全生命周期的智慧城市管理

前言

全生命周期的智慧城市管理。未來,城市將在 實現從基礎設施建設、日常運營到數據管理的 全生命周期統籌。這將避免過去智慧城市建設 中出現的“碎片化”問題,實現資源的高效配 置和項目的協調發展。城市管理者將運用先進 的信息技術,如物聯網(IoT)、大數據分析和 模擬仿真技術,在規劃和建設階段就預測和優 化城市運行,確保智慧城市的可持續發展。

廣東的“最強大腦”開始上崗了!這次不是給人類裝上人工智能助手,而是給城市和江河湖庫都配上了智慧大腦和超級感知系統。聽起來是不是像科幻電影?但就在我們身邊,這些科技已經讓生活變得更安全、更便捷。

今天,就帶大家走進廣東的“黑科技”世界,看看數字技術如何改變水患治理與城市運行。

一、給江河湖庫裝上“眼睛”,防洪抗旱不再靠猜測

洪水滔天時怎么辦?干旱來襲時怎么保障供水?在廣東,這些問題有了新答案:那就是用上了“數字雙胞胎”——也就是在電腦里為全省的江河湖庫建了一個高精度、超真實的3D虛擬模型。你可以把它想象成一個“孿生地球”,只不過這里是水的世界。

全省9100多個水利工程裝上“千里眼順風耳”

廣東把這張虛擬地圖稱為“數字孿生流域”。在這張地圖里,全省每一條河流、每一座水庫都裝上了“耳朵”和“眼睛”。

- 2117個高清攝像頭日夜不停地盯著堤壩、河道;
- 每一寸雨量傳感器都在實時捕捉降雨數據;
- 天氣預報信息也能自動接入系統;

這下好了,水情變化全在一張圖上直觀顯示。什么時候漲水、何時需要泄洪、哪些地方可能出問題……統統“一網打盡”。比如去年北江流域遭遇兩次百年不遇的洪水襲擊,在智慧大腦的幫助下提前精準預測了洪水流量和影響范圍,并科學調度水庫開閘,有效避免了災害損失。

試點先行,“預判”能力遠超人類

廣東還在三個重要流域(北江、東江、潭江)做了數字孿生應用試點。效果如何?

北江防洪:入選全國十大樣板工程!在2024年兩次特大暴雨中,系統提前研判出風險,幫助政府及時采取防御措施。
-東江調水:通過智慧調度,新豐江等三座水庫協同供水,保障了整個粵港澳大灣區千萬市民的用水安全。
潭江洪水控制:在2023—2024年汛期,智能模型指揮22座水庫和6座水閘聯合行動,“攔住”7億立方米洪峰——這個水量相當于深圳水庫的5倍!不僅如此,系統還能讓有限的水資源用得更高效,最后一場洪水退去后,潭江流域水庫存蓄量比往年提高了10.64%。

AI專家上線:不再靠人工經驗,而是“智能決策”

廣東還引入了國產AI大模型DeepSeek,打造了一個名為“六水智典”的超級知識庫。里面有海量歷史數據、實時監測信息和500多個專業算法模型。

- 自動讀取水情報告,幾秒鐘內生成預報結果;
- AI助手每日巡查8000多座小水電站,檢查它們有沒有按規定放水;
- 智能清洗處理雜亂數據,讓分析更準確、效率更高;

未來,廣東還想把AI“智能體”部署到一線,用機器人進行河道巡檢和設施維護。聽起來是不是更酷了?

二、給城市裝上“全息沙盤”,治理不再靠拍腦袋

智慧水利只是冰山一角,整個城市的運行也在變得越來越聰明。廣東打造了一個強大的基礎設施:城市信息模型平臺(CIM)。你可以把它想象成一個會說話的三維立體沙盤。

廣州率先示范:130平方公里城市全納入“數字大腦”

廣州CIM平臺把市區內地上、地下以及未來規劃都整合進一張三維全景圖,覆蓋面積高達1300平方公里。而且它不僅有地圖數據,還融合了人口信息、企業資料、交通監控等超多類型的信息。

這樣一來,“一圖統管”成為現實:無論哪個部門的業務——比如住建局、城管委或者應急指揮中心,都能在同一個“大腦”里調取所需的地圖和實時信息。

從規劃到運營,全流程智能管理

城市模擬推演:通過這個數字沙盤,可以提前看到未來改造效果。比如說環市東商圈的升級,市民可以通過手機APP直觀體驗新方案。
設計建造階段AI審查:圖紙是否符合消防、抗震等規范?交給AI去判斷!它還能自動審核各類建筑結構標準。
智慧工地全天候監控:塔吊有沒有異常?建材是不是偷工減料?揚塵噪音超標了嗎?無人機巡查+智能傳感器,讓工程更安全也更環保;標準化施工流程甚至能幫中型項目節省成本!

治理城市病!精準又省心

廣東的智慧大腦專治“大城市病”:

- 堵車問題:黃埔區試點“全息路口”,用AI實時調整信號燈,成功把早晚高峰擁堵率降低了25%;
- 安全隱患:通過大數據分析預測道路塌陷、排查自建房風險點;
- 資源浪費:老舊小區改造不再重復開挖地下管線;玻璃幕墻清潔機器人自動上崗;樓宇能耗智能調節——像琶洲會展中心這樣的地標建筑,節能效果顯著。

綠色發展成“標配”!

