水利工程建設項目人工智能監測管理辦法（2025版）

水利工程建設項目人工智能監測管理辦法（2025版）第一章總則第一條為規范水利工程建設項目中人工智能（AI）技術的應用與管理，提升工程建設質量、安全監測水平及運行管理效率，推動智慧水利高質量發展，依據《中華人民共和國水法》《中華人民共和國安全生產法》《建設工程質量管理條例》及國家關于新一代人工智能發展的相關規定，結合水利工程實際，制定本辦法。第二條本辦法適用于中華人民共和國境內各類大中型水利工程建設項目（包括新建、改建、擴建、加固修復等）中，利用人工智能技術進行的施工期監測、安全監測、質量檢測、環境監測及相關數據管理活動。小型水利工程可參照執行。第三條水利工程AI監測應遵循“政府引導、市場主導、需求牽引、應用為王、安全可控、倫理規范”的原則。堅持以解決實際工程問題為導向，強化AI算法與水利專業機理的深度融合，確保監測數據的真實性、準確性和時效性。第四條水利工程AI監測管理應涵蓋從系統規劃、設計、建設、訓練、部署、運行到退役的全生命周期。項目法人（建設單位）對AI監測系統的建設與應用負總責；監測單位對數據的準確性和分析結果的有效性負責；算法提供單位對模型的可靠性、安全性和可解釋性負責。第五條鼓勵采用“云-邊-端”協同架構，構建具備自感知、自診斷、自決策、自執行能力的智能監測體系。積極推廣數字孿生、計算機視覺、深度學習、知識圖譜等新技術在水利監測場景中的創新應用。第二章組織架構與職責第六條水利行政主管部門負責轄區內水利工程AI監測應用的監督管理，制定相關技術標準與評價體系，組織開展AI監測成果的質量抽查與信用評價。第七條項目法人應建立健全AI監測管理制度，明確內部管理機構和崗位職責。其主要職責包括：（一）組織編制AI監測實施方案，并按規定報備或審批；（二）統籌協調各參建單位，確保AI監測系統與主體工程同步設計、同步施工、同步投入使用；（三）建立數據共享機制，打破數據孤島，實現監測數據在設計、施工、監理等環節的互聯互通；（四）組織開展AI監測系統的驗收與績效評價。第八條監測單位應具備相應的工程勘察設計資質或水利工程質量檢測資質，并擁有專業化的AI數據分析團隊。負責現場智能感知設備的安裝維護、數據采集傳輸、AI模型推理驗證及監測報告的編制。第九條算法提供單位（含科研院所、高校及科技企業）應提供經過嚴格測試和驗證的AI模型與算法服務。負責模型的持續迭代優化，提供模型解釋說明文檔，并配合開展算法審計與安全性評估。第十條監理單位應將AI監測納入監理范圍，對智能設備的安裝質量、數據采集的完整性、AI預警信息的處置情況進行全過程監理。第三章系統建設與技術要求第十一條AI監測系統的建設應納入水利工程主體設計范疇。設計單位應在初步設計階段明確AI監測的建設目標、技術路線、設備選型、網絡架構及預算概算。第十二條感知層建設應滿足以下要求：（一）根據監測對象和環境特征，合理選型布設高清視頻、智能傳感器、無人機、機器人及北斗定位等智能感知設備；（二）設備應具備高防護等級（IP65以上），適應水利工程高濕、高塵、強電磁干擾及水下等惡劣環境；（三）支持邊緣計算功能，能夠在設備端或邊緣網關完成基礎數據的預處理、特征提取及輕量級模型推理，降低網絡傳輸延遲。第十三條網絡層建設應遵循《水利網絡安全建設技術規范》，嚴格落實分級保護要求。關鍵控制指令傳輸應采用加密通道，視頻流及傳感器數據傳輸應具備斷點續傳和抗丟包能力。第十四條平臺層建設應基于微服務架構，具備海量數據接入、存儲、計算及服務能力。