水利工程建设项目人工智能监测管理办法（2025版）

水利工程建设项目人工智能监测管理办法（2025版）第一章总则第一条为规范水利工程建设项目中人工智能（AI）技术的应用与管理，提升工程建设质量、安全监测水平及运行管理效率，推动智慧水利高质量发展，依据《中华人民共和国水法》《中华人民共和国安全生产法》《建设工程质量管理条例》及国家关于新一代人工智能发展的相关规定，结合水利工程实际，制定本办法。第二条本办法适用于中华人民共和国境内各类大中型水利工程建设项目（包括新建、改建、扩建、加固修复等）中，利用人工智能技术进行的施工期监测、安全监测、质量检测、环境监测及相关数据管理活动。小型水利工程可参照执行。第三条水利工程AI监测应遵循“政府引导、市场主导、需求牵引、应用为王、安全可控、伦理规范”的原则。坚持以解决实际工程问题为导向，强化AI算法与水利专业机理的深度融合，确保监测数据的真实性、准确性和时效性。第四条水利工程AI监测管理应涵盖从系统规划、设计、建设、训练、部署、运行到退役的全生命周期。项目法人（建设单位）对AI监测系统的建设与应用负总责；监测单位对数据的准确性和分析结果的有效性负责；算法提供单位对模型的可靠性、安全性和可解释性负责。第五条鼓励采用“云-边-端”协同架构，构建具备自感知、自诊断、自决策、自执行能力的智能监测体系。积极推广数字孪生、计算机视觉、深度学习、知识图谱等新技术在水利监测场景中的创新应用。第二章组织架构与职责第六条水利行政主管部门负责辖区内水利工程AI监测应用的监督管理，制定相关技术标准与评价体系，组织开展AI监测成果的质量抽查与信用评价。第七条项目法人应建立健全AI监测管理制度，明确内部管理机构和岗位职责。其主要职责包括：（一）组织编制AI监测实施方案，并按规定报备或审批；（二）统筹协调各参建单位，确保AI监测系统与主体工程同步设计、同步施工、同步投入使用；（三）建立数据共享机制，打破数据孤岛，实现监测数据在设计、施工、监理等环节的互联互通；（四）组织开展AI监测系统的验收与绩效评价。第八条监测单位应具备相应的工程勘察设计资质或水利工程质量检测资质，并拥有专业化的AI数据分析团队。负责现场智能感知设备的安装维护、数据采集传输、AI模型推理验证及监测报告的编制。第九条算法提供单位（含科研院所、高校及科技企业）应提供经过严格测试和验证的AI模型与算法服务。负责模型的持续迭代优化，提供模型解释说明文档，并配合开展算法审计与安全性评估。第十条监理单位应将AI监测纳入监理范围，对智能设备的安装质量、数据采集的完整性、AI预警信息的处置情况进行全过程监理。第三章系统建设与技术要求第十一条AI监测系统的建设应纳入水利工程主体设计范畴。设计单位应在初步设计阶段明确AI监测的建设目标、技术路线、设备选型、网络架构及预算概算。第十二条感知层建设应满足以下要求：（一）根据监测对象和环境特征，合理选型布设高清视频、智能传感器、无人机、机器人及北斗定位等智能感知设备；（二）设备应具备高防护等级（IP65以上），适应水利工程高湿、高尘、强电磁干扰及水下等恶劣环境；（三）支持边缘计算功能，能够在设备端或边缘网关完成基础数据的预处理、特征提取及轻量级模型推理，降低网络传输延迟。第十三条网络层建设应遵循《水利网络安全建设技术规范》，严格落实分级保护要求。关键控制指令传输应采用加密通道，视频流及传感器数据传输应具备断点续传和抗丢包能力。第十四条平台层建设应基于微服务架构，具备海量数据接入、存储、计算及服务能力。平台应开放标准API接口，支持与水利部、流域机构及地方水利信息系统的数据交换与业务协同。第十五条应用层建设应涵盖大坝安全、边坡稳定、渗流监测、水力学监测、施工质量控制、人员行为规范等核心业务场景。系统应具备可视化展示、智能报警、趋势预测、辅助决策等功能。第四章数据采集与管理第十六条数据采集应遵循“全面、连续、实时”的原则。采集频率应根据监测对象的变形速率、应力变化及环境因素动态调整。在汛期、地震或异常工况下，应自动加密采集频率。第十七条原始数据与处理后数据应同步存储。数据存储应采用关系型数据库与时序数据库相结合的方式，确保结构化数据与非结构化数据（如视频、图像）的高效管理。第十八条建立严格的数据质量控制体系。监测单位应每日对采集数据进行完整性检查、一致性分析及异常值辨识。对于因设备故障、网络中断导致的数据缺失，应按规定进行插补或标注，严禁伪造数据。第十九条数据治理应符合国家及行业数据标准。对采集的多源异构数据进行清洗、对齐、融合及标注，构建高质量的水利工程AI训练数据集。第二十条数据安全管理：（一）实行数据分类分级管理。