在當(dāng)前水利行業(yè)中，水利部各業(yè)務(wù)處室根據(jù)自身職能需要，保存了大量的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋工程規(guī)劃、運(yùn)行管理、調(diào)度方案等，形式包括PDF影印本、Word文檔、Excel表格等，記錄了豐富的專業(yè)知識(shí)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。然而，由于這些數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、處室本地存儲(chǔ)設(shè)備以及業(yè)務(wù)人員的個(gè)人電腦中，導(dǎo)致缺乏統(tǒng)一的管理和歸集；同時(shí)，現(xiàn)有的存儲(chǔ)方式使得數(shù)據(jù)的獲取和利用較為復(fù)雜，難以實(shí)現(xiàn)一站式查詢和系統(tǒng)化應(yīng)用；此外，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長和時(shí)間的推移，部分?jǐn)?shù)據(jù)的價(jià)值未能被充分挖掘，潛藏的規(guī)律和關(guān)聯(lián)信息也未被有效利用。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分散，難以統(tǒng)一管理

各業(yè)務(wù)處室數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在獨(dú)立的系統(tǒng)或分布于業(yè)務(wù)人員的本地設(shè)備中，缺乏統(tǒng)一的存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)和管理規(guī)范。這種分散化的存儲(chǔ)方式導(dǎo)致數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，無法快速整合和調(diào)用。

數(shù)據(jù)查詢效率低，耗時(shí)費(fèi)力

在需要系統(tǒng)查詢或調(diào)用資料時(shí)，通常需要協(xié)調(diào)多個(gè)處室和業(yè)務(wù)人員提供數(shù)據(jù)。各處室和人員需要花費(fèi)時(shí)間定位、整理和分享數(shù)據(jù)，不僅耗時(shí)，還容易因遺漏或錯(cuò)誤導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整。

數(shù)據(jù)格式多樣，難以直接利用

由于歷史原因，數(shù)據(jù)主要以PDF影印本、Word文檔和Excel表格等形式存儲(chǔ)，缺乏結(jié)構(gòu)化處理。這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無法直接用于高效分析和計(jì)算，數(shù)據(jù)應(yīng)用效率不足。

業(yè)務(wù)決策缺乏數(shù)據(jù)支撐

數(shù)據(jù)利用效率低，直接影響到水利業(yè)務(wù)的決策和管理，無法及時(shí)獲取完整、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)資料，導(dǎo)致決策速度和質(zhì)量受到限制，降低了行業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)效率。

華為聯(lián)合中圖科信共同打造安全可信的 “小水庫”智能知識(shí)庫

華為聯(lián)合行業(yè)伙伴中圖科信基于水利部歷年來水情年報(bào)、洪水預(yù)報(bào)方案和小水庫調(diào)度方案等歷史數(shù)據(jù)資源，共同打造安全可信的 “小水庫”智能知識(shí)庫。該知識(shí)庫以行業(yè)信息化升級(jí)為核心目標(biāo)，依托鯤鵬服務(wù)器和中圖科信研發(fā)的知識(shí)庫模型，利用先進(jìn)的自然語言處理（NLP）、表格解析以及圖形識(shí)別等技術(shù)手段，逐一解析并提取有價(jià)值的信息。在文本數(shù)據(jù)中可提取關(guān)鍵術(shù)語、專業(yè)定義、操作步驟及相關(guān)知識(shí)點(diǎn)；在表格數(shù)據(jù)中，可識(shí)別關(guān)鍵指標(biāo)、關(guān)聯(lián)參數(shù)及其上下文關(guān)系；而在圖表中，可分析圖形趨勢、數(shù)據(jù)分布規(guī)律及隱含的專業(yè)知識(shí)，使得這些歷史資料迅速發(fā)揮價(jià)值，華為提供鯤鵬服務(wù)器、集中式存儲(chǔ)、高速網(wǎng)絡(luò)等能力。

系統(tǒng)性數(shù)據(jù)采集與處理

借助人工智能技術(shù)，整合各業(yè)務(wù)處室現(xiàn)有的存量文檔、技術(shù)資料和方案文件等數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集與處理機(jī)制。通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)導(dǎo)入和解析模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)分散數(shù)據(jù)的集中化管理，保障數(shù)據(jù)的完整性和高效性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘和利用奠定基礎(chǔ)。

文本數(shù)據(jù)的自然語言處理（NLP）解析

對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化解析，通過NLP技術(shù)提取關(guān)鍵術(shù)語、水利行業(yè)專有名詞、業(yè)務(wù)邏輯和操作步驟等內(nèi)容，生成結(jié)構(gòu)化知識(shí)條目。同時(shí)，能夠自動(dòng)識(shí)別文本中的專業(yè)定義、關(guān)鍵決策點(diǎn)和技術(shù)要點(diǎn)，為知識(shí)管理和智能查詢提供有力支持。

