Hydropower and Water Resources

水文测验的智能化转型涉及外业感知设备能力跃升与内业数据处理模式变革两个相 辅相成的维度。在设备能力提升方面,计算机视觉与深度学习技术正推动水位观测、 流量测验、泥沙分析等核心环节从接触式向非接触转变,多项技术已达厘米级业务化 精度。在内业智能化方面,AI Agent(智能体)与Skill(技能模块)技术的引入,使测验计算、资料整编、数据审查、 运维诊断与知识管理从“人盯数据”升级为“智能自主执行”,标志着水文信息系统从工 具型向智能体型范式迁移。本文以研究视角,分别从感知端设备AI赋能与平台端智能 体架构两条主线,系统梳理相关技术的实现原理、研究方法与典型验证案例,分析当 前技术瓶颈,并对未来发展方向进行展望。