平臺應開放標準API接口，支持與水利部、流域機構及地方水利信息系統的數據交換與業務協同。第十五條應用層建設應涵蓋大壩安全、邊坡穩定、滲流監測、水力學監測、施工質量控制、人員行為規范等核心業務場景。系統應具備可視化展示、智能報警、趨勢預測、輔助決策等功能。第四章數據采集與管理第十六條數據采集應遵循“全面、連續、實時”的原則。采集頻率應根據監測對象的變形速率、應力變化及環境因素動態調整。在汛期、地震或異常工況下，應自動加密采集頻率。第十七條原始數據與處理后數據應同步存儲。數據存儲應采用關系型數據庫與時序數據庫相結合的方式，確保結構化數據與非結構化數據（如視頻、圖像）的高效管理。第十八條建立嚴格的數據質量控制體系。監測單位應每日對采集數據進行完整性檢查、一致性分析及異常值辨識。對于因設備故障、網絡中斷導致的數據缺失，應按規定進行插補或標注，嚴禁偽造數據。第十九條數據治理應符合國家及行業數據標準。對采集的多源異構數據進行清洗、對齊、融合及標注，構建高質量的水利工程AI訓練數據集。第二十條數據安全管理：（一）實行數據分類分級管理。對涉及國家秘密、工程核心敏感數據實行加密存儲和訪問控制；（二）建立數據備份與恢復機制，定期進行異地容災備份；（三）嚴禁未經授權擅自導出、泄露或交易工程監測數據。第五章算法與模型管理第二十一條AI算法模型的選用應基于水利工程特點，優先采用經過工程驗證的成熟模型。對于新研發的算法，必須經過不少于一個水文年或特定施工周期的試運行驗證。第二十二條模型訓練數據應具有代表性、多樣性和無偏性。應涵蓋不同季節、不同工況、不同地質條件下的樣本數據，避免因樣本偏差導致的模型泛化能力不足。第二十三條建立“人機協同”的模型校準機制。AI模型的預測結果應與傳統力學計算結果、專家經驗及實測數據進行比對。對于偏差超過允許范圍的模型，應暫停使用并重新訓練。第二十四條模型更新與迭代：（一）隨著工程進度的推進和監測數據的積累，應定期對模型進行增量學習或在線學習；（二）當工程環境發生重大變化（如遭遇特大洪水、地震）導致數據分布發生漂移時，必須對模型進行重構和驗證；（三）記錄模型的版本號、訓練參數、性能指標及更新日志，確保模型的可追溯性。第二十五條算法可解釋性要求。對于影響工程安全的重要預警決策，AI系統必須提供可解釋的依據（如特征貢獻度、決策樹路徑等），不能僅作為“黑盒”輸出結果，以便技術人員復核與判斷。第六章監測實施與應用第二十六條施工期智能監測。利用計算機視覺技術，對施工人員的安全帽佩戴、反光衣穿著、違規進入危險區域、高空作業違規行為進行實時識別與報警；利用無人機傾斜攝影與三維重建技術，定期對土石方填筑量、開挖邊坡形態進行非接觸式測量與計量校核。第二十七條結構安全智能監測。（一）大壩變形：結合北斗/GNSS高精度定位與InSAR技術，利用時序深度學習模型預測大壩表面及內部變形趨勢，識別非線性變形特征；（二）滲流監測：利用長短期記憶網絡（LSTM）分析測壓管水位、滲流量與環境量（水位、溫度、降雨）的耦合關系，及時發現滲流異常；（三）應力應變：利用智能算法對大量應力應變數據進行解耦分析，分離溫度應力、自重應力及水壓力應力，評估結構受力狀態。第二十八條水力學智能監測。利用圖像處理技術，對泄洪時的水流流態、摻氣濃度、水面線、霧化范圍進行實時監測與分析；利用聲學AI算法識別空蝕破壞的前兆信號。第二十九條質量檢測智能監測。