牟旭陽(yáng)

(成都同飛科技有限責(zé)任公司)

隨著城市化進(jìn)程的不斷加速，城市供水系統(tǒng)的信息化建設(shè)和智能化管理已經(jīng)成為當(dāng)前城市供水領(lǐng)域的一項(xiàng)重要任務(wù)。GIS 技術(shù)作為一種空間信息管理和應(yīng)用工具，在城市供水管網(wǎng)規(guī)劃、運(yùn)行監(jiān)測(cè)和空間數(shù)據(jù)管理方面發(fā)揮著重要作用[1]。AI 技術(shù)憑借其視覺(jué)識(shí)別與深度學(xué)習(xí)算法等方面的能力，為城市智慧供水系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度、自動(dòng)抄表、廠區(qū)安防等管理，提供了高效、精準(zhǔn)的智能化改造方案。當(dāng)前，城市供水系統(tǒng)的管理面臨著智慧化提升的迫切需求，GIS技術(shù)與AI 技術(shù)的融合，將在城市供水領(lǐng)域提供巨大的發(fā)展?jié)摿?，為供水管理帶?lái)更加精準(zhǔn)、高效地管理方法，提升城市供水系統(tǒng)的智能化水平，從而滿足城市安全用水及可持續(xù)發(fā)展的需求。

本文旨在探討和分析如何將GIS 和AI 技術(shù)結(jié)合應(yīng)用于城市供水系統(tǒng)管理與服務(wù)，以提升城市供水行業(yè)的智能化水平和服務(wù)質(zhì)量。

1.GIS 技術(shù)在城市供水中的應(yīng)用

GIS（地理信息系統(tǒng)）技術(shù)在城市供水領(lǐng)域的應(yīng)用是十分廣泛的，其主要包括管網(wǎng)管理、水資源管理、供水設(shè)施管理、供水監(jiān)測(cè)等方面。

通過(guò)GIS 技術(shù)，可以建立城市供水管網(wǎng)及設(shè)施設(shè)備的數(shù)字化地圖，對(duì)供水管線、閥門、水泵、水箱、水源等進(jìn)行準(zhǔn)確位置標(biāo)注和屬性信息管理?？梢曰诘貓D對(duì)供水網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化在線監(jiān)管，實(shí)現(xiàn)供水網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)的全面感知和實(shí)時(shí)調(diào)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)供水網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)的異常并報(bào)警，提高整個(gè)城市供水系統(tǒng)的運(yùn)行效率和安全穩(wěn)定性[1]。

同時(shí)，GIS 技術(shù)可以對(duì)城市供水系統(tǒng)中相關(guān)水資源進(jìn)行管理和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，包括河流湖泊、水庫(kù)、取水口、供水廠、加壓站等的位置和水量情況，結(jié)合綜合分析能力和設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)城市水量需求有效地評(píng)估，并為合理分配水資源進(jìn)行調(diào)度，保障城市供水系統(tǒng)的水量充足和穩(wěn)定供應(yīng)，這對(duì)城市供水管理工作具有重要意義[2]。還可以結(jié)合遙感技術(shù)，對(duì)水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、水環(huán)境模型及高光譜影像分析結(jié)果進(jìn)行綜合分析，對(duì)供水水質(zhì)的變化趨勢(shì)及時(shí)采取措施，保障供水水質(zhì)安全[3]。

2.AI 技術(shù)在城市供水中的應(yīng)用

AI（人工智能）技術(shù)已經(jīng)在城市供水等很多業(yè)務(wù)領(lǐng)域得到了充分的運(yùn)用，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的不斷擴(kuò)大，AI技術(shù)在城市供水領(lǐng)域中的應(yīng)用前景也會(huì)越來(lái)越廣闊。

AI 技術(shù)在城市供水的智能供水和用水管理工作中正逐步凸顯價(jià)值。利用先進(jìn)的AI 技術(shù)對(duì)城市供水系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，結(jié)合歷史資料以及預(yù)測(cè)模型對(duì)城市用水需求進(jìn)行智能預(yù)測(cè)，并據(jù)此確定合理的調(diào)度方案，從而保證供水系統(tǒng)的運(yùn)行與維護(hù)，并給城市穩(wěn)定用水提供有力保障[4]。

