在當前水利行業中，水利部各業務處室根據自身職能需要，保存了大量的歷史業務數據。這些數據涵蓋工程規劃、運行管理、調度方案等，形式包括PDF影印本、Word文檔、Excel表格等，記錄了豐富的專業知識與實踐經驗。然而，由于這些數據分散存儲在不同的業務系統、處室本地存儲設備以及業務人員的個人電腦中，導致缺乏統一的管理和歸集；同時，現有的存儲方式使得數據的獲取和利用較為復雜，難以實現一站式查詢和系統化應用；此外，隨著數據規模的增長和時間的推移，部分數據的價值未能被充分挖掘，潛藏的規律和關聯信息也未被有效利用。

數據存儲分散，難以統一管理

各業務處室數據存儲在獨立的系統或分布于業務人員的本地設備中，缺乏統一的存儲標準和管理規范。這種分散化的存儲方式導致數據孤島現象嚴重，無法快速整合和調用。

數據查詢效率低，耗時費力

在需要系統查詢或調用資料時，通常需要協調多個處室和業務人員提供數據。各處室和人員需要花費時間定位、整理和分享數據，不僅耗時，還容易因遺漏或錯誤導致數據不完整。

數據格式多樣，難以直接利用

由于歷史原因，數據主要以PDF影印本、Word文檔和Excel表格等形式存儲，缺乏結構化處理。這種非結構化數據無法直接用于高效分析和計算，數據應用效率不足。

業務決策缺乏數據支撐

數據利用效率低，直接影響到水利業務的決策和管理，無法及時獲取完整、準確的數據資料，導致決策速度和質量受到限制，降低了行業運轉效率。

華為聯合中圖科信共同打造安全可信的 “小水庫”智能知識庫

華為聯合行業伙伴中圖科信基于水利部歷年來水情年報、洪水預報方案和小水庫調度方案等歷史數據資源，共同打造安全可信的 “小水庫”智能知識庫。該知識庫以行業信息化升級為核心目標，依托鯤鵬服務器和中圖科信研發的知識庫模型，利用先進的自然語言處理（NLP）、表格解析以及圖形識別等技術手段，逐一解析并提取有價值的信息。在文本數據中可提取關鍵術語、專業定義、操作步驟及相關知識點；在表格數據中，可識別關鍵指標、關聯參數及其上下文關系；而在圖表中，可分析圖形趨勢、數據分布規律及隱含的專業知識，使得這些歷史資料迅速發揮價值，華為提供鯤鵬服務器、集中式存儲、高速網絡等能力。

系統性數據采集與處理

借助人工智能技術，整合各業務處室現有的存量文檔、技術資料和方案文件等數據，建立統一的數據采集與處理機制。通過統一的數據導入和解析模塊，實現對分散數據的集中化管理，保障數據的完整性和高效性，為后續的數據挖掘和利用奠定基礎。

文本數據的自然語言處理（NLP）解析

對文本數據進行專業化解析，通過NLP技術提取關鍵術語、水利行業專有名詞、業務邏輯和操作步驟等內容，生成結構化知識條目。同時，能夠自動識別文本中的專業定義、關鍵決策點和技術要點，為知識管理和智能查詢提供有力支持。

表格數據智能解析功能

運用表格解析技術，對存量表格文件進行智能識別和分析，提取關鍵指標、關聯參數以及上下文關系。例如，從表格中提取水位/流量數據、工程指標等，并將其關聯到相關業務場景或決策模塊中，提升數據的直觀性和使用效率。

圖表數據模式分析與知識挖掘

針對圖表數據，通過圖形識別技術分析其數據趨勢、分布規律以及可能的隱含知識。具體來說，可解讀折線圖的變化趨勢，從中挖掘真實業務數據的潛在規律和指導性信息。

多模態數據協同解析

將文本、表格和圖表數據聯動解析，形成多模態的綜合分析能力。例如，通過解析表格中的數值數據，與文本中的描述性內容建立關聯，驗證圖表中展示的規律是否符合實際業務背景，從而提高數據分析的準確性與全面性。

智能化知識構建與管理

將解析后的有價值信息進行分類、清洗和結構化存儲，構建行業知識庫和知識圖譜，實現對水利行業專業知識的系統性管理。知識庫不僅支持查詢和引用，還能夠為復雜的業務場景提供關聯性建議和智能化支持。

提升數據利用效率與決策支持能力

借助解析結果，解決分散數據難以利用的問題，實現數據的高效調取與知識共享。通過深度挖掘隱性知識，生成智能化的分析報告或業務決策建議，為水利行業的管理和調度提供強有力的數據支撐。

實現數據的高效處理和智能分析，助力水利部打通現有業務場景協同

歷史業務數據集中管理

實現對各業務處室分散存儲的歷史數據的統一管理，通過集中化、結構化的處理，解決數據孤島問題，為數據分析和決策提供基礎支撐。數據集中覆蓋率達95%以上，數據交互效率提升50%以上。

數據內容的可查詢和可檢索

整合并規范不同格式的歷史數據后，業務人員可通過關鍵詞、模糊查詢或條件過濾快速定位目標信息，激活數據的潛在價值。單次查詢時間從平均15分鐘縮短至2分鐘以內，數據查詢成功率超過90%，單位時間內可支持的查詢任務數量增加3倍。

激活非結構化數據

借助AI技術將PDF影印本、Word文檔等非結構化數據轉化為結構化信息，賦予業務數據新的生命力。其中，非結構化數據轉化率達到90%以上，數據提取準確率超過90%。

跨模態數據檢索能力提升

通過對圖表、表格和文本的多模態數據解析，實現復雜數據的高效檢索和發現?？缒B檢索技術打破了傳統系統中數據分散導致的查找效率低下問題。其中，數據檢索響應時間減少50%，數據相關性匹配準確率達到85%以上。

業務處理提質增效

通過AI驅動的智能解析與管理，將以往費時費力的數據查找和整理過程轉化為自動化、智能化流程，釋放人力資源，提升工作效率。數據處理效率提高70%，人力投入減少30%以上，同時業務成果質量提升。

激發數據價值，為決策賦能

系統性地挖掘和利用歷史業務數據，建立水利行業知識庫，為關鍵業務決策提供可靠的依據，從而增強決策的科學性和及時性。決策所需數據準備時間減少60%，數據支撐的業務場景覆蓋率提升到85%以上。

未來，華為將依托根技術創新，聯合伙伴深耕水利行業場景，助力數字孿生水利建設，扎實推動水利高質量發展，提升國家水安全保障能力。