对涉及国家秘密、工程核心敏感数据实行加密存储和访问控制；（二）建立数据备份与恢复机制，定期进行异地容灾备份；（三）严禁未经授权擅自导出、泄露或交易工程监测数据。第五章算法与模型管理第二十一条AI算法模型的选用应基于水利工程特点，优先采用经过工程验证的成熟模型。对于新研发的算法，必须经过不少于一个水文年或特定施工周期的试运行验证。第二十二条模型训练数据应具有代表性、多样性和无偏性。应涵盖不同季节、不同工况、不同地质条件下的样本数据，避免因样本偏差导致的模型泛化能力不足。第二十三条建立“人机协同”的模型校准机制。AI模型的预测结果应与传统力学计算结果、专家经验及实测数据进行比对。对于偏差超过允许范围的模型，应暂停使用并重新训练。第二十四条模型更新与迭代：（一）随着工程进度的推进和监测数据的积累，应定期对模型进行增量学习或在线学习；（二）当工程环境发生重大变化（如遭遇特大洪水、地震）导致数据分布发生漂移时，必须对模型进行重构和验证；（三）记录模型的版本号、训练参数、性能指标及更新日志，确保模型的可追溯性。第二十五条算法可解释性要求。对于影响工程安全的重要预警决策，AI系统必须提供可解释的依据（如特征贡献度、决策树路径等），不能仅作为“黑盒”输出结果，以便技术人员复核与判断。第六章监测实施与应用第二十六条施工期智能监测。利用计算机视觉技术，对施工人员的安全帽佩戴、反光衣穿着、违规进入危险区域、高空作业违规行为进行实时识别与报警；利用无人机倾斜摄影与三维重建技术，定期对土石方填筑量、开挖边坡形态进行非接触式测量与计量校核。第二十七条结构安全智能监测。（一）大坝变形：结合北斗/GNSS高精度定位与InSAR技术，利用时序深度学习模型预测大坝表面及内部变形趋势，识别非线性变形特征；（二）渗流监测：利用长短期记忆网络（LSTM）分析测压管水位、渗流量与环境量（水位、温度、降雨）的耦合关系，及时发现渗流异常；（三）应力应变：利用智能算法对大量应力应变数据进行解耦分析，分离温度应力、自重应力及水压力应力，评估结构受力状态。第二十八条水力学智能监测。利用图像处理技术，对泄洪时的水流流态、掺气浓度、水面线、雾化范围进行实时监测与分析；利用声学AI算法识别空蚀破坏的前兆信号。第二十九条质量检测智能监测。利用智能钻进设备记录钻进参数，通过AI模型判断地层岩性变化及灌浆效果；利用混凝土温控AI系统，实时预测温控曲线，智能通水冷却，防止温度裂缝产生。第三十条预警管理与响应。建立分级预警指标体系，将AI监测结果与安全监控指标比对。预警信息应通过短信、APP、广播等多种渠道即时推送给相关人员。预警等级颜色标识触发条件（示例）响应要求一级（红色）红色变形量或渗流量超过设计允许值，且AI模型预测趋势急剧恶化立即停工，启动应急预案，组织专家会商，撤离人员二级（橙色）橙色监测值超过监控指标警戒值，或AI识别出重大风险隐患（如裂缝快速扩展）暂停相关部位作业，加强人工巡查，采取工程措施三级（黄色）黄色监测数据出现异常波动，或AI模型预测存在潜在风险加密监测频率，分析原因，密切关注发展态势四级（蓝色）蓝色设备状态异常或数据传输中断，不影响安全判断及时检查修复设备，补测数据第三十一条预警闭环管理。所有AI发出的预警信息都必须形成“预警-推送-处置-反馈-销号”的闭环记录。严禁随意屏蔽或忽略AI预警信息。第七章安全与保密第三十二条网络安全。AI监测系统必须部署防火墙、入侵检测系统、Web应用防火墙等安全防护设施。定期开展网络安全漏洞扫描和渗透测试，及时修补高危漏洞。第三十三条算法安全。加强对AI模型的安全防御，防止对抗样本攻击和数据投毒攻击。对模型文件进行完整性校验和加密保护，防止被恶意篡改。第三十四条供应链安全。严格审查AI软硬件供应商的资质与信誉，签订保密协议和安全责任书。对进口的智能感知设备和核心芯片应进行安全风险审查。第三十五条伦理与隐私。在利用AI进行人员行为监测时，应保护劳动者个人隐私，不得滥用生物识别信息。AI系统的决策逻辑应符合法律法规和公序良俗。第八章运维与绩效评估第三十六条运维保障。项目法人应组建专业运维团队或委托第三方机构，负责AI监测系统的日常巡检、故障排除、设备校准和软件升级。第三十七条设备校准。定期对智能传感器、摄像头等感知设备进行现场校准和比对试验。对于精度下降超过允许范围的设备，必须及时更换或维修。第三十八条性能评估。每年至少组织一次对AI监测系统运行效果的评估。评估指标包括但不限于：（一）数据采集准确率与完整率；（二）AI模型预测的准确率、召回率和F1值；（三）预警信息的及时率与误报率；（四）系统平均无故障运行时间（MTBF）；（五）系统对工程安全与质量管理的实际贡献度。