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邹城市水务公司如何用AI解决1200公里城乡供水管网人工巡检漏检高、隐患发现滞后、户外作业风险大、数据沉淀难利用问题的案例
📌 摘要
邹城市水务公司作为水利、环境和公共设施管理业（水务运营）行业的代表企业，通过自主搭建的"空地协同"无人机智能管网巡检体系实现供水管网运维的智能化升级。单日巡检里程突破100公里、巡检效率较传统模式提升5-10倍、累计飞行超4000架次处置隐患20余处、漏损发现时间缩短60%以上、分析效率提升90%以上、减少户外作业时长60%以上、为15项管网改造方案优化提供支撑等量化指标。
📖 本案例根据 邹城市人民政府（数字政府专栏）报道整理 · 查看原文 →
企业背景
邹城市水务公司是邹城市属国有供水企业，管辖1200余公里城乡供水管网，承担着城乡居民安全供水保障的重任。城乡供水管网是城市的"隐形动脉"，其健康状况直接关系千家万户的用水安全。在传统管网巡检长期面临"效率低、盲区多、隐患发现滞后、人员安全风险大"等痛点的背景下，邹城市水务公司以科技赋能水务发展，启动无人机智能管网巡检项目，构建"空地协同"智能巡检体系，推动管网运维从"人工依赖"向"智能驱动"转型。
遇到的问题
人工巡检盲区多、效率低：1200余公里城乡供水管网分布广、地形复杂，传统人工巡检受地形、天气、夜间影响大，存在大量巡检盲区与效率瓶颈。
隐患发现滞后、漏损响应慢：管网渗漏、偷盗水等隐患多在用户报修或大面积漏水后才被发现，响应时间以"天"计，被动式巡检难以满足现代化供水安全保障需要。
户外作业风险高：城乡供水管网大量分布在偏远地段、地下暗渠、高边坡等危险区域，巡检员户外作业时间长、安全风险高，隐患发现与处置的"过程风险"始终高悬。
巡检数据沉淀难：人工巡检数据多停留在纸质或零散电子表格，缺乏统一存储与智能分析能力，历史数据难以反哺运维决策。
AI解决方案
邹城市水务公司以"全域覆盖、快速响应、精准识别、闭环处置"为核心，打造"空地协同"智能巡检体系：
1. 中心城区固定智能机库+24小时不间断巡检：在中心城区布局固定智能机库，让无人机按预设航线自动起飞，10分钟快速响应，弥补人工夜巡空档。
2. 偏远区域车载移动机库+5分钟出勤圈：在乡镇及偏远区域配备车载移动机库，构建5分钟出勤圈，结合400余条标准化GIS巡检路线，实现全域无死角巡检。
3. 双光相机+AI算法精准识别管网风险：无人机搭载双光相机并融合AI智能算法，精准识别四类管网核心风险，实现暗漏早发现、早定位，把"事后抢修"前移到"事前预警"。
4. 智慧管理平台+闭环处置流程：配套搭建智慧管理平台，形成巡检全流程数字化闭环；同步组建专业巡检团队、开展专项培训，让数据与人才"两条腿"并重。
实施效果
| 效果指标 | 实施前 | 实施后 | 改善幅度 |
|---|---|---|---|
| 巡检效率 | 传统人工模式 | 空地协同智能巡检 | 提升5-10倍 |
| 单日巡检里程 | 步行/车巡 | 无人机 | 突破100公里 |
| 累计飞行架次 | 0 | 无人机常态化 | 超4000架次 |
| 处置隐患数 | 被动响应 | AI主动识别 | 20+处 |
| 漏损发现时间 | 数天响应 | AI实时识别 | 缩短60%以上 |
| 巡检数据分析效率 | 人工统计 | 标准化存储 | 提升90%以上 |
| 偷盗水/违规用水查处 | 被动发现 | AI识别 | 8起 |
| 户外作业时长 | 高风险作业 | AI替代 | 减少60%以上 |
| 管网改造方案支撑 | 凭经验 | 数据反哺 | 15项方案优化 |
| 中心城区响应时效 | 夜巡空档 | 10分钟响应 | 全天候覆盖 |
技术解析
"空地协同"是管网AI巡检的关键架构：城市供水管网分布跨度大、地形复杂，单一地面或空中手段都难以覆盖，邹城水务把"中心城区固定机库+偏远区域车载机库+无人机+智慧管理平台"组合成"空地协同"架构，让AI巡检能在城市与乡镇两类场景里都跑得通。
"固定机库+移动机库"是夜间与偏远场景的破局点：人工夜巡有安全与人力成本的双重限制，中心城区固定机库实现24小时不间断巡检；偏远区域5分钟出勤圈的车载机库，把"车程"和"巡查时间"压缩进一道AI闭环里。
"AI识别+GIS路径"是数据反哺决策的入口：400余条标准化GIS巡检路线不仅让巡检有规可循，更让每次飞行都沉淀为带坐标、带时间的结构化数据，反过来支撑偷盗水查处、管网改造方案优化、人员考核等运营决策。
经验启示
1. 管网巡检AI要从"高风险高人工"场景优先切入：管网巡检最大的痛点不是"快不快"，而是"人愿不愿意去"，邹城水务把AI优先部署在偏远、高风险、夜间这些"人不愿去"的地方，自然先拿到降本安全双收益。
2. "固定+移动机库"是地市级水务落地AI的最现实路径：相比一次性大投入的"全固定机库+全自动化"模式，邹城水务用"中心城区固定机库+偏远区域车载移动机库"的混合架构，把初期投入与运营门槛都压低，更适合中小型水务公司复制。
3. 数据沉淀是管网AI的"第二增长曲线"：管网AI的真正价值不仅在"发现隐患"，更在"沉淀数据反哺决策"——15项管网改造方案优化、偷盗水查处，皆来自AI巡检数据，AI让水务运营从经验驱动走向数据驱动。
企脉AI独家观点
邹城市水务公司这个案例的可贵之处，在于它回答了一个市县级供水企业最容易踩坑的问题：AI巡检到底该先在大城市铺，还是在中小城市铺？
答案是中小城市更该先铺。一线城市不缺自动化设备，但市县级水务公司最尴尬——管网长、人员少、隐患发现全靠人盯图纸。邹城水务用"空地协同"模式把巡检效率提升5-10倍、单日里程突破100公里、漏损发现缩短60%、户外作业减少60%以上，这不是把一线城市的方案"砍两刀"凑出来的，而是从市县级水务的真实痛点倒推出来的架构。
对国内大量市县级水务公司而言，邹城水务的参照意义在于：别总羡慕一线城市"全自动"AI巡检，先把自己的"固定+移动机库"模型跑起来，把"数据沉淀→反哺决策"这条路打通。 AI巡检不是"奢侈玩具"，它本质上是把老员工脑子里的巡检经验沉淀成可以24小时复用、跨班组复制的"数据资产"。当你的15项管网改造方案都能由AI数据支撑、当你的偷盗水查处能在AI画面里直接定位——这时你再回头看，会发现AI不是"花大钱买的科技"，而是"老经验换了一种更耐用的存放方式"。