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。跨模態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。