AI 技術(shù)在城市供水的管網(wǎng)漏損治理中也起到了關(guān)鍵作用，如利用噪聲監(jiān)測(cè)儀器持續(xù)收集管網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中的聲音數(shù)據(jù)，通過(guò)AI 算法對(duì)收集到的聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別出與漏損有關(guān)的特定聲音模式，如水流聲或滴水聲等，從而確定管網(wǎng)中是否存在漏損，再結(jié)合人工現(xiàn)場(chǎng)查漏的方式，大幅縮短發(fā)現(xiàn)漏損并定位修復(fù)的時(shí)間，從而解決漏損治理定位漏點(diǎn)困難的問(wèn)題[5]。

AI 技術(shù)還可應(yīng)用于抄表自動(dòng)讀數(shù)以及水廠智能視頻識(shí)別中。抄表自動(dòng)讀數(shù)將水表的讀數(shù)通過(guò)集成深度學(xué)習(xí)算法和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別的，從而減少人工抄表的工作量。水廠智能視頻識(shí)別則是通過(guò)圖像識(shí)別分析技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別水廠各區(qū)域的異常情況，如發(fā)現(xiàn)擅自進(jìn)入、行為異常、設(shè)備運(yùn)行不正?；虺霈F(xiàn)故障等情況及時(shí)報(bào)警，大大提高水廠安全防范能力。

綜上所述，在城市供水方面，AI 技術(shù)主要應(yīng)用在提高城市供水調(diào)度系統(tǒng)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)的精確度；改善抄表智能識(shí)別的精確性和速度；在智能安防報(bào)警系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)對(duì)供水安全突發(fā)事件的快速響應(yīng)和處置。隨著技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，AI 技術(shù)在城市供水領(lǐng)域的應(yīng)用也會(huì)得到進(jìn)一步的拓展和深化。

3.GIS 技術(shù)與AI 技術(shù)融合應(yīng)用分析

很多城市的供水系統(tǒng)面臨著管網(wǎng)老化、供水設(shè)備維護(hù)困難、用戶服務(wù)不細(xì)致等問(wèn)題，影響了城市居民的生活質(zhì)量。為解決這些問(wèn)題，越來(lái)越多的城市供水公司在現(xiàn)有信息化系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過(guò)GIS 與AI 技術(shù)相融合進(jìn)行城市供水系統(tǒng)的智能化改造。

3.1 智能管網(wǎng)與設(shè)備運(yùn)維管理

利用GIS 技術(shù)建設(shè)供水管網(wǎng)地理信息系統(tǒng)，建立城市供水管網(wǎng)、供水設(shè)施設(shè)備的數(shù)字化專業(yè)圖層，標(biāo)注管線、閥門、水源、供水設(shè)施設(shè)備等信息。在系統(tǒng)中融合AI 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)供水網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行數(shù)據(jù)（如關(guān)鍵點(diǎn)位流量、壓力等）的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，自動(dòng)識(shí)別出供水網(wǎng)絡(luò)中的異常情況，如漏水、管網(wǎng)破損、設(shè)備故障等。同時(shí)，AI 算法還可以較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)供水網(wǎng)絡(luò)中未來(lái)可能出現(xiàn)的問(wèn)題及出現(xiàn)問(wèn)題的位置，并提出相應(yīng)的調(diào)整方案。通過(guò)融合AI 技術(shù)的供水管網(wǎng)GIS 系統(tǒng)，供水公司可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)管網(wǎng)、設(shè)備問(wèn)題并采取措施，提高供水的安全性。

在供水管網(wǎng)GIS 系統(tǒng)中應(yīng)用AI 技術(shù)對(duì)未來(lái)出現(xiàn)的異常情況進(jìn)行自動(dòng)分析、識(shí)別和預(yù)測(cè)，具體方法如下：

3.1.1 管網(wǎng)及設(shè)備GIS 信息管理

利用GIS 技術(shù)，建立包括供水管網(wǎng)位置、屬性、狀態(tài)等信息以及水泵、水箱、閥門等設(shè)備的空間信息數(shù)據(jù)庫(kù)。將屬性信息與GIS 地圖相關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)對(duì)管網(wǎng)和設(shè)備的空間定位和管理，便于水務(wù)部門運(yùn)維人員管理和維護(hù)管網(wǎng)及設(shè)備，構(gòu)建完整的供水網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