表格數(shù)據(jù)智能解析功能

運(yùn)用表格解析技術(shù)，對(duì)存量表格文件進(jìn)行智能識(shí)別和分析，提取關(guān)鍵指標(biāo)、關(guān)聯(lián)參數(shù)以及上下文關(guān)系。例如，從表格中提取水位/流量數(shù)據(jù)、工程指標(biāo)等，并將其關(guān)聯(lián)到相關(guān)業(yè)務(wù)場景或決策模塊中，提升數(shù)據(jù)的直觀性和使用效率。

圖表數(shù)據(jù)模式分析與知識(shí)挖掘

針對(duì)圖表數(shù)據(jù)，通過圖形識(shí)別技術(shù)分析其數(shù)據(jù)趨勢、分布規(guī)律以及可能的隱含知識(shí)。具體來說，可解讀折線圖的變化趨勢，從中挖掘真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的潛在規(guī)律和指導(dǎo)性信息。

多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同解析

將文本、表格和圖表數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)解析，形成多模態(tài)的綜合分析能力。例如，通過解析表格中的數(shù)值數(shù)據(jù)，與文本中的描述性內(nèi)容建立關(guān)聯(lián)，驗(yàn)證圖表中展示的規(guī)律是否符合實(shí)際業(yè)務(wù)背景，從而提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性與全面性。

智能化知識(shí)構(gòu)建與管理

將解析后的有價(jià)值信息進(jìn)行分類、清洗和結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，構(gòu)建行業(yè)知識(shí)庫和知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)對(duì)水利行業(yè)專業(yè)知識(shí)的系統(tǒng)性管理。知識(shí)庫不僅支持查詢和引用，還能夠?yàn)閺?fù)雜的業(yè)務(wù)場景提供關(guān)聯(lián)性建議和智能化支持。

提升數(shù)據(jù)利用效率與決策支持能力

借助解析結(jié)果，解決分散數(shù)據(jù)難以利用的問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效調(diào)取與知識(shí)共享。通過深度挖掘隱性知識(shí)，生成智能化的分析報(bào)告或業(yè)務(wù)決策建議，為水利行業(yè)的管理和調(diào)度提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐。

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效處理和智能分析，助力水利部打通現(xiàn)有業(yè)務(wù)場景協(xié)同

歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中管理

實(shí)現(xiàn)對(duì)各業(yè)務(wù)處室分散存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，通過集中化、結(jié)構(gòu)化的處理，解決數(shù)據(jù)孤島問題，為數(shù)據(jù)分析和決策提供基礎(chǔ)支撐。數(shù)據(jù)集中覆蓋率達(dá)95%以上，數(shù)據(jù)交互效率提升50%以上。

數(shù)據(jù)內(nèi)容的可查詢和可檢索

整合并規(guī)范不同格式的歷史數(shù)據(jù)后，業(yè)務(wù)人員可通過關(guān)鍵詞、模糊查詢或條件過濾快速定位目標(biāo)信息，激活數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值。單次查詢時(shí)間從平均15分鐘縮短至2分鐘以內(nèi)，數(shù)據(jù)查詢成功率超過90%，單位時(shí)間內(nèi)可支持的查詢?nèi)蝿?wù)數(shù)量增加3倍。

激活非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

借助AI技術(shù)將PDF影印本、Word文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化信息，賦予業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)新的生命力。其中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化率達(dá)到90%以上，數(shù)據(jù)提取準(zhǔn)確率超過90%。

跨模態(tài)數(shù)據(jù)檢索能力提升

通過對(duì)圖表、表格和文本的多模態(tài)數(shù)據(jù)解析，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效檢索和發(fā)現(xiàn)?？缒B(tài)檢索技術(shù)打破了傳統(tǒng)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)分散導(dǎo)致的查找效率低下問題。其中，數(shù)據(jù)檢索響應(yīng)時(shí)間減少50%，數(shù)據(jù)相關(guān)性匹配準(zhǔn)確率達(dá)到85%以上。

業(yè)務(wù)處理提質(zhì)增效

通過AI驅(qū)動(dòng)的智能解析與管理，將以往費(fèi)時(shí)費(fèi)力的數(shù)據(jù)查找和整理過程轉(zhuǎn)化為自動(dòng)化、智能化流程，釋放人力資源，提升工作效率。數(shù)據(jù)處理效率提高70%，人力投入減少30%以上，同時(shí)業(yè)務(wù)成果質(zhì)量提升。

激發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值，為決策賦能

系統(tǒng)性地挖掘和利用歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，建立水利行業(yè)知識(shí)庫，為關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策提供可靠的依據(jù)，從而增強(qiáng)決策的科學(xué)性和及時(shí)性。決策所需數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時(shí)間減少60%，數(shù)據(jù)支撐的業(yè)務(wù)場景覆蓋率提升到85%以上。

未來，華為將依托根技術(shù)創(chuàng)新，聯(lián)合伙伴深耕水利行業(yè)場景，助力數(shù)字孿生水利建設(shè)，扎實(shí)推動(dòng)水利高質(zhì)量發(fā)展，提升國家水安全保障能力。