一、应用场所

城市排水系统：覆盖雨水管网、泵站、易涝点等关键节点。实现“一张图”调度，实时监控排水设施状态，解决了传统人工巡查覆盖不足的问题。

水库与河道枢纽：整合雨水情站点数据，通过多尺度水文模型模拟洪水演预测水位，从而应对强降雨并实现削峰。

供水管网与水厂：依托智慧水务平台实时监控管网压力与水质，通过远程控制泵站启停，保障全域供水稳定，未出现大面积停水。

低洼易涝区域：构建城区防涝视频 AI +物联网监测预警体系，通过监测点传感数据和智能图像识别技术，实现秒级积水预警，降低城市内涝风险。

二、解决问题

防涝应急系统主要解决了传统水务管理中的一系列痛点问题。

解决了人工巡查覆盖不足、效率低的问题：通过物联网监测+视频 AI识别技术，实现全域感知与数据融合，利用AI值班机器人全面代替人工进行无人巡检，对异常及时预警，解决巡检盲区、效率低的问题。

解决了协同联动不畅的问题：突破了多部门数据壁垒，接入气象、交通、地理信息等政务资源，构建“水文神经元网络”，响应速度达秒级。

改变了传统预警滞后、决策依赖经验的状况：借助 AI 和数字孪生实现精准预警与科学调度，通过数字孪生模型进行防涝推演，将暴雨预警时间提前。

缩短了应急响应时间：智能分析与 ，AI智能体对新的预警信息进行智能分析，智能生成应急预案，精准决策并指导应急作战过程，解决了处置效率低的难题。

降低了灾害损失：对水库、管网等关键设施的液位、水质、积水等数据精准管理，减少了内涝、停水等风险。

三、详细内容

防涝应急是一个从预防准备到灾后恢复的全流程闭环管理过程，需结合气象预警、险情处置、资源调度等多环节协同。在内涝发生前，AI通过雨量计、水位传感器、卫星遥感等设备对全域进行实时监测，实时获取到采集的降雨量、河道水位、土壤湿度等数据，结合气象部门发布的暴雨、台风预警信息做 AI 模型分析，预测涝情发展趋势（如12小时内某区域水位可能超警），评估风险概率，确定防涝等级。若符合防涝应急响应条件，根据风险等级发布预警信息，同时，AI会根据历史应急事件及应急预案知识智能生成应急预案并推送相关人员，相关人员启动应急响应后，AI对对城市内涝点进行实时监测，辅助应急指挥人员进行险情处置。涝情恢复后，相关人员将防涝总结会的会议纪要上传至资料库，AI根据会议纪要中梳理应急问题，智能分析原因并生成复盘报告，给出更新预案、升级监测设备建议，提升下一次内涝应急能力。

四、使用价值

提前预警，减少损失，保障民生：通过视频 AI +物联网监测预警，实现积水识别与预警同步完成 ，提前预防，最大程度减少因自然灾害对供水设施设备造成的损坏，降低公司财产损失，确保供水稳定，同时避免因停水等问题给企业生产带来的间接经济损失。​

管理效能革新，决策科学化：通过 AI 大模型实现防涝会商从 “经验驱动” 到“数据驱动”的转变，AI智能体自动生成应急预案，使防涝决策响应时间从小时级压缩至分钟级。

规范管理，提升应急能力：预案的实施有助于公司各部门之间加强协调配合，明确了各部门在防涝工作中的职责和工作流程，提高整体应急响应速度和处置能力，锻炼应急队伍，积累应急经验，为今后应对类似突发事件提供宝贵借鉴。​

社会韧性增强：构建了“监测 - 预警 - 处置 - 复盘”的闭环管理机制，通过实时数据共享与远程控制，保障民生用水稳定，提升公众满意度，AI自动生成水情简报，提升工作效率，释放人力专注于核心决策。