用數據生産智能，時空大數據助力智慧水務大繁榮
導讀：時空大數據具有多源、海量和更新快速的綜合特點，超過80%的水務信息是典型的時空數據，既有時間屬性，又有空間特性，甚至還有海量的非結構化數據。如何挖掘和實現這類水務時空大數據的價值，實現智慧水務大繁榮，本文将一一為您揭曉。
當前，中國智慧水務已經邁入基于大數據、人工智能的智慧化階段，各地政府及水務企業紛紛投身于智慧水務建設的大浪潮中。
“十二五”期間，水務行業投資力度以年24%的速度增長，預計到2023年，我國水務行業年度投資額将突破8600億元。其中，智慧水務應用市場年均增長率超過20%，預計到2023年市場規模達到251億。
水務行業已經從數據匮乏階段進入了數據爆炸的時代：
- 一個城市的SCADA系統一年會累積超過1億條數據
- 一個中型城市的排水管網一年的CCTV視頻監測數據總量達到20T
- 湖北某水司每年供水管網破損統計超過1萬多處
- 浙江某水司每年供水管網巡檢裡程超過15.3萬公裡，可以繞地球四圈
這些數據既有時間屬性，又有空間特性，甚至還有海量的非結構化數據，是典型的時空數據。
如何挖掘水務行業時空大數據的價值？
如何利用有價值的數據指導生産經營？
面對如此龐雜的數據，現有的GIS技術缺乏足夠的算力、智力，企業該如何持續地為客戶創造價值？
時空智能平台衆智鴻圖時空智能平台以時空AI引擎為核心，用數據生産智能。
- 在底層數據管理上，我們形成了多元異構數據存儲、清洗、轉換、融合的實時流轉機制，無論是IoT數據、GIS數據或視頻數據，都能進行高效的管理。
- 在基礎管理平台層面，我們在原有的平台基礎上，集成了直播平台、視頻分析平台、BI平台，讓我們底層能力更加豐富。
- 時空數智中心融合了時空算法、機器學習與模拟仿真技術，在水務、油氣、市政綜合多個行業開展了智能場景應用。
- 在可視化層面，我們突破了AR與VR可視化技術，數據的展現形式、系統的應用場景都得到了良好的擴展。
衆智鴻圖時空智能平台對現有技術架構體系進行了重構，并已取得初步成果，實現了位置大數據的時空智能分析、供水管網DMA智能分區、AR場景下管網隐患排查和時空大數據可視化展示。
位置大數據的時空智能分析中石化巡檢系統上線以來，累積了近百億條的位置數據。這些數據不僅僅是對過去工作的記錄，更是一筆寶貴的數據資産。
我們運用時空AI引擎的數據管理以及基礎平台，結合相關的時空算法對巡檢盲區、高發區域、高後果區進行分析，将海量位置大數據進行了挖掘，形成了覆蓋6000多公裡管線的巡檢熱力圖。在熱力圖上，綠色區域表示當月巡檢覆蓋程度高于管理要求，橙色區域為符合管理需求，紅色區域表示未達到管理需求。管理人員通過這張圖可追溯過去管線巡查狀态，為未來的工作部署提供依據。
供水管網DMA智能分區供水管網漏損一直是困擾衆多水司的痛點、難點。 DMA是降低供水漏損的有效手段，在各水司都進行了應用。如何來制定經濟、科學、合理、有效的分區方案？
我們運用時空AI引擎的能力，結合多家水司分區經驗，成功構建了管網DMA智能分區工具。在系統中，我們導入管網數據後，系統會遵循預設的分區規則，利用神經網絡算法對管網拓撲結構進行追溯，對鐵路、河流、壓力分區進行規避，快速形成一級、二級、三級分區，同時，計量裝置的個數、規格、安裝區域一目了然。
AR場景下管網隐患排查當前外勤工作都采用移動智能終端進行。未來，我們認為AR将會是外勤工作人員的新形态。我們運用時空AI引擎的AR可視技術實現了AR巡檢。我們結合可穿戴的頭盔，實現了管網數據與實景的疊加，讓工作人員清晰的知道哪裡有需要重點查看的設備；發現問題後，利用可穿戴式拍照、錄制視頻回傳至調度中心，有效地提升了外勤工作效率。
時空大數據可視化不僅僅是内核智能，時空大數據的價值也與良好的展現息息相關。在我們的時空AI引擎中，我們對各類可視化技術進行了融合。基于時空數據中心，對水務生産運營數據進行分析、提取、彙總、挖掘等，将數據資産轉化為能指導企業運營的“信息”，并結合大屏實現可視化展示，為管理層提供決策依據。
“數據隐含價值，計算發現價值，應用實現價值。”
如果我們做到了這三句話，智慧水務就能進步了，時空大數據就能發揮作用了。智慧水務大繁榮的景象，未來可期。
注：本文整理自武漢衆智鴻圖科技有限公司行業總監李宗祥在2019智慧水務高峰論壇上的演講《時空大數據助力智慧水務大繁榮》。
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