复测试推演多种调度方案：如何精细调控水库群？如何精准拦蓄与错峰？如何科学启用蓄滞洪区？自动筛选出综合效益最优的方案，并自动形成调度指令，真正将数字世界的"算力"转化为物理世界的"防御力"。

AI赋能水利的未来展望

总结AI在水利赋能的研究和应用，思考其未来发展前景和挑战，有以下几方面的认识，供讨论和指正。

AI赋能水利是水利新质生产力发展的必然需求，是用数字智能破解传统治水的底层短板，推动水利从经验治水、人工治水向数据治水、智能治水的转变，是重构水利生产力重要的创新引擎，是保障水利行业高质量发展的必由之路。

AI不会取代水利专业模型。物理模型为AI提供科学边界，AI为物理模型提升计算效率。AI将从数据、知识和决策三个层面赋能水利，提升水利系统的精准感知、科学理解与智能治理能力。AI将会改变现有的研究范式，推动学科的发展进步，提升综合业务能力，但AI不会取代水利专业模型，其应用仍依赖物理机理、边界条件和领域知识的约束。

AI发展带来新的挑战。近年AI论文快速增长，特别是2015年后明显加速，增速显著高于非AI研究。但AI快速发展推动数据、算力、平台和人才资源向优势国家与机构集中，呈现马太效应；未来智慧水利竞争将不只是单个模型或算法的竞争，更是流域数据、算力平台、业务场景和专业人才协同等方面的系统能力竞争。

AI流域世界模型仍处于起步阶段。流域世界模型是覆盖自然水循环-水利工程调控-社会经济用水-生态环境系统-跨境虚拟水等方面全要素、全时空、全因果的统一虚拟流域世界，具备感知、预测、推演、自主优化、知识进化类世界模型的通用智能能力。流域世界模型目前仍处于起步极端，但面向未来，AI流域世界模型有望通过更全面地理解复杂水利系统，加深机理洞察，并为更多研究者创造虚拟实验、科学发现和应用创新的新机会。

结语

AI技术与水利科学的融合，是全球治水理念从经验驱动向数据驱动转变的必然趋势。从技术框架构建到跨学科融合，从AI与传统模型协同赋能到学术前沿探索，AI赋能水利的发展正呈现出技术创新与应用落地并重、学科交叉与系统集成并行的鲜明特征。随着AI技术不断演进和水利需求持续增长，AI必将在防洪减灾、水资源管理、水生态保护、水工程运维等领域发挥更大作用，为全球水安全和生态文明建设提供坚实支撑，推动水利行业向着智慧化、精准化、可持续化的方向发展。

（作者系中国工程院院士、南京水科院科技委员会主任张建云）