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智慧水务什么时候能够真正“智慧”，解决水厂之痛？
智慧水务是一个服务于供水行业企业发展目标的智能平台，以先进的信息技术（水物联网数据***集应用、大数据分析、模型仿真、移动应用等）和先进的水田专业技术为手段，以行业先进的管理模式为标杆，旨在提高服务水平、运营能力、管理决策水平和绩效。
1、实现24小时监控用水负荷、水质、污废排放等情况，可及时发现漏损、水质污染等问题，甚至提前预判，这样能有效地降低水司的产销差，也实现安全、稳定的供水。
2、根据统一的水务综合***息化管理服务平台，完成范围内水务设备、排水设备、污水处理站的统一生产调度、协调运行，摆脱数字鸿沟完成***共享，促使***配置、高效率运作。
——以下数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国智慧水务行业趋势前瞻与投资战略规划分析报告》。
智慧水务，是通过数***仪、无线网络、水质水压表等在线监测设备实时感知城市供排水系统的运行状态，***用可视化的方式有机整合水务管理部门与供排水设施，形成的“城市水务物联网”。智慧水务可将海量水务信息进行及时分析与处理，并做出相应的处理结果***决策建议，以更加精细和动态的方式管理水务系统的整个生产、管理和服务流程，从而达到“智慧”的状态。
智慧水务行业正向3.0阶段发展，规模尚小
中国智慧水务发展大体可分为三个阶段。水务1.0阶段，以自动化控制为核心，着眼于工艺优化以及生产效率的提升;水务2.0阶段，以企业信息化为核心，更多地在企业***管理、移动应用、算法应用方面进行突破;水务3.0阶段，则是大数据、人工智能、区块链的综合应用。
目前，我国共有660多个城市，2500多个县城和30000多个行政建制镇，每个城镇基本上都拥有给水排水系统，但大部分水务公司处在信息化2.0阶段，处于向智慧水务方向拓展的阶段。再加之现有的智慧水务企业规模普遍偏小，缺乏标杆性企业，行业的市场集中度较低。2016年，中国智慧水务行业市场规模为58.62亿元，同比增长16.47%;2017年，中国智慧水务市场规模约为68.59亿元，同比增长17%。
随着物联网、大数据、云计算及移动互联网等新技术不断融入传统行业的各个环节，新兴技术和智能工业的不断融合，这一产业发展空间具有明显的前景。
基础牢固，政策利好，智慧水务市场潜力亟待释放
智慧水务对***、社会和用户的价值在于，它将最大程度上提升水务公司的应急响应能力，包括对管网的抢修、水质安全监测等。通过建模，水务公司对供水管网的压力进行更精确的细化计算，不同的小区将更科学地分配水压，高层建筑水压力不够的现象将大大减少。
寻找智慧水务不够“智慧”的根源和症结，我们先要搞明白什么是水务，什么是智慧？
水务行业是指由原水、供水、节水、排水、污水处理及水***回收利用等构成的产业链。水务行业是中国乃至世界上所有国家和地区最重要的城市基本服务行业之一，日常的生产、生活都离不开城市供水。
智慧（狭义的），它是生物所具有的基于神经器官（物质基础）一种高级的综合能力，包含有：感知、知识、记忆、理解、联想、情感、逻辑、辨别、计算、分析、判断、文化、中庸、包容、决定等多种能力。智慧让人可以深刻地理解人、事、物、社会、宇宙、现状、过去、将来，拥有思考、分析、探求真理的能力。与智力不同，智慧表示智力器官的终极功能，与“形而上谓之道”有异曲同工之处，智力是“形而下谓之器”。智慧使我们做出导致成功的决策，有智慧的人称为智者。智慧 是生命所具有的基于生理和心理器官的一种高级创造思维能力，包含对自然与人文的感知、记忆、理解、分析、判断、升华等所有能力。智慧与智力不同，智慧表达智力器官的综合终极功能，与“形而上之道”有异曲同工之处；智力则谓“形而下之器”，是生命的一部分技能。
上述我们明白了水务和智慧的定义，那什么是智慧水务呢？
智慧水务通过数***仪、无线网络、水质水压表等在线监测设备实时感知城市供排水系统的运行状态，并***用可视化的方式有机整合水务管理部门与供排水设施，形成“城市水务物联网”，并可将海量水务信息进行及时分析与处理，并做出相应的处理结果***决策建议，以更加精细和动态的方式管理水务系统的整个生产、管理和服务流程，从而达到“智慧”的状态。
该定义虽然并不全面，但基本说明白了智慧水务是什么？那为什么当前的智慧水务不智慧的根源到底是什么，首先我们要看支撑智慧的最基础要素是什么，是数据，庞大的数据，否则一切无从谈起，当前一谈智慧水务很多人其实讲的是信息化、软件，但实质都不是智慧，所以当前智慧水务不智慧的症结是在底层的数据不够，首先是传感器技术和成本的原因导致***集的数据有限，其次是对数据的重视程度不够，很多数据未***集甚至丢失，最关键是即使有一些数据但是数据的应用缺枯燥乏味单调，对数据的分析、计算及应用不够，或者说专人人员不够，要么是水务出身更多带有严重的业务思维，没有专业的大数据或计算机背景，其次是懂大数据的人和公司对水务这个相对封闭的行业的专业也比较缺乏，导致数据的应用创新不足，价值无法发挥出来。
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