人工智能熱到現在，業內基本“統一瞭思想”，那就是通過人工智能技術，把傳統行業武裝起來，更高效更智能的解決問題，最終走向“共同富裕”。
於是我們得以見到，第三次崛起、野心勃勃的人工智能擠爆瞭安防業，擠爆瞭各大醫院的放射科，也擠爆瞭離錢更近的金融業。此外，還有農業、教育、能源、物流排著隊，輪流等待被“翻牌子”。
這場以科技行業為中心，突襲傳統行業的戰役，現在已經進入相對平穩的階段。如某互聯網大佬所言，當 AI 公司進入一個傳統行業後，它就會見到真正的“大哥”。言外之意是，傳統行業的水，不是那麼好滑的，但這是必經之路。這條路可見的終點，或許就是人類夢寐以求的“萬物聯網”。
毫無疑問，IBM 是這條路上出發最早的。傳統行業的經驗絕對是 IBM 的一張王牌，沒有行業經驗，科技企業想要理解大數據代表的意義，恐怕需要一些時日。
雷鋒網據官方資料獲知，IBM 已經不再是此前被熟知的軟硬件服務提供商，而是一傢認知解決方案和雲平臺公司。轉型前後，傳統行業都是其最重要的商業戰場。在本文中，雷鋒網要講的這個 AI 掘金案例，是來自水行業的一傢傳統公司——江河瑞通。
江河瑞通是一傢什麼公司？1998年，江河瑞通在中關村正式成立，其主營業務非常簡單，就是為水行業客戶提供相關軟件，目前業務已覆蓋水利、水務、環保、農業、海洋和軍工六大行業，為國傢防總、水利部、南水北調及環保海洋部門等千餘傢客戶提供產品和服務。
在成立接近20年的關頭上，江河瑞通的創始人田盛華開始琢磨，面對大到幾乎無法預估的水利“蛋糕”，為什麼一直沒有把公司做大，哪裡出瞭問題？此外，原先就有的水利問題，似乎在很長一段時間裡，都沒有得到跨越性的發展。
2015年，在這個契機上，江河瑞通正好碰到瞭剛剛轉型完的 IBM，二者一拍即合。田盛華向雷鋒網談到：
我們一直在反思，管理、技術、市場哪些地方是不是出瞭問題？正在這個關鍵時刻，在反思尋求轉型的關鍵階段，有幸跟IBM溝通，這個時候IBM推出瞭它的物聯網，所以我們開始跟IBM合作。從 2015年的6月份合作開始到今天為止，我們在接近3年的時間裡，做瞭三件事。
IBM 和 江河瑞通做瞭什麼？田盛華說的三件事，分別是江河瑞通物聯網平臺、模型平臺、圖像識別和語音交互的應用，把這三件事應用到水利，主要解決的是水多、水少、水渾和水污染四個問題。
所謂水多，就是防洪，每年的初春和盛夏都是頭等大事。即便每一年都投入瞭大量的人、財、物，洪澇災害依然是新聞中的常客，就在剛剛過去的夏季，連續降雨導致湖南某地遭受洪災，防洪調度任重道遠。
所謂水少，就是水資源分配不均，南多北少，東多西少，需要對缺水地區進行調配，典型工程如南水北調。調水除瞭是個超級工程之外，怎麼調，什麼時候調都需要考慮清楚。有的水域水價低，有的水域在不同時間水價不同，如何找到最優解？
所謂水渾，指的是水含沙量越來越高，主要是水土流失，以及地下水位下降所引發的一系列生態環境問題，另外海水倒灌也是每一個臨海城市幾乎都要面對的問題。以上海黃埔江為例，每年都會遭到海水倒灌，此時就需要上遊放水來抵抗海水的倒灌，此前判斷是否倒灌，如何調度都是依靠人類的眼睛和相對滯後的供水影響反饋，效率很差效果不佳。
所謂水污染，就是我們理解中的水污染，這不僅是國內面臨的環境問題，而且是全球性的環境問題。
除瞭和“水”直接相關的四大問題，政府出臺的“河長制”新政，也給江河瑞通和 IBM 的合作帶來瞭新的機遇。所謂“河長制”，指的是政府要求建立省、省、市、縣、鄉四級河長體系，由黨政一把手擔任“河長”，對各自轄區內的水域負總責，但凡出瞭問題，就會受到追責。在政策的強力之下，各級政府被推動著尋找更為有效、更為智慧的“水利管理工具”。
於是，江河瑞通在 IBM 的幫助之下，研發瞭三大平臺，來一一解決這些問題。具體而言：
江河瑞通物聯網平臺
江河瑞通的物聯網平臺，簡單來說就是基於物聯網技術構建的“水行業傳感一張網”，通過這個平臺，可以幫助水利管理者在水文、氣象、土壤、水質、大氣、生態及城市管網等方面，對監測站點、泵站、閘站、水廠實現7*24小時的數據監視，以及設備性能、運行、故障監測，同時通過微信、短信、郵件進行預警。