3.1.2 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)采集

對(duì)管網(wǎng)和供水設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)接入，如水壓、流量、水質(zhì)、溫度、電流等參數(shù)。實(shí)現(xiàn)可視化在線監(jiān)測(cè)供水管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并將實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)與地理空間數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。

3.1.3 搭建智能設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取

對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作主要包括去除異常值、填補(bǔ)缺失值、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化等，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理來(lái)保證建模數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，同時(shí)因?yàn)閷?shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)量大，考慮到設(shè)備穩(wěn)定性等因素，需要優(yōu)先預(yù)處理收集到的運(yùn)行數(shù)據(jù)。

在完成上述工作之后，需要進(jìn)行供水網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)的特征提取。常見(jiàn)的特征包括供水網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的壓力和流量的最大值、最小值、均值、方差等特征，還包括數(shù)據(jù)采集的時(shí)序特征、頻域特征等。

（2）建立算法模型

利用第一步準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)和特征，根據(jù)不同數(shù)據(jù)及特征情況，選擇不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，然后利用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。通過(guò)將訓(xùn)練集的特征數(shù)據(jù)輸入到模型中，并調(diào)整模型參數(shù)，使模型能夠最大程度地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。訓(xùn)練過(guò)程中，主要采用交叉驗(yàn)證的方法對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，以提高模型的性能和通用能力。最后對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，主要是通過(guò)將測(cè)試集的特征數(shù)據(jù)輸入到模型中，計(jì)算得到該模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的誤差，以確定模型的準(zhǔn)確率。

3.1.4.管網(wǎng)與設(shè)備故障預(yù)測(cè)與維護(hù)

（1）模型部署及預(yù)測(cè)

將訓(xùn)練好的模型部署到管網(wǎng)監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)中，在管網(wǎng)監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集和整理，作為輸入?yún)?shù)，自動(dòng)錄入故障預(yù)測(cè)模型中，利用搭建好的模型對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)分析，識(shí)別供水網(wǎng)絡(luò)中管網(wǎng)及設(shè)備可能出現(xiàn)的故障類型和發(fā)生概率。

（2）預(yù)警與維護(hù)

當(dāng)模型計(jì)算出供水網(wǎng)絡(luò)中可能出現(xiàn)異常和故障時(shí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)發(fā)出預(yù)警推送，通過(guò)短信、APP 推送等方式提醒水司運(yùn)維人員關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)。水司運(yùn)維人員可以根據(jù)預(yù)警信息，及時(shí)對(duì)設(shè)備安排巡查和檢修，預(yù)防供水網(wǎng)絡(luò)中故障與事故的發(fā)生，保障供水網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行。在系統(tǒng)中，可以根據(jù)模型推薦及經(jīng)驗(yàn)值設(shè)置閾值和警報(bào)機(jī)制。

（3）數(shù)據(jù)更新與模型優(yōu)化

管網(wǎng)監(jiān)控管理系統(tǒng)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀況的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)采集并不斷對(duì)已有的模型進(jìn)行更新訓(xùn)練，以提高故障預(yù)測(cè)的精確度和可靠度，使預(yù)測(cè)模型在實(shí)際應(yīng)用中能夠取得較好的效果；同時(shí)對(duì)模型進(jìn)行不斷的測(cè)試和驗(yàn)證，使預(yù)測(cè)的效果能夠得到更好的發(fā)揮；通過(guò)這套系統(tǒng)的持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，為供水管網(wǎng)的正常運(yùn)行提供有力的技術(shù)保障。

結(jié)合以上幾個(gè)步驟，運(yùn)用GIS 和AI 技術(shù)，對(duì)供水管網(wǎng)及其設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)智能監(jiān)控和分析，對(duì)可能出現(xiàn)的故障進(jìn)行提前預(yù)測(cè)，使總體故障率得以有效降低，從而為城市供水系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行給予重要的技術(shù)支撐和保障。

3.2 用戶智能服務(wù)

利用GIS 技術(shù)建立城市供水用戶的空間分布專題圖層，以用戶用水行為數(shù)據(jù)（如用水量、用水時(shí)間等）為基礎(chǔ)，結(jié)合AI 技術(shù)，對(duì)用戶用水行為進(jìn)行智能分析和預(yù)測(cè)，形成用水用戶畫(huà)像，為用水用戶提供更有針對(duì)性的服務(wù)。在客戶服務(wù)方面，AI 算法可以結(jié)合用戶反饋的信息和供水系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶電話或網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)投訴、問(wèn)題的智能回復(fù)和解決。通過(guò)智能用戶服務(wù)系統(tǒng)，城市供水公司可以提高用戶滿意度和服務(wù)質(zhì)量，改善居民的用水體驗(yàn)。

