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在智慧水务概念被逐渐“炒热”的今天,鲜见有人系统地去思考:当我们在谈论智慧水务的时候,我们在谈论什么?
老实说,很难有一个统一的答案。
在接下来的文章中,笔者旨在“谈论”有关智慧水务的三个问题:
智慧水务的定义;
智慧水务的层次;
智慧水务的维度。
【智慧水务的定义】
从专业领域的角度来看,应用信息通信技术(Information and Communication Technology, ICT)解决水环境问题,是水信息学(Hydroinformatics)专业领域的问题,这和当前智慧水务的内容是相契合的。由此引申出来的智慧水务的定义可以是:
Concerns the integrated use of information and communication technologies, modelling and decision support systems in solving problems related to the aquatic environment and involving relevant stakeholders.
专注于信息通信技术(ICT)、建模与决策支持系统的集成应用,以解决水环境相关的问题、以及涉及利益相关方所面临的问题。
值得注意的一点是,本公众号文章中所讨论的,是涵盖了水利、排水、供水在内的大水务范畴。尽管国内常常细分智慧水利、智慧水务,但在英文中都可以对应为Smart Water的范畴,为了表述方便,统称为智慧水务。
针对上述定义中的若干关键词,做一个简单说明:
【信息通信技术】智慧水务一定是结合了最新的信息通信技术的,包括物联网、云服务等技术在内的现代ICT,都可以辅助智慧水务的建设。
【建模】建模评估在智慧水务建设中占据重要地位。这里的模型,既包含了以水文水动力模拟为代表的、有明确物理意义的数学模型,也包含了以机器/统计学习为代表的数据驱动模型。
【决策支持系统】智慧水务的目标是辅助决策,包括应急决策、日常运维管理中的决策,等等。
【水环境问题】水环境问题是物理意义上的问题,例如:黑臭、洪涝等。
【利益相关方的问题】利益相关方的问题是社会/组织层面的问题,在解决水环境问题时,常涉及到一方受益、而另一方受损的情况。例如限制排污,则往往带来工厂企业的损失。这就涉及到多目标的利益最大化(最优化)。
只有界定了智慧水务的概念,我们才可以进一步去讨论:智慧水务发展的阶段层次是怎样的、哪些应用可以称得上是智慧水务的应用。
【智慧水务的层次】
下面我们将进一步讨论智慧水务的不同层次,又或者说,是不同的发展阶段。启发我对此进行思考的有两个方面:其一,太多人将智慧水务和所谓的水务信息化、水利信息化混作一谈;其二,则是其他行业关于智慧、关于人工智能的探讨。
先说第一点,智慧水务等同于搞水务/水利信息化吗?直觉告诉我,不是。信息化完成了底层基础数据的采集整理,完成了基本业务平台的搭建,是十分基础而重要的工作,但要说这就是“智慧”,有点牵强,总让人感觉“还不够”。
现实情况是,太多涉足智慧水务行业的同行们,把这二者混为一谈了。先甭管是不是真“智慧”,至少借着“智慧”的名号,什么产品都显得高级一点。如果我们随意从必应、百度上检索一下“智慧水务”这个词,不难看到如下的一些介绍:
“智慧水务云平台通过数据采集设备、无线网络设备、智能采集终端、水质检测传感器、压力传感器、流量计、智能...”
“智慧水务是指将传统水利与现代信息化技术进行深度融合,以提高水务的管理和服务水平…”
“该系统围绕智慧水务管控一体化战略发展目标,整合云计算、大数据和GIS地理信息、物联网技术,通过对从水源、水厂到管网、用户的监测数据采集监控感知智慧水务管控一体化…”
本质上都还是信息化的范畴。
这促使我深入思考,如果说智慧水务不等同于水务/水利信息化的话,那它们之间又有什么关系呢?
这就跳到第二个问题了,其他行业是怎么看待“智慧”一词的?
