在數(shù)字化浪潮席卷下，人工智能技術正以前所未有的速度改變著各行各業(yè)的發(fā)展格局。大禹節(jié)水作為節(jié)水行業(yè)龍頭企業(yè)，始終將科技創(chuàng)新置于戰(zhàn)略核心，堅定不移地走創(chuàng)新驅動發(fā)展之路。隨著DeepSeek（深度求索）大模型的問世，行業(yè)變革的浪潮洶涌而來。大禹慧圖科技敏銳地捕捉到這一推動行業(yè)發(fā)展的機遇，以大模型在水利上的智能推理應用為切入點進行了深入研究。

大禹慧圖科技以“潺水”為代表的系列模型，包含了水利傳統(tǒng)的洪水預報、防洪調度、洪水演進及淹沒分析、水資源調度、灌區(qū)需配水、水工安全等內容，通過對DeepSeek的深入研究及自主研發(fā)，在本地成功部署和接入了DeepSeek系列大模型。這一舉措為傳統(tǒng)水利模型注入了全新的技術動能，有力地推動了智慧水利新質生產(chǎn)力的打造。

此前，大禹慧圖科技已成功將開源大模型技術應用于AI洪水預報和山洪、灌區(qū)、水文、水旱防御、水利工程等知識圖譜的搭建。為進一步高效利用現(xiàn)有成果和模型，團隊利用云服務+本地化部署的方式，采用DeepSeek系列模型搭建了通用“小慧助理”本地化應用，能夠“聽懂水利話”“會分解水利任務”“可調用水利專業(yè)模型”“可展示推演結果”“可驅動設施裝備”。

（1）墑情預測分析

利用DeepSeek大模型針對10年墑情數(shù)據(jù)進行了模型訓練和蒸餾，在此基礎上進行墑情數(shù)據(jù)預測，根據(jù)DeepSeek模型預測結果與實測結果對比分析，預測結果相對其他大模型的預測準確度顯著提高。

（2）洪水預報分析

利用DeepSeek大模型對30年洪水數(shù)據(jù)進行模型訓練和蒸餾，并在此基礎上進行洪水預報數(shù)據(jù)的預測，預測結果與傳統(tǒng)模型計算結果相比，展現(xiàn)出更高的準確性。如下圖所示。

(3)AI暴雨山洪預警

DeepSeek大模型聚合了多元認知知識，融入了預報方案、業(yè)務規(guī)則、歷史場景數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗決策，并且具備自主學習優(yōu)化的能力。隨著樣本數(shù)據(jù)的增加，它能夠不斷修正和優(yōu)化模型參數(shù)，逐步提高識別分析能力，使預測結果越來越準確，使預警精度逐步提升，風險預警系統(tǒng)更加精細化。

(4)AI積水識別

利用實時視頻數(shù)據(jù)獲取的內澇積水場景圖像大數(shù)據(jù)，通過DeepSeek大模型建立了針對城市道路場景的專業(yè)的分類泛化場景模型以及精準的積水識別層次模型。利用模型計算，推斷各監(jiān)控點的積水程度（正常、輕微積水、輕度積水、中度積水、重度積水），可以大大減輕城市防汛工作人員數(shù)據(jù)處理的負擔，幫助用戶提取有效的場景信息，為防汛人員的決策提供有效依據(jù)。

大禹慧圖科技未來將繼續(xù)深化DeepSeek大模型在水利領域的應用，重點探索以下方向：

1水利知識圖譜建設：進一步優(yōu)化水利數(shù)據(jù)多源融合渠道及融合規(guī)則。

2問題溯源和智能解析：針對雨情、水情、工情等各種預警信息進行溯源分析，同時能夠分析關聯(lián)工程預警范圍等相關信息。

3數(shù)據(jù)質控：對水利數(shù)據(jù)做到一數(shù)一源，對數(shù)據(jù)進行清洗、整編、合理性檢查和相關分析。

4模型率參：采用大數(shù)據(jù)蒸餾技術，根據(jù)歷史長序列數(shù)據(jù)和相關因子，形成旱情預測、墑情預測、來水預報、調度分析、變形分析預測、滲流分析預測等應用，提升模型的預測預報精度。

5方案擬定：根據(jù)水利常用業(yè)務場景自動生成相關方案。根據(jù)山洪預警級別，即時生成山洪防御方案、風險轉移清單；根據(jù)預報來水及調度目標，即時生成水庫調度方案。

6文本生成和圖表輔助：利用大模型生成文本，并根據(jù)客戶需求自動生成標準化的報告和圖表。

大禹慧圖科技通過DeepSeek大模型在水利領域的應用，推動了傳統(tǒng)模型的智能化升級，為智慧水利的發(fā)展提供了新的動力。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展，大禹慧圖科技也將持續(xù)深入探索各類新技術應用，提升防災減災、水資源管理等業(yè)務的智慧化水平，為水利行業(yè)創(chuàng)造更多價值。