前段时间跟同事聊天，他说之前有个人看到某公司的App的能够实时监测水量了，大赞其智慧水务开展得很好。言谈之间，同事脸上漏出不屑的神情，似乎是在告诉我：如果有了App就是智慧水务了，那岂不是太简单了？当智慧城市的历史车轮滚滚而来，没有哪个水务同行愿意逆势而行。

和所有被热炒的概念一样，“智慧水务”头顶上总会萦绕着几个“精致”的名词，这些名词在设备供应商的宣传中，在各大会议论坛的专家学者的PPT中，共同支撑起来大多数人对于智慧水务的认识。

智慧水务：神话的诞生？

随着中国城市化水平的不断提高，对于各个城市而言，高效率的供排水保障就成为了其中无法回避的工作。同时，全社会对于水质安全、污水处理等环节要求的提高，行业面临的政策监管更加严苛（如“水十条”等），这不断地给供排水企业提出新的课题与挑战。再者，城市供排水设施面临着老化(特别是管网设施)，管网更新决策需要更加合理的决策。

传统的调度和管理能力是否能够适应我国城镇化的快速扩张？现实的需要使得水务行业真的不能再与信息技术绝缘了。

而且，随着环境保护的监管逐步加强，环境水务作为一个信息化程度相对较低的领域，水务行业也就成为科技巨头投资布局的新蓝海。就目前而言，包含华为、中兴、三大通信运营商以及腾讯阿里等在内的诸多大型企业，纷纷招兵买马开拓这片沃土。

随着众多资本和新技术的进入，虽然裹挟了对于利益的追逐，但其对于推动水务行业的升级也是具有重要意义的。

现在，越来越多的智慧水务产品和技术方案开始出现在市场上：无线远传水表管理平台、DMA分区计量管理平台、二次加压泵站管理平台、管网综合调度平台、生产管理平台、客户服务管理平台等各类涉水管理系统……

在最近几年里，众多信息化系统粉墨登场，随着技术进步移动端、云计算、大数据等新潮火热的名词和水司业务管理系统不断亲密接触，让“智慧水务”这个红得发紫的新名词在最近3-4年里替代了“水务信息化”的概念。我们亲眼见证了智慧水务这个“神话”的诞生，相信你也曾参与了或正缔造这个“神话”。 

我们没有读懂智慧水务

然而，我们却常常误读神话。

前面提到的水务App，算不得什么新玩意儿。包括各大设备供应商常常宣传的“在线监测”“实时传输”，也并非高精尖技术。因为这些在其他行业中的运用其实已经相当普遍和成熟了。

现在，我们不再会惊叹视频聊天的神奇，但却会对一个用水量检测App发出感慨。

这种误读是否会造成我们在推进智慧水务建设中的障碍呢？

 答案是肯定的，如果我们继续盲目沉浸在前端监测和中端远传技术应用带来喜悦之中，我们会忽视智慧水务真正的意义。

有业内人士提出了以下两个问题：

（1）实现了水表监测，获取到用户水量数据，是不是智慧水务？

（2）建立管网监测系统，对管网中的压力、流量、水质数据进行监测，是不是智慧水务？

显然，以上两个方面都不能称之为智慧水务。因为他们仅仅是实现了数据监测和收集，而并没有透过对于这些数据的分析提升管理和调度水平。

挖掘这些数据背后的意义和价值，才是智慧水务发挥效能的关键步骤。

水务数据的意义所在

在工业上，对于数据的运用，包含了三个主要方面，首先是对生产工艺的提升，第二是生产效率的提升，第三是能耗等重要指标在单位成本上得到降低。这三点放之于水务行业之下，也恰好契合当前的一些行业痛点，比如：

 面临全社会对于水质的高要求，原水质量监测以及制水工艺的迭代升级方向在哪里？

令我们头疼的漏损，造成了我们供水效率降低，是否可以通过对数据挖掘进行较为准确的判断和控制？高峰供水期间，如何根据大量用水数据更为合理调配供水？我们安装在各区域里的传感器，每天上传大量数据，正是我们解决这些问题的关键基础，如何利用好这些数据，做好分析并指导我们的智慧水务建设正是题中之义。