以防洪這一問題為例，水庫是其中最為重要的工程，但各流域的水庫不僅分散，而且基本都建設在荒郊野外，這對防洪統一調度來說，難度巨大。在這個方面，江河瑞通憑借自己的物聯網平臺，在今年一舉拿下瞭全國503個地點，將其全部數據接入平臺，從而實現統一管理和監測。
對於水利管理者而言，使用該物聯網平靜電除煙機臺也並非難事。通過“瑞通雲平臺”，無論是設備接靜電機保養入、獲取數據，還是監控分析、應急響應，都隻需要簡單配置，就能完成整個流程。
行業模型應用平臺
田盛華對雷鋒網表示，和 IBM 共同完成的第二件事，是行業模型應用平臺。
所謂的模型應用雲平臺，就是建立瞭一個完整的水行業模型生態圈，能夠提供行業計算模型、結果可視化和完整的 API，使得模型計算更為簡單。
模型庫引擎采用的是瑞通雲芯，這使得原本1小時計算的水動力模型，在雲平臺隻需要5分鐘。模型庫同時也提供一整套 API 接口以供調用，符合 ISO90003 要求的標準輸入輸出格式，能夠為水利管理者提供結果可視化、API 結果的深度集成，解決模型計算集成的問題。
在田盛華看來，做模型的專業人才，將模型看得無比重要，這導致瞭彼此過於封閉，無法得到大規模的測試，因此在實際的使用中不盡人意。所以，江河瑞通將所有的模型都開放出來，在實際應用中進行調優。
模型平臺的建立，也是為瞭解決實際的問題。田盛華舉例說到，模型平臺能夠發揮重要作用的一個工作，就是實現城市的“暢遊活水”。之所以提到“暢遊活水”，是因為在城市建設中，每個城市都被人為劃分為幾個行政區域，這些區域間建設瞭諸多閘門、泵站，導致“水流速度”嚴重不足，而在“河長制”推出前，行政區域的管理者各自為政，隻解決自己的“分內事”，無法做整體調度。而模型平臺配合“河長制”，則可以有效解決這個問題。
上述所說的還隻是地面河網、管網的調度，如果地下的管網也同步打通，那麼可以讓供水、排水更為流暢，則可以一舉解決城市供水和內澇的問題。
圖像識別與語音交互
圖像識別和語音交互，可以說是人工智能發展到現在，最為成熟、應用最多的兩個核心技術，但在水利行業確實空白。
此前安裝在河流附近的攝像頭，主要功能是記錄，在“偷盜”、“破壞”等情況發生時，有據可查，完全沒有發揮監測和判斷的作用。在汛期內，用的還是非常傳統低效的“人海戰術”，通過人眼來監控巡防“高位運行”的河流，而在應用瞭圖像識別的技術後，就可以實時上傳數據，通過手機就能實現監控。
整體而言，目前圖像識別技術的應用，主要能夠解決四個問題：1）河道水位的變化；2）河流形象直觀的變化；3）水質突發性顏色變化；4）保證人員安全。
田盛華也表示，隨著未來合作項目的推進，使用場景也會越來越多。
語音交互則主要用於投訴、舉報、問答等“客服型”場景。田盛華向雷鋒網(公眾號：雷鋒網)介紹，政府治理河道，也對全部百姓公開瞭投訴、問政渠道，通過將以往數據訓練模型，可以解決大部分百姓的問詢。
IBM 還武裝瞭哪些傳統行業？除瞭水資源行業的江河瑞通外，IBM 在近年來大舉佈局物聯網領域，通過人工智能技術和雲服務，為傳統行業的企業帶來更為智能的業務。在近日舉辦的 IBM 物聯網大會上，來自電梯行業的通力集團、電子制造業的惠而浦、電子質檢行業的正文科技、交通運輸行業的法國國傢鐵路公司、零售行業的史泰博都分享瞭類似案例。
根據官方消息顯示，IBM在170多個國傢與6000多傢客戶有著物聯網領域的合作，其中包括全球10大汽車廠商，10大油氣公司中的8傢，20大多元化公用事業公司中的11傢，10大能源企業中的6傢，15大最繁忙機場當中的9座以及12傢大型航空航天公司中的11傢。
從這些數據中，可以看出 IBM 這傢老牌 IT 提供商，確實為物聯網押下瞭重註。
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