□本报通讯员 孙娟

　　“8时河道报汛任务已完成。”“小水库告警，岱岳区花果峪水库降水数据中断超过4小时，请注意查看。”近日，在山东省泰安市水文中心水情值班群内，一条条水情报汛及预警信息通过“水情AI机器人”自动弹出，值班人员随即进行核查与调度。

　　与传统人工盯屏、手动查询不同，这些预警来自一套“AI+水情”智能感知系统，该系统实现了水情数据的智能查询、规范问答与主动告警“秒级响应”，从而减少了人工投入，缩短了查询及报警时间。

　　国产底座筑牢安全防线

　　水利数据事关国计民生，安全可控是智能化转型的首要前提。泰安水文中心在推进“AI+水情”建设过程中，始终坚持“国产优先、自主可控”原则，选用北京邮电大学发起、国内多校开发共建的开源智能体平台AstrBot作为技术底座。

　　“AstrBot不仅完全开源、代码可审计，更重要的是它原生适配国内主流办公平台，符合基层实际需求。”项目技术负责人、泰安市水文中心水情科科长姚萌介绍，“系统采用AGPL-3.0开源协议，全链路无境外依赖，杜绝了数据通过国外API外泄的风险。”

　　在模型层面，本地部署通义千问Qwen3系列大模型，实现断网环境下的本地推理。所有水情数据、规范文档、用户提问均在泰安水文内网闭环处理，真正做到“数据不出域、模型不外联、指令可审计”。

　　私有化架构实现全链路内网运行

　　系统采用“端—边—云”协同的私有化AI架构，但与传统“云”概念不同，这里的“云”实为泰安水文私有超融合云服务器。AstrBot智能助手、大模型、雨水情实时数据库全部部署在泰安水文水利内网。

　　工作人员通过QQ群、企业微信等发起查询，请求经AstrBot统一调度，调用本地大模型理解意图，再通过MCP（模型上下文协议）工具层访问水情数据库。例如，当用户发出“查询北望水文站近3日水位”“生成2026年北望水文站7月份流量过程线”等指令，系统将自动解析语义，执行SQL查询，反馈查询数据，生成流量过程线图表，全程无须人工登录业务系统。

　　“过去查一个数据要切换3～4个系统，现在一句话就搞定。”“我们平时对水情AI机器人进行常态化训练，它像一个助手一样，能解决更多新场景的问题。”这是基层水文人的真实使用感受。目前，数据查询效率从平均5～10分钟缩短至5秒内，并且实现了AI学习能力和应用场景的深化和扩展。

　　七大告警程序实现智能预警

　　如果说AstrBot是“被动问答”的智能助手，那么AI告警机器人则是“主动出击”的“线上防汛哨兵”。该系统内置7类独立Python主动告警程序，覆盖降雨、河道、水库、洪峰、墒情等关键场景，实现7×24小时值守监控。

　　其中，分级阶梯式降雨告警程序每5分钟扫描一次雨量数据，当日累计雨量达到阈值即自动推送最大雨量站信息，且每个阈值仅告警一次，避免信息刷屏。小水库“四位一体”监控程序则针对面广量大的全市601座小型水库，同步监测水位变幅、超防洪指标、水位中断、降水中断等风险。遥测与人工发报水位比对程序，每30分钟自动校核两类数据，变幅超0.3米即告警，确保数据可靠性……

　　可复制可推广的智慧AI部署新范式

　　目前，“AI+水情”系统已在泰安水文中心稳定运行，数据覆盖全市及上游共24座大中型水库、601座小型水库、28处河道水文站、13处水文站，以及9个人工墒情站，每月分析处理数据超过200万条。系统不仅提升了防汛响应速度，更推动了值班模式从“盯屏”向“处置”转型。

　　“国产底座+私有化部署+主动告警+智能问答”的技术架构，具备良好的可复制性。只需替换知识库与MCP工具中的业务逻辑，即可迁移至水资源监测、水土保持等水利场景。

　　“这是国产开源技术与水文业务深度融合的一次成功实践。”泰安市水文中心党委书记、主任刘光表示，“下一步我们将继续深化AI在水文预报、水资源监测、水土保持等场景中的应用，打造更安全、更智能、更高效的智慧水文新范式。”

　　来源：中国水利报 2026年9月8日