利用智能鉆進設備記錄鉆進參數，通過AI模型判斷地層巖性變化及灌漿效果；利用混凝土溫控AI系統，實時預測溫控曲線，智能通水冷卻，防止溫度裂縫產生。第三十條預警管理與響應。建立分級預警指標體系，將AI監測結果與安全監控指標比對。預警信息應通過短信、APP、廣播等多種渠道即時推送給相關人員。預警等級顏色標識觸發條件（示例）響應要求一級（紅色）紅色變形量或滲流量超過設計允許值，且AI模型預測趨勢急劇惡化立即停工，啟動應急預案，組織專家會商，撤離人員二級（橙色）橙色監測值超過監控指標警戒值，或AI識別出重大風險隱患（如裂縫快速擴展）暫停相關部位作業，加強人工巡查，采取工程措施三級（黃色）黃色監測數據出現異常波動，或AI模型預測存在潛在風險加密監測頻率，分析原因，密切關注發展態勢四級（藍色）藍色設備狀態異常或數據傳輸中斷，不影響安全判斷及時檢查修復設備，補測數據第三十一條預警閉環管理。所有AI發出的預警信息都必須形成“預警-推送-處置-反饋-銷號”的閉環記錄。嚴禁隨意屏蔽或忽略AI預警信息。第七章安全與保密第三十二條網絡安全。AI監測系統必須部署防火墻、入侵檢測系統、Web應用防火墻等安全防護設施。定期開展網絡安全漏洞掃描和滲透測試，及時修補高危漏洞。第三十三條算法安全。加強對AI模型的安全防御，防止對抗樣本攻擊和數據投毒攻擊。對模型文件進行完整性校驗和加密保護，防止被惡意篡改。第三十四條供應鏈安全。嚴格審查AI軟硬件供應商的資質與信譽，簽訂保密協議和安全責任書。對進口的智能感知設備和核心芯片應進行安全風險審查。第三十五條倫理與隱私。在利用AI進行人員行為監測時，應保護勞動者個人隱私，不得濫用生物識別信息。AI系統的決策邏輯應符合法律法規和公序良俗。第八章運維與績效評估第三十六條運維保障。項目法人應組建專業運維團隊或委托第三方機構，負責AI監測系統的日常巡檢、故障排除、設備校準和軟件升級。第三十七條設備校準。定期對智能傳感器、攝像頭等感知設備進行現場校準和比對試驗。對于精度下降超過允許范圍的設備，必須及時更換或維修。第三十八條性能評估。每年至少組織一次對AI監測系統運行效果的評估。評估指標包括但不限于：（一）數據采集準確率與完整率；（二）AI模型預測的準確率、召回率和F1值；（三）預警信息的及時率與誤報率；（四）系統平均無故障運行時間（MTBF）；（五）系統對工程安全與質量管理的實際貢獻度。第三十九條評估結果應用。績效評估結果應作為支付監測費用、評價供應商信用、后續系統優化改造的重要依據。對于評估不合格的系統或服務，應責令限期整改或終止合同。第九章法律責任第四十條項目法人未按規定建設AI監測系統，或系統建設未與主體工程同步實施，導致工程安全監管缺失的，由水行政主管部門責令限期改正；情節嚴重的，予以通報批評，并追究相關責任人的行政責任。第四十一條監測單位偽造、篡改監測數據，或故意隱瞞AI預警信息，導致工程事故或造成重大損失的，依法承擔賠償責任；構成犯罪的，依法追究刑事責任。由資質頒發機關降低其資質等級或吊銷資質證書。第四十二條算法提供單位提供的AI模型存在嚴重缺陷，或未及時進行安全更新導致發生網絡安全事件的，應承擔相應的違約責任和法律責任；被列入水利行業市場監管黑名單，三年內禁止參與水利信息化項目建設。第四十三條違反本辦法規定，泄露、出售或非法向他人提供工程監測數據的，依照《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律法規追究法律責任。