“智能水网”—追踪自来水(2)

配合这些预测的是一整套预警机制。一旦传感器感应到异常的用水情况变化—比如说管内压力突然增大，数据中心在接收到来自传感器的数据之后就可以立刻报警，提示管理人员水管存在泄漏的可能性，使管道工人从过去繁复的日常排查中解放出来。

配合不同类型的传感器，数据中心也可以做出其他预警。一套能够感知水质环境的传感器就可以做水质预警，以检测出化学物在管道内的位置和分布情况。

除了传感器不同，预警水管泄露或者水质有异，也分别需要不同的数据模型，这意味着数据中心需要的模型类别多样并且复杂。牛冉告诉《第一财经周刊》，GE正与美国国家环保局合作，由后者提供各种水利环境模型。这也就是GE对于“智能水网”的构想：数据中心不仅能够实时接收和反映整个水网系统的情况，也能够凭借预测系统对网内的水做动态调配。

水的流动性决定了在水网内它无法被静态储存。我们假设一张水网内有一片商务区、一片居民区，后者的用水高峰期通常是从傍晚到夜间，而这个时候却往往是前者的用水低谷。在传统方法下，因为技术手段的限制，水务公司通常只能对两个区域实行平均配置，造成了水资源利用的低效甚至是浪费。除了灵活调动水资源，智能水网还有更大的意义：水务公司可以借助于数据，引导和改善人们的用水习惯。比如可制定出一套更有效率的收费办法，这些新的收费标准更符合用户使用规律、市场规律，也能够起到节约资源的作用。

GE最早在2010年6月提出了对“智能水网”的设想。按照牛冉的说法，与智能电网一样，要将智能水网推广应用还需要一段较长的时间。即便从1920年代就开始涉足水处理行业，但城市“智能水网”对于GE而言仍然是一个全新的概念，有着许多技术挑战：如何监控一座城市每天有多少能量被用于污水的收集和运输、饮用水的处理和传递、如何确保供水管道中没有水泄露出去等等。说服客户为这项技术埋单也是一个问题。尽管智能水网充满美好的想象，但至少在初期，水务公司需要为实现这个想象花上一笔额度不小的资金。

在过去的2年中，GE除了针对项目在公司内部做部门的资源整合、技术储备之外还包括拜访客户和搜集信息。它们走访了深圳水务集团、兰州水务集团等各大城市的水务公司，了解它们的需求，也同高校开展合作，进行初期的背景调查。按照GE的计划，“智能水网”技术将主要运用在民用水网中。并且针对这个新项目，公司内也可能会存在部门的融合或者扩展。

对比GE过去所擅长的工业水网，民用水网会更加关注系统内的漏水、水质安全、调度效率，看起来GE的智能水网技术也确实能够为水务公司解决一些实际的问题。“客户更希望看到做出实际的效果来，我们在未来可能会挑选一个区域做试点。”牛冉说。

它们必须设法解决用户可能不断冒出的新需求。一些目标试点用户已经提出，GE应该在智能水网中结合地理数据信息系统，让供水经理通过屏幕就可以看到整个网络内不同区域的管网情况;针对一些需要现场作业的情况比如说漏水，工作人员可以得到提前通知、被告知准确的地点，这样可以最大限度减少水资源白白流失;一些区域内水的调配，也可以通过系统做远程的水泵控制，代替传统的现场人工调节。

全球城市的版图正在不断扩大，把城市水网有效率地管理起来，将是一个越来越绕不开的话题。所幸的是，计算机技术和通信技术的发展，已经为城市水网的信息化提供了基础支撑。“在趋势上，数据采集的成本是逐年降低的。”邱海说。尽管数据并不等于信息，但利用数据的算法却可以带来有价值、并且彼此相关的建议。

没错，这就是时下热门的“大数据”。现在投入到这股时髦浪潮中的的企业，叫得上名字的大致分为四类：Hara和Water Smart，致力于生活或商业区的水管理;Puresense和Rainbird，主要涉及农业用水管理;Pakadu、Elster和信道科技，专门提供基层设备和通讯技术;GE和IBM，则同属于整体解决方案的提供商。

“智能”二字意味着，即便保持原有的水网管道不变，水网运营方对于人工的依赖将也大大减小。而传感技术、数据挖掘技术、分析预测模型、信息网络，则为水网系统的控制能力、信息丰富性和准确性提供了保证。水务公司对于用户未来需求的分析会越来越精确，收费也可以越来越合理。

总有一天，与你的生活密切相关的自来水会变得越来越“听话”。