廣東還把節能環保理念寫進了智慧城市的DNA:

- 新建寫字樓廣泛采用“光儲直柔”系統:白天用太陽能發電、晚上還能儲存起來;
- 區域集中供冷降低能耗;
- 推廣裝配式建筑,比如廣州設計之都二期裝配率高達94%;

政企聯手打造智慧生態!

這些創新背后離不開政府和企業的緊密配合:

- 廣州市住建局牽頭搭建平臺標準與規則;
- 中建四局等企業開發具體應用,把“數字建造”落地到工地現場;
- 大力支持國產BIM軟件發展,不再受制于國外技術。


三、通俗總結:廣東如何讓城市更聰明?

給江河裝大腦

借助數字孿生和AI模型預測防洪風險、優化水資源調度;95%以上的取水口實現了在線監控。甚至還能“買賣”用水權!

給城市裝眼睛+耳朵+大腦

?通過CIM平臺整合全城數據,實現智慧交通、智能安防、節能降耗等全方位管理。

用科技解決民生痛點

不再靠經驗辦事,“最強大腦”讓防災減災更科學,也讓生活出行更加便捷無憂!

四、數字孿生技術在智慧排水系統建設中的應用與成效分析

城市內澇是指什么?數字孿生技術是利用先進的傳感器和數據采集設備實時監測橋梁結構狀況。但這些信息仍然零散分散,難以形成全面的統一平臺;現有解決方案需要結合GIS地理信息系統、BIM技術和人工智能等先進技術,構建基于數字映射的城市“智慧大腦”,實現對城市運行系統的動態模擬與優化。

利用無人機傾斜攝影技術(UAV)和三維激光掃描等技術快速建立高精度實景三維模型。城市地下管廊的建設:將排水管網、河道水系、市政設施、井蓋井蓋等關鍵數據進行數字化采集,構建城市地下空間結構化的地下的數字孿生體。然后通過智能算法對這些三維場景進行分析,預測可能發生的災害情況。一旦發現異常,系統會自動預警,并給出最優排澇策略。例如:廣州的城中村雨污混流管網模型,可以提前應對內澇風險 城市內澇治理需要一個高效的智慧排水模型。

五、數字孿生平臺建設成效顯著

廣東作為經濟發達地區,城鎮化率高、人口密度大,強降雨天氣頻發。城市內澇不僅影響交通出行、社會秩序和經濟損失。每年汛期到來之前,城市內澇總是給人民生命財產安全和經濟社會發展帶來巨大挑戰。

關于智慧排水系統建設的思考與探索實踐,主要內容包括:背景(為什么做這個項目)、目標、應用對象、創新點等。 “人機協同”模式在廣東這樣的水文氣象災害頻發地區,非常適合城市內澇問題的破解。根據統計,強降雨天氣下低洼易澇小區的積水情況難以準確預測和精確管理,導致排水系統無法及時響應。

現狀:現有的手段不足、底數不清、標準缺失、治理模式粗放。

技術上使用了數字高程模型(DEM)地形數據結合BIM技術構建城市地表三維地理實體場景,并搭建了實時降雨模擬模塊,實現了精準的內澇風險預測。然后基于深度學習算法和機器學習模型開發了一個多源異構數據融合平臺,整合氣象、水文、市政設施等數據進行分析。

挑戰:由于廣東地處東南沿海,臺風天氣頻發,暴雨時排水系統易積水,城市低洼地勢復雜,內澇風險高。廣東省內強降雨頻繁,尤其是粵港澳大灣區地區。

解決方案:這個項目是“數字孿生”技術首次在城市內澇治理領域的應用嘗試。

廣東省政府將“數字政府”建設提升為戰略工程,要求各地市智慧城市建設要加快推進數字化轉型。背景是省內多個地級市都在推進智慧城市、智慧城市的建設,但傳統排水系統面臨挑戰:廣東省平均每年因內澇造成的直接經濟損失約為60億;需要有更科學的手段提高防災減災能力。廣東氣象局發布《廣東省數字政府建設“十四五”發展規劃》,提出要以數字化推動智慧城市建設,實現城市治理現代化。這個背景下提出來一個基于地理空間數據、物聯網和人工智能技術的城市內澇預測與預警平臺。

目標用戶是水利部珠江委,希望用科技手段提升內澇災害防治能力。

省會城市低洼地勢,排水系統老舊,易積水嚴重;傳統方法效率低、精度不足;廣東暴雨天氣頻發,每年汛期強降雨引發的洪災事件增多。去年深圳特大暴雨導致經濟損失巨大。

實踐應用案例:廣州琶洲會展中心站,AI+氣象預報預警系統與水務局共享數據,實時監測排水管網的運行狀態和風險情況。

六、結語:科幻加“感知力”、“思考力”、“預見未來”不是夢

廣東的這些探索其實是在為全國做一個示范。他們把一個個看似遙不可及的大數據、AI技術應用到老百姓看得見的地方——從防洪抗旱到通勤堵車,從水電調度到樓宇節能。

未來,當我們的城市真正擁有“感知力”、“思考力”,甚至能“預見未來”,那不是科幻片,而是正在廣東發生的現實。而這背后的核心理念其實很簡單:讓技術不再高高在上,而是實實在在為人民帶來安全、便利和幸福感!

參見:

https://zfcj.gz.gov.cn/attachment/7/7642/7642030/9783006.pdf

https://www.cac.gov.cn/files/pdf/baipishu/SmartCity.pdf

https://www.gz.gov.cn/attachment/7/7642/7642022/9785018.pdf

https://www-file.huawei.com/-/media/corp2020/pdf/giv/2024/digital_intelligent_urban_transformation_2030_cn.pdf

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