鲍捷老师在人工智能对银行推动的展望一文中的看法,对我启发很大。这里直接引用一段鲍老师的原文:
现在,大家在谈人工智能时都有过高的预期,觉得人工智能可以解决很多问题,特别是在AlphaGo之后。这可能也是我们今天坐在这儿的原因。但是我们要清楚人工智能不是万能的。在我们谈到人工智能的时候,其实我们指的是不同的东西。比如,智能灯泡、智能音箱、智能汽车这三个中文里都是智能,但其实讲的是完全不一样的东西。
第一个,智能灯泡是一种自动化,就是去完成一些人反反复复根本不用动脑子的重复劳动,这就是第一步自动化。
第二个,智能音箱做的是杀马特,Smart,就是小聪明。它可以完成几个人一起完成的一个事情,比如数据集成,数据查找这样一些事情。
第三个,智能汽车是一种更高级的智能,它可以进行预测,进行规划,进行一种洞察,需要长期的训练才能够拥有的这个智能,这也是我们所谓的Artificial Intelligence(AI)。
在真正进行领域应用的时候,我们通常并不是真的需要一定要到AI这个层面上,Robot和Smart这两个层面其实已经可以帮助我们完成很多工作。
第一个层次:比如,现在在每一个金融机构里,都会有一大堆实习生从PDF报表里面提取数据。这样的事情为什么让人类来做?这完全是对我们进化的一种侮辱!我们应该用机器来做这件事情,这就是Robot层面的事情。其实智能投顾(robot advisor)就是套公式,如果我们还仅仅用Excel进行计算的话,也是对我们的侮辱!所以应该用机器(Robot)来做,这是第一个层次。
第二个层次:是Smart,是对数据进行简单分析,按照一定规则进行的过滤。美国AlphaSense这样的公司就是这样在做规则的提取。当前的人工智能在这方面已经做得比较好了。我们现在可以比较有信心地说,“人工智能可以把大部分实习生干掉”这件事情应该是没有问题的。两年到三年之后,人工智能是可以把数据分析师的大部分重复劳动取代掉。
第三个层次:是真正的资深的或者中高级层面才能用的洞察力。这样的洞察力不但能够发现事实,还可以解释这是什么,并且进一步做出预测。但是这种预测不是简单的像量化投资那样的预测。量化投资的预测是属于短期的一种,时间序列分析就可以完成的,并不会涉及到事物本质的因果关系。我们真正想达到智能化,就需要去了解它的因果性,这也是目前只有中高级的分析师才能达到的。Kensho想达到这种目标,其实也还没有达到。在其他领域,我们也可以看到像Watson这样的系统,证明我们现有技术已经可以达到,但是在任何一个具体的垂直领域应用时,我们还需要进行人才、数据和市场的准备。这个在中国,包括美国在内,准备都不够充分。这也就是为什么今天讨论的,是smart bank而不是intelligent bank(智能银行)。因为目前的产业还接受不了这个事物,或者说成本太高做不了。那么我们应该循序渐进地去做当下的历史阶段能够做的事情。
鲍老师在提到所谓的人工智能的时候,将其划分为Robot、Smart、Intelligent三个层次,这一理念,引入水务行业,同样是可以借鉴使用的。以下是我所理解的智慧水务的三个层次。
智慧水务的第一个层次(阶段):信息化
智慧水务的第一个层次是信息化,该阶段目的在于解放人的双手,替代人的重复性劳动。
其工作,首先是完成水环境系统中各类资产数据、监测数据的信息采集。例如,城市排水系统中的检查井、管道等的位置、大小、高程信息,通过物探等方式,录入地理信息系统(GIS)平台中,实现GIS化;又比如,通过物联网(IoT)等技术,将城市排水系统中关键节点的流量、液位、水质等信息,实时、自动地传输到数据库平台中,实现实时监测。
其次,结合GIS类数据、实时监测数据,根据水务行业调度应用的实际需求,开发业务平台。即,在数据信息化的基础上,结合使用者的需求,实现业务的信息化。
通过信息化,数据采集的流程得到了简化,业务处理的流程也得到了简化。
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