第三十九条评估结果应用。绩效评估结果应作为支付监测费用、评价供应商信用、后续系统优化改造的重要依据。对于评估不合格的系统或服务，应责令限期整改或终止合同。第九章法律责任第四十条项目法人未按规定建设AI监测系统，或系统建设未与主体工程同步实施，导致工程安全监管缺失的，由水行政主管部门责令限期改正；情节严重的，予以通报批评，并追究相关责任人的行政责任。第四十一条监测单位伪造、篡改监测数据，或故意隐瞒AI预警信息，导致工程事故或造成重大损失的，依法承担赔偿责任；构成犯罪的，依法追究刑事责任。由资质颁发机关降低其资质等级或吊销资质证书。第四十二条算法提供单位提供的AI模型存在严重缺陷，或未及时进行安全更新导致发生网络安全事件的，应承担相应的违约责任和法律责任；被列入水利行业市场监管黑名单，三年内禁止参与水利信息化项目建设。第四十三条违反本办法规定，泄露、出售或非法向他人提供工程监测数据的，依照《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规追究法律责任。第四十四条监理单位未履行AI监测监理职责，对施工单位违规行为未及时制止和报告的，依照《建设工程安全生产管理条例》等规定给予处罚。第十章附则第四十五条本办法中涉及的技术术语定义：（一）人工智能监测：指利用传感器、物联网、大数据、云计算及人工智能算法，对水利工程的状态、行为、环境进行自动感知、智能分析与预警的过程。（二）边缘计算：指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供最近端服务。（三）数字孪生：指充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射。第四十六条各省、自治区、直辖市水行政主管部门可结合本地区实际，制定相应的实施细则。第四十七条本办法由水利部负责解释。第四十八条本办法自2025年X月X日起施行。原相关规定与本办法不一致的，以本办法为准。第九章补充技术规范与实施导则第四十九条水利工程AI监测数据集标准。为规范AI模型训练，特制定数据集制作标准。（一）图像数据：标注格式应采用COCO或PascalVOC通用格式，标注类别应包括“裂缝”、“渗水”、“滑坡”、“裸土”、“未戴安全帽”等不少于20类水利常见特征。样本分辨率应不低于1080P，且涵盖不同光照和天气条件。（二）时序数据：应包含完整的时间戳、测点编码、数值及状态位。缺失值应使用特定标识（如NaN）填充，不得随意插值，确保模型能学习到真实的数据分布特征。（三）文本数据：包括巡查日志、维修记录、安全鉴定报告等，应进行脱敏处理和分词标注，用于构建水利知识图谱。第五十条AI模型部署规范。（一）容器化部署：所有AI算法模型应采用Docker容器进行封装，确保运行环境的一致性，便于迁移和扩展。（二）模型压缩：为适应边缘端设备的资源限制，上传至边缘端的模型应经过量化、剪枝或蒸馏处理，在保证精度的前提下压缩模型体积。（三）服务化接口：模型推理服务应提供RESTfulAPI接口，输入输出参数应使用JSON格式，并附带详细的接口文档。第五十一条异常检测与对抗防御。（一）系统应具备数据异常检测能力，能够识别传感器故障导致的信号跳变、漂移或死值。（二）针对视频流分析，应具备防遮挡、防干扰检测功能，当摄像头被遮挡、转动或喷漆遮挡时，应触发设备故障报警。（三）模型接口应具备调用频率限制和身份认证机制，防止遭受DDoS攻击或非法调用。第五十二条人机交互界面设计规范。（一）可视化大屏：应基于HTML5/WebGL技术，支持三维场景展示。关键测点应支持点击查看详情，AI预警信息应通过高亮闪烁、弹窗等形式突出显示。（二）移动端应用：应支持iOS和Android双平台，具备离线地图查看、消息推送、现场拍照取证等功能，满足现场管理人员移动办公需求。（三）交互逻辑：操作流程应简洁直观，从发现预警到查看详情、下发指令的步骤不应超过3次。第五十三条系统集成与互联互通。（一）AI监测系统应预留标准数据接口，支持对接国家防汛抗旱指挥系统、全国水利信息化建设综合监管平台等上级系统。（二）数据交换协议应优先采用MQTT、CoAP等物联网协议，或符合SLD标准的水利数据交换协议。（三）系统应支持BIM模型数据的导入与解析，实现AI监测结果在BIM模型上的可视化映射。第五十四条培训与能力建设。（一）项目法人应定期组织工程技术和管理人员进行AI监测技能培训，内容包括系统操作、数据解读、预警处置等。（二）鼓励参建单位与高校、科研院所合作，建立产学研用基地，培养既懂水利