与我们相邻的很多行业，已经尝到了数据的甜头：

电力行业

Gulf Power美国南方电力公司位于佛罗里达州的分公司，该公司在使用大数据分析后确认，如果停电，那恢复供电的时间如果能比用户预期时间早10分钟，客户满意度是最高的。

有趣的是，它发现如果在预期恢复供电时间两个多小时前恢复供电，会对客户满意度的产生负面影响。理解了类似这样的指标，能够帮助电力企业解决他们最大的客户体验挑战。

一位德国电力公司的高管证实提高客户满意度会提高客户留存率。

煤矿行业

煤矿资源的开采属于高危行业。避免或减少煤矿重大特大事故发生，是煤矿安全高效生产的需要，也是煤矿大数据应用的重点方向。

某矿业集团自主研发的“数字化智能应急救援系统”。根据相关数据源，可在10秒钟内按照预定的模式启动应急救援预案，分区域通知受灾地点、救护大队、安监处、医疗救护机构、物资供应部门。

同时，还能根据事故地点和类型、分析地测导点，监测监控风门闭锁联动等数据，自动进行最佳撤离路线计算，在GIS(地理信息系统)地图中生成井下人员撤离路线，并发布导航广播，给井下的矿工提示紧急避险的路径，将灾害可能带来的危害降到最低。  

寻找你需要的价值

 Gartner（高德纳）公司对于大数据的定义是：高容量、高度复杂和高速变化，难以用传统数据处理方式管理的数据集。同时，大数据还需要满足高度真实和高价值的特性。

 很多人认为，大数据大一定要大，其实并非如此。其实一个容量很小的数据集，如果足够复杂，也可看作为大数据。

 比如，人的DNA基因序列数据只有800MB，但是再这些基因序列中，有40亿条信息片段和大量模式，因而这也可以称其为大数据。

我们认为，在运用大数据过程中，或者说在推行智慧水务的过程中，需要转变一个思维，那就是我们用数据的目的在哪里？

具体而言，因为数据本身是不会说话的，其功能需要通过人来实现，水务企业只有认真思考、分析自己拥有的数据，并且要搞清楚从中可以获得哪些价值？数据的应用的重点是在什么环节，是在生产、维护、运营、客服还是在全流程？不同侧重点，决定了数据的使用，也影响着智慧水务效用的发挥。

例如，在智能水表的应用中，有宣传指出，可以通过水量数据变化，来监测用户生活状况，甚至有公安机关因此直接揪出了犯罪集团。

能够达到这样效果，固然是有价值的，但是对于水务企业而言，这个价值可能并非我们使用用水数据的核心要点。

因而，要发挥水务大数据的功用，甚至是智慧水务的功能，我们必须要明确我们所需要的价值点在哪里。

再如，某个区域用水高峰期水压突然降低，用户拨打热线电话向供水企业诉求问题，客服中心再将问题转给相关部门进行查询核实，然而这个过程往往会花费很多时间，这成为用户常常诟病我们的地方。

像这样的问题每天都伴随着供水行业，使处在一个很被动的角色，企业不能及时有效的获取生产供水信息健康状况，就像人通过体检才知道自己哪里有问题，而不是实时可知的。

那么，如果我们可以通过日常对于数据的分析来了解和预测供水过程中可能出现问题和隐患，那么就可以很好地化被动为主动。对于供水企业来说，这就是将数据价值应用到了日常的生产和服务当中了。

写在最后

现在，行业正处在智慧水务基础设施建设的阶段，所以水表、压力传感器设备，以及无线远传技术成为焦点话题。

但是我们在本文中反复强调的是，要发挥智慧水务的核心要义，一定是对于水务数据的挖掘和分析，只有这样建设智慧水务才能为决策预警机制提供有力的支持。

当前，无论是学界和业界对于智慧水务的说法常常都莫衷一是。既然行内尚无统一标准，那么就更需要水司保持清醒头脑，找准符合自身急切需要实现的价值点切入到智慧水务建设中，才是应对之策，这对于中小型水司而言尤其重要。  

信息化、智慧化在其他行业的运用已经显示了其独具活力的一面，尽管我们目前无法预测其在水务行业中的到底会应用到怎样的广度和深度，到底会产生多少价值，但至少现在，尚无另一个更为可靠的方案值得我们去尝试。