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转型后的 IBM 加持,江河瑞通如何解决水行业的四大难题?

简介:
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人工智能热到现在,业内基本“统一了思想”,那就是通过人工智能技术,把传统行业武装起来,更高效更智能的解决问题,最终走向“共同富裕”。

于是我们得以见到,第三次崛起、野心勃勃的人工智能挤爆了安防业,挤爆了各大医院的放射科,也挤爆了离钱更近的金融业。此外,还有农业、教育、能源、物流排着队,轮流等待被“翻牌子”。

这场以科技行业为中心,突袭传统行业的战役,现在已经进入相对平稳的阶段。如某互联网大佬所言,当 AI 公司进入一个传统行业后,它就会见到真正的“大哥”。言外之意是,传统行业的水,不是那么好滑的,但这是必经之路。这条路可见的终点,或许就是人类梦寐以求的“万物联网”。

毫无疑问,IBM 是这条路上出发最早的。传统行业的经验绝对是 IBM 的一张王牌,没有行业经验,科技企业想要理解大数据代表的意义,恐怕需要一些时日。

雷锋网据官方资料获知,IBM 已经不再是此前被熟知的软硬件服务提供商,而是一家认知解决方案和云平台公司。转型前后,传统行业都是其最重要的商业战场。在本文中,雷锋网要讲的这个 AI 掘金案例,是来自水行业的一家传统公司——江河瑞通。

江河瑞通是一家什么公司?

1998年,江河瑞通在中关村正式成立,其主营业务非常简单,就是为水行业客户提供相关软件,目前业务已覆盖水利、水务、环保、农业、海洋和军工六大行业,为国家防总、水利部、南水北调及环保海洋部门等千余家客户提供产品和服务。

在成立接近20年的关头上,江河瑞通的创始人田盛华开始琢磨,面对大到几乎无法预估的水利“蛋糕”,为什么一直没有把公司做大,哪里出了问题?此外,原先就有的水利问题,似乎在很长一段时间里,都没有得到跨越性的发展。

2015年,在这个契机上,江河瑞通正好碰到了刚刚转型完的 IBM,二者一拍即合。田盛华向雷锋网谈到:

我们一直在反思,管理、技术、市场哪些地方是不是出了问题?正在这个关键时刻,在反思寻求转型的关键阶段,有幸跟IBM沟通,这个时候 IBM 推出了它的物联网,所以我们开始跟 IBM 合作。从 2015 年的 6 月份合作开始到今天为止,我们在接近3年的时间里,做了三件事。

IBM 和 江河瑞通做了什么?

田盛华说的三件事,分别是江河瑞通物联网平台、模型平台、图像识别和语音交互的应用,把这三件事应用到水利,主要解决的是水多、水少、水浑和水污染四个问题。

所谓水多,就是防洪,每年的初春和盛夏都是头等大事。即便每一年都投入了大量的人、财、物,洪涝灾害依然是新闻中的常客,就在刚刚过去的夏季,连续降雨导致湖南某地遭受洪灾,防洪调度任重道远。

所谓水少,就是水资源分配不均,南多北少,东多西少,需要对缺水地区进行调配,典型工程如南水北调。调水除了是个超级工程之外,怎么调,什么时候调都需要考虑清楚。有的水域水价低,有的水域在不同时间水价不同,如何找到最优解?

所谓水浑,指的是水含沙量越来越高,主要是水土流失,以及地下水位下降所引发的一系列生态环境问题,另外海水倒灌也是每一个临海城市几乎都要面对的问题。以上海黄埔江为例,每年都会遭到海水倒灌,此时就需要上游放水来抵抗海水的倒灌,此前判断是否倒灌,如何调度都是依靠人类的眼睛和相对滞后的供水影响反馈,效率很差效果不佳。

所谓水污染,就是我们理解中的水污染,这不仅是国内面临的环境问题,而且是全球性的环境问题。

除了和“水”直接相关的四大问题,政府出台的“河长制”新政,也给江河瑞通和 IBM 的合作带来了新的机遇。所谓“河长制”,指的是政府要求建立省、省、市、县、乡四级河长体系,由党政一把手担任“河长”,对各自辖区内的水域负总责,但凡出了问题,就会受到追责。在政策的强力之下,各级政府被推动着寻找更为有效、更为智慧的“水利管理工具”。

于是,江河瑞通在 IBM 的帮助之下,研发了三大平台,来一一解决这些问题。具体而言:

  • 江河瑞通物联网平台

江河瑞通的物联网平台,简单来说就是基于物联网技术构建的“水行业传感一张网”,通过这个平台,可以帮助水利管理者在水文、气象、土壤、水质、大气、生态及城市管网等方面,对监测站点、泵站、闸站、水厂实现7*24小时的数据监视,以及设备性能、运行、故障监测,同时通过微信、短信、邮件进行预警。

以防洪这一问题为例,水库是其中最为重要的工程,但各流域的水库不仅分散,而且基本都建设在荒郊野外,这对防洪统一调度来说,难度巨大。在这个方面,江河瑞通凭借自己的物联网平台,在今年一举拿下了全国503个地点,将其全部数据接入平台,从而实现统一管理和监测。

对于水利管理者而言,使用该物联网平台也并非难事。通过“瑞通云平台”,无论是设备接入、获取数据,还是监控分析、应急响应,都只需要简单配置,就能完成整个流程。

案例 | 转型后的 IBM 加持,江河瑞通如何解决水行业的四大难题?


  • 行业模型应用平台

田盛华对雷锋网表示,和 IBM 共同完成的第二件事,是行业模型应用平台。

案例 | 转型后的 IBM 加持,江河瑞通如何解决水行业的四大难题?

所谓的模型应用云平台,就是建立了一个完整的水行业模型生态圈,能够提供行业计算模型、结果可视化和完整的 API,使得模型计算更为简单。

模型库引擎采用的是瑞通云芯,这使得原本1小时计算的水动力模型,在云平台只需要5分钟。模型库同时也提供一整套 API 接口以供调用,符合 ISO90003 要求的标准输入输出格式,能够为水利管理者提供结果可视化、API 结果的深度集成,解决模型计算集成的问题。

在田盛华看来,做模型的专业人才,将模型看得无比重要,这导致了彼此过于封闭,无法得到大规模的测试,因此在实际的使用中不尽人意。所以,江河瑞通将所有的模型都开放出来,在实际应用中进行调优。

模型平台的建立,也是为了解决实际的问题。田盛华举例说到,模型平台能够发挥重要作用的一个工作,就是实现城市的“畅游活水”。之所以提到“畅游活水”,是因为在城市建设中,每个城市都被人为划分为几个行政区域,这些区域间建设了诸多闸门、泵站,导致“水流速度”严重不足,而在“河长制”推出前,行政区域的管理者各自为政,只解决自己的“分内事”,无法做整体调度。而模型平台配合“河长制”,则可以有效解决这个问题。

上述所说的还只是地面河网、管网的调度,如果地下的管网也同步打通,那么可以让供水、排水更为流畅,则可以一举解决城市供水和内涝的问题。

  • 图像识别与语音交互

图像识别和语音交互,可以说是人工智能发展到现在,最为成熟、应用最多的两个核心技术,但在水利行业确实空白。

此前安装在河流附近的摄像头,主要功能是记录,在“偷盗”、“破坏”等情况发生时,有据可查,完全没有发挥监测和判断的作用。在汛期内,用的还是非常传统低效的“人海战术”,通过人眼来监控巡防“高位运行”的河流,而在应用了图像识别的技术后,就可以实时上传数据,通过手机就能实现监控。

整体而言,目前图像识别技术的应用,主要能够解决四个问题:1)河道水位的变化;2)河流形象直观的变化;3)水质突发性颜色变化;4)保证人员安全。

田盛华也表示,随着未来合作项目的推进,使用场景也会越来越多。

语音交互则主要用于投诉、举报、问答等“客服型”场景。田盛华向雷锋网(公众号:雷锋网)介绍,政府治理河道,也对全部百姓公开了投诉、问政渠道,通过将以往数据训练模型,可以解决大部分百姓的问询。

IBM 还武装了哪些传统行业?

除了水资源行业的江河瑞通外,IBM 在近年来大举布局物联网领域,通过人工智能技术和云服务,为传统行业的企业带来更为智能的业务。在近日举办的 IBM 物联网大会上,来自电梯行业的通力集团、电子制造业的惠而浦、电子质检行业的正文科技、交通运输行业的法国国家铁路公司、零售行业的史泰博都分享了类似案例。

根据官方消息显示,IBM 在170多个国家与6000多家客户有着物联网领域的合作,其中包括全球10大汽车厂商,10大油气公司中的8家,20大多元化公用事业公司中的11家,10大能源企业中的6家,15大最繁忙机场当中的9座以及12家大型航空航天公司中的11家。

从这些数据中,可以看出 IBM 这家老牌 IT 提供商,确实为物联网押下了重注。



本文作者:叨叨
本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接

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