第四十四條監理單位未履行AI監測監理職責，對施工單位違規行為未及時制止和報告的，依照《建設工程安全生產管理條例》等規定給予處罰。第十章附則第四十五條本辦法中涉及的技術術語定義：（一）人工智能監測：指利用傳感器、物聯網、大數據、云計算及人工智能算法，對水利工程的狀態、行為、環境進行自動感知、智能分析與預警的過程。（二）邊緣計算：指在靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供最近端服務。（三）數字孿生：指充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射。第四十六條各省、自治區、直轄市水行政主管部門可結合本地區實際，制定相應的實施細則。第四十七條本辦法由水利部負責解釋。第四十八條本辦法自2025年X月X日起施行。原相關規定與本辦法不一致的，以本辦法為準。第九章補充技術規范與實施導則第四十九條水利工程AI監測數據集標準。為規范AI模型訓練，特制定數據集制作標準。（一）圖像數據：標注格式應采用COCO或PascalVOC通用格式，標注類別應包括“裂縫”、“滲水”、“滑坡”、“裸土”、“未戴安全帽”等不少于20類水利常見特征。樣本分辨率應不低于1080P，且涵蓋不同光照和天氣條件。（二）時序數據：應包含完整的時間戳、測點編碼、數值及狀態位。缺失值應使用特定標識（如NaN）填充，不得隨意插值，確保模型能學習到真實的數據分布特征。（三）文本數據：包括巡查日志、維修記錄、安全鑒定報告等，應進行脫敏處理和分詞標注，用于構建水利知識圖譜。第五十條AI模型部署規范。（一）容器化部署：所有AI算法模型應采用Docker容器進行封裝，確保運行環境的一致性，便于遷移和擴展。（二）模型壓縮：為適應邊緣端設備的資源限制，上傳至邊緣端的模型應經過量化、剪枝或蒸餾處理，在保證精度的前提下壓縮模型體積。（三）服務化接口：模型推理服務應提供RESTfulAPI接口，輸入輸出參數應使用JSON格式，并附帶詳細的接口文檔。第五十一條異常檢測與對抗防御。（一）系統應具備數據異常檢測能力，能夠識別傳感器故障導致的信號跳變、漂移或死值。（二）針對視頻流分析，應具備防遮擋、防干擾檢測功能，當攝像頭被遮擋、轉動或噴漆遮擋時，應觸發設備故障報警。（三）模型接口應具備調用頻率限制和身份認證機制，防止遭受DDoS攻擊或非法調用。第五十二條人機交互界面設計規范。（一）可視化大屏：應基于HTML5/WebGL技術，支持三維場景展示。關鍵測點應支持點擊查看詳情，AI預警信息應通過高亮閃爍、彈窗等形式突出顯示。（二）移動端應用：應支持iOS和Android雙平臺，具備離線地圖查看、消息推送、現場拍照取證等功能，滿足現場管理人員移動辦公需求。（三）交互邏輯：操作流程應簡潔直觀，從發現預警到查看詳情、下發指令的步驟不應超過3次。第五十三條系統集成與互聯互通。（一）AI監測系統應預留標準數據接口，支持對接國家防汛抗旱指揮系統、全國水利信息化建設綜合監管平臺等上級系統。（二）數據交換協議應優先采用MQTT、CoAP等物聯網協議，或符合SLD標準的水利數據交換協議。（三）系統應支持BIM模型數據的導入與解析，實現AI監測結果在BIM模型上的可視化映射。第五十四條培訓與能力建設。（一）項目法人應定期組織工程技術和管理人員進行AI監測技能培訓，內容包括系統操作、數據解讀、預警處置等。（二）鼓勵參建單位與高校、科研院所合作，建立產學研用基地，培養既懂水利