AI 节水
结合动态水力模型与 DMA 分区（把管网按进出流量计量切成若干独立区域的管理方法）系统，实现爆管点精准定位、评估管段渗漏程度等级，并结合现状工况与运行参数做综合调度和压力管理，直接降低供水管网漏损率。
- 爆管点秒级定位与等压线绘制
- DMA 分区进出流量对比 + 夜间最小流量分析
- 管段渗漏等级评估与风险分级管控
- 基于压力管理的调度优化
我们做什么
在城市供水、污水处理、城乡供排水、灌区与水库这些场景里，真正让项目落地难点从来不是"装了几个传感器"，而是数据进了平台却没人看得懂、算法算出来的结论没人敢用、设备故障了没人提前知道。这也是很多智慧水务项目建完就闲置的根因。
我们把这套事拆成三层来做：底层是感知层，用液位、压力、流量、浊度、水位、电导等物联网智能仪表把现场工况真实、连续、可靠地测上来；中层是算法层，用水力模型、深度神经网络与计算机视觉，把这些时序数据变成"该加多少药、该开几台泵、哪段管在漏、哪台设备要坏"这类可执行结论；上层是决策层，把结论沉淀到管理平台，形成从发现问题到智能联动再到闭环处置的完整链路。
这三层我们不是分开卖、事后拼装，而是作为一个软硬一体化的整体方案来设计与交付：仪表选型、点位布置、通信架构、算法模型、平台界面、验收标准在项目启动时就一起确定，避免设备装上了、平台对不上、数据用不了的典型问题。
