在當前水利行業(yè)中，水利部各業(yè)務處室根據(jù)自身職能需要，保存了大量的歷史業(yè)務數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)涵蓋工程規(guī)劃、運行管理、調度方案等，形式包括PDF影印本、Word文檔、Excel表格等，記錄了豐富的專業(yè)知識與實踐經(jīng)驗。然而，由于這些數(shù)據(jù)分散存儲在不同的業(yè)務系統(tǒng)、處室本地存儲設備以及業(yè)務人員的個人電腦中，導致缺乏統(tǒng)一的管理和歸集；同時，現(xiàn)有的存儲方式使得數(shù)據(jù)的獲取和利用較為復雜，難以實現(xiàn)一站式查詢和系統(tǒng)化應用；此外，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長和時間的推移，部分數(shù)據(jù)的價值未能被充分挖掘，潛藏的規(guī)律和關聯(lián)信息也未被有效利用。

數(shù)據(jù)存儲分散，難以統(tǒng)一管理

各業(yè)務處室數(shù)據(jù)存儲在獨立的系統(tǒng)或分布于業(yè)務人員的本地設備中，缺乏統(tǒng)一的存儲標準和管理規(guī)范。這種分散化的存儲方式導致數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重，無法快速整合和調用。

數(shù)據(jù)查詢效率低，耗時費力

在需要系統(tǒng)查詢或調用資料時，通常需要協(xié)調多個處室和業(yè)務人員提供數(shù)據(jù)。各處室和人員需要花費時間定位、整理和分享數(shù)據(jù)，不僅耗時，還容易因遺漏或錯誤導致數(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，缺乏結構化處理。這種非結構化數(shù)據(jù)無法直接用于高效分析和計算，數(shù)據(jù)應用效率不足。

業(yè)務決策缺乏數(shù)據(jù)支撐

數(shù)據(jù)利用效率低，直接影響到水利業(yè)務的決策和管理，無法及時獲取完整、準確的數(shù)據(jù)資料，導致決策速度和質量受到限制，降低了行業(yè)運轉效率。

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、洪水預報方案和小水庫調度方案等歷史數(shù)據(jù)資源，共同打造安全可信的 “小水庫”智能知識庫。該知識庫以行業(yè)信息化升級為核心目標，依托鯤鵬服務器和中圖科信研發(fā)的知識庫模型，利用先進的自然語言處理（NLP）、表格解析以及圖形識別等技術手段，逐一解析并提取有價值的信息。在文本數(shù)據(jù)中可提取關鍵術語、專業(yè)定義、操作步驟及相關知識點；在表格數(shù)據(jù)中，可識別關鍵指標、關聯(lián)參數(shù)及其上下文關系；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，使得這些歷史資料迅速發(fā)揮價值，華為提供鯤鵬服務器、集中式存儲、高速網(wǎng)絡等能力。

系統(tǒng)性數(shù)據(jù)采集與處理

借助人工智能技術，整合各業(yè)務處室現(xiàn)有的存量文檔、技術資料和方案文件等數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集與處理機制。通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)導入和解析模塊，實現(xiàn)對分散數(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。

文本數(shù)據(jù)的自然語言處理（NLP）解析

對文本數(shù)據(jù)進行專業(yè)化解析，通過NLP技術提取關鍵術語、水利行業(yè)專有名詞、業(yè)務邏輯和操作步驟等內容，生成結構化知識條目。同時，能夠自動識別文本中的專業(yè)定義、關鍵決策點和技術要點，為知識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

運用表格解析技術，對存量表格文件進行智能識別和分析，提取關鍵指標、關聯(lián)參數(shù)以及上下文關系。例如，從表格中提取水位/流量數(shù)據(jù)、工程指標等，并將其關聯(lián)到相關業(yè)務場景或決策模塊中，提升數(shù)據(jù)的直觀性和使用效率。

圖表數(shù)據(jù)模式分析與知識挖掘

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

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容建立關聯(lián)，驗證圖表中展示的規(guī)律是否符合實際業(yè)務背景，從而提高數(shù)據(jù)分析的準確性與全面性。

智能化知識構建與管理

將解析后的有價值信息進行分類、清洗和結構化存儲，構建行業(yè)知識庫和知識圖譜，實現(xiàn)對水利行業(yè)專業(yè)知識的系統(tǒng)性管理。知識庫不僅支持查詢和引用，還能夠為復雜的業(yè)務場景提供關聯(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

借助解析結果，解決分散數(shù)據(jù)難以利用的問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效調取與知識共享。通過深度挖掘隱性知識，生成智能化的分析報告或業(yè)務決策建議，為水利行業(yè)的管理和調度提供強有力的數(shù)據(jù)支撐。

實現(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)務場景協(xié)同

歷史業(yè)務數(shù)據(jù)集中管理

實現(xiàn)對各業(yè)務處室分散存儲的歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，通過集中化、結構化的處理，解決數(shù)據(jù)孤島問題，為數(shù)據(jù)分析和決策提供基礎支撐。數(shù)據(jù)集中覆蓋率達95%以上，數(shù)據(jù)交互效率提升50%以上。

數(shù)據(jù)內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)務人員可通過關鍵詞、模糊查詢或條件過濾快速定位目標信息，激活數(shù)據(jù)的潛在價值。單次查詢時間從平均15分鐘縮短至2分鐘以內，數(shù)據(jù)查詢成功率超過90%，單位時間內可支持的查詢任務數(shù)量增加3倍。

激活非結構化數(shù)據(jù)

借助AI技術將PDF影印本、Word文檔等非結構化數(shù)據(jù)轉化為結構化信息，賦予業(yè)務數(shù)據(jù)新的生命力。其中，非結構化數(shù)據(jù)轉化率達到90%以上，數(shù)據(jù)提取準確率超過90%。

跨模態(tài)數(shù)據(jù)檢索能力提升

通過對圖表、表格和文本的多模態(tài)數(shù)據(jù)解析，實現(xiàn)復雜數(shù)據(jù)的高效檢索和發(fā)現(xiàn)。跨模態(tài)檢索技術打破了傳統(tǒng)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)分散導致的查找效率低下問題。其中，數(shù)據(jù)檢索響應時間減少50%，數(shù)據(jù)相關性匹配準確率達到85%以上。

業(yè)務處理提質增效

通過AI驅動的智能解析與管理，將以往費時費力的數(shù)據(jù)查找和整理過程轉化為自動化、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，同時業(yè)務成果質量提升。

激發(fā)數(shù)據(jù)價值，為決策賦能

系統(tǒng)性地挖掘和利用歷史業(yè)務數(shù)據(jù)，建立水利行業(yè)知識庫，為關鍵業(yè)務決策提供可靠的依據(jù)，從而增強決策的科學性和及時性。決策所需數(shù)據(jù)準備時間減少60%，數(shù)據(jù)支撐的業(yè)務場景覆蓋率提升到85%以上。

未來，華為將依托根技術創(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，扎實推動水利高質量發(fā)展，提升國家水安全保障能力。