通過(guò)使用AI 技術(shù)建立用戶用水特征模型的具體步驟如下：

3.2.1 數(shù)據(jù)收集與整理

從各個(gè)供水業(yè)務(wù)系統(tǒng)中收集用戶用水行為數(shù)據(jù)，如日/月用水量、用水時(shí)間、用水頻率、繳費(fèi)情況、服務(wù)歷史等信息。這些數(shù)據(jù)部分通過(guò)業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供接口后計(jì)算得到，部分通過(guò)智能水表、傳感器等設(shè)備實(shí)時(shí)采集，也可以從歷史數(shù)據(jù)中獲取。

3.2.2 特征提取與分析

對(duì)用戶的用水行為數(shù)據(jù)（如用水時(shí)間、繳費(fèi)時(shí)間等）進(jìn)行特征提取，再利用這些特征進(jìn)行用戶用水行為的分析，可以分析得到用戶的用水模式、用水習(xí)慣、用水趨勢(shì)等信息。

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理

在進(jìn)行用水行為數(shù)據(jù)的特征提取之前，首先需要對(duì)第一步收集到的各類用戶用水行為數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。該工作主要包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值檢測(cè)和處理等。

（2）特征選擇

在特征提取的過(guò)程中，需要選擇合適的特征來(lái)描述用戶的用水行為。特征可以分為三類：統(tǒng)計(jì)特征、時(shí)序特征和頻域特征。統(tǒng)計(jì)特征包括用水用戶日/月用水量的平均值、最大值、最小值、標(biāo)準(zhǔn)差等。時(shí)序特征包括用戶用水的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如用戶的用水時(shí)間段、用水頻率等。頻域特征則是通過(guò)對(duì)用戶用水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行傅立葉變換等頻域分析，提取用戶用水的周期性特征。

（3）特征工程

在選擇特征后，需要進(jìn)行特征工程，對(duì)特征進(jìn)行進(jìn)一步處理和轉(zhuǎn)換，以提高模型的性能和準(zhǔn)確性。

（4）特征分析

在做完特征提取和工程之后，為了解特征之間的關(guān)聯(lián)性和重要性，提取到的特征需要進(jìn)行細(xì)致的分析。通過(guò)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析、可視化等方法，有助于更好地理解數(shù)據(jù)與特征之間的關(guān)聯(lián)度，通過(guò)可視化深入分析特征。

經(jīng)過(guò)以上步驟的處理即可得出描述用戶用水行為的特征集合。這些特征將成為建立用戶用水行為模型的一個(gè)重要輸入，從而對(duì)用戶的用水行為有更好的認(rèn)識(shí)和預(yù)判。

3.2.3 模型持續(xù)優(yōu)化與改進(jìn)

將模型應(yīng)用到用戶服務(wù)場(chǎng)景中，通過(guò)采集用戶用水行為相關(guān)數(shù)據(jù)，定期更新模型和特征，幫助提高模型的準(zhǔn)確性，優(yōu)化智能服務(wù)的效果。同時(shí)定期獲取用戶反饋和投訴信息，對(duì)智能推薦成果進(jìn)行復(fù)盤和修正，持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)的算法和服務(wù)流程，提高用戶滿意度和服務(wù)質(zhì)量。

3.2.4 用戶智能服務(wù)

通過(guò)以上步驟完成建立AI 智能算法模型后，通過(guò)以下具體的應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)實(shí)現(xiàn)用戶智能服務(wù)：

（1）用水行為分析

利用提取的特征對(duì)用戶的用水行為進(jìn)行分析，包括用水量的波動(dòng)情況、用水的時(shí)間分布、用水的頻率等。分析結(jié)果可幫助水司人員了解用戶的用水習(xí)慣和模式，為后續(xù)的個(gè)性化服務(wù)提供支撐和依據(jù)。

（2）異常檢測(cè)預(yù)警及維護(hù)

大部分用戶用水行為的異常情況都可能由供水網(wǎng)絡(luò)故障導(dǎo)致，所以通過(guò)監(jiān)測(cè)用戶用水特征的變化，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能存在的異常情況。

4.未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)與展望

未來(lái)在城市供水中應(yīng)用GIS 和AI 技術(shù)，將開(kāi)拓出更廣闊的發(fā)展空間和更深入的業(yè)務(wù)應(yīng)用，隨著科技的日新月異，兩者的結(jié)合將使城市供水體系達(dá)到更高程度的智能化和高效化，并由此為城市供水系統(tǒng)帶來(lái)可持續(xù)發(fā)展效應(yīng)。

隨著GIS 和AI 技術(shù)的深度融合應(yīng)用，城市供水系統(tǒng)的智能化管理水平將進(jìn)一步得到強(qiáng)化。運(yùn)用地理信息系統(tǒng)和人工智能技術(shù)融合，可以對(duì)城市供水系統(tǒng)進(jìn)行全方位的監(jiān)測(cè)和實(shí)時(shí)調(diào)度。人工智能技術(shù)可以對(duì)大量的供水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，對(duì)供水需求和水質(zhì)變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而幫助供水部門更精確地制定供水計(jì)劃和調(diào)度方案，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率和管理水平[6]。

GIS 與AI 技術(shù)的融合應(yīng)用，也會(huì)使未來(lái)城市供水體系的安全防范與應(yīng)急處理得到進(jìn)一步的加強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)全智能化、精細(xì)化、網(wǎng)格化的城市供水體系安全監(jiān)控與智能報(bào)警。目前應(yīng)用AI 技術(shù)能對(duì)供水系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)和水質(zhì)狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警，并采取相應(yīng)措施加以應(yīng)對(duì)已初有成效。

未來(lái)在城市供水方面，GIS 和AI 技術(shù)的相互融合。在信息化管理主管單位或部門水務(wù)業(yè)務(wù)流程、用水安全防范、應(yīng)急管理等方面都會(huì)發(fā)揮不可估量的作用。這將給城市供水體系的高效可持續(xù)發(fā)展提供更加有力的支撐。

5.結(jié)語(yǔ)

本文主要對(duì)GIS 技術(shù)和AI 技術(shù)在城市供水領(lǐng)域融合應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)的論述與分析。并對(duì)其今后的發(fā)展趨勢(shì)和前景進(jìn)行了探討，最后得出如下結(jié)論：

在將來(lái)的城市供水領(lǐng)域，GIS 技術(shù)和AI 技術(shù)的相互融合會(huì)有更大的發(fā)展空間和更深度的應(yīng)用場(chǎng)景。在技術(shù)不斷創(chuàng)新進(jìn)步的推動(dòng)下，兩者的技術(shù)融合會(huì)為城市智能供水體系帶來(lái)更高的智能化程度的增強(qiáng)和效率的提高，并以此為城市供水系統(tǒng)的健康與可持續(xù)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)可靠的基礎(chǔ)。未來(lái)的融合應(yīng)用會(huì)促進(jìn)城市供水體系在智能化管理和水資源管理保護(hù)業(yè)務(wù)上的深化開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)城市供水企業(yè)提質(zhì)增效起到積極促進(jìn)作用。因此，無(wú)論是當(dāng)前還是將來(lái)，GIS 技術(shù)和AI 技術(shù)的相互融合都將在城市供水領(lǐng)域扮演舉足輕重的角色。

要使GIS 和AI 技術(shù)在城市供水領(lǐng)域得到更加充分的應(yīng)用，就需要進(jìn)一步強(qiáng)化技術(shù)的研究與創(chuàng)新力度，充分結(jié)合城市供水公司的實(shí)際情況，減少技術(shù)的落地難度和維護(hù)費(fèi)用，并通過(guò)跨學(xué)科合作與產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的方式促進(jìn)技術(shù)的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，使城市供水體系的智能化程度提高和高效運(yùn)轉(zhuǎn)得以持續(xù)進(jìn)行下去，從而使城市的可持續(xù)發(fā)展能夠得到有效的促進(jìn)。

綜上所述，GIS 和AI 技術(shù)在城市供水領(lǐng)域的融合應(yīng)用具有重要意義，為城市供水體系的智能化管理、水資源管理和保護(hù)、安全防范和應(yīng)急管理等方面帶來(lái)新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。