近日，，，，，，，中国水利报以《水利科技创新“打头阵”》为题，，，，，，，沉磅推介水利领域基础钻延注利用基础钻延注高新科技研发“三箭齐发”有关案例。。。。。。。。通过报纸、官方视频号等融媒体状态，，，，，，，登载慧图科技在数字灌区落地、水利大模型规；；；；；；；；玫确矫娴目蒲兴悸。。。。。。。。

　　4月30日，，，，，，，习近平总书记在加强基础钻研座谈会上发出有力号召，，，，，，，“基础钻研是整个科学系统的源头，，，，，，，是所有技术问题的总机关。。。。。。。。”推动水利高质量发展、保险我国水安全，，，，，，，火急必要水利科技创新打头阵。。。。。。。。4月29日，，，，，，，水利部进行水利科技创新功效新闻颁布会，，，，，，，数字孪生水利、农业节水灌溉等7领域创新走向国际；；；；；；；；5月11日，，，，，，，水利部召开推动水文高质量发展专家座谈会，，，，，，，7院士论路雨水情监测预报预警；；；；；；；；6月1日，，，，，，，我国全面进入汛期，，，，，，，雨水情监测预报备受瞩目……

　　慧图科技是国度级专精特新“幼巨人”企业，，，，，，，《IDC：中国智慧水亨通场份额汇报2025》显示慧图科技位列中国智慧水亨通场份额首位。。。。。。。；；；；；；；；谖锪⒋笫荨⒃仆扑愫腿宋悄芗际，，，，，，，慧图科技在“天空位水工”一体化监测感知、“高保真”数字流场模拟、雨水情监测“四预”等方向屡获科研成就、宽泛服务客户。。。。。。。。

　　　慧图科技副总裁、总工程师唐宗仁在《中国水利报》视频专访和署名文章中，，，，，，，萦绕灌区数字化转型痛点难点、水利大模型落地瓶颈、行业科创破局蹊径等行业主题议题，，，，，，，分享实际经验与行业思虑。。。。。。。。

　　《中国水利报报路》全文如下：

　唐宗仁 北京慧图科技（集团）股份有限公司副总裁、总工程师

　　加快业务融合与组织范式沉构

　　从灌区数字化转型实际来看，，，，，，，数据贯通后，，，，，，，业务融合与组织范式沉构是其中需突破的主题壁垒，，，，，，，也是当前转型的关键难点。。。。。。。。

　　采访人：本报记者苏晨

　　问：今年会慧图科技承建的数字孪陌生勒河已运行三年，，，，，，，实现了“按需供水、自动节造、智能调度”。。。。。。。。一套数字孪生系统从“上线运杏妆到真正扭转一个灌区的治理模式，，，，，，，其中最难逾越的“坎”是什么？？？？？

　　唐宗仁： 从灌区数字化转型实际来看，，，，，，，数据贯通后，，，，，，，业务融合与组织范式沉构是其中需突破的主题壁垒，，，，，，，也是当前转型的关键难点。。。。。。。。

　　数据层面主题面对两大卡点：一是“通而不融”，，，，，，，水文、工程、形象、田间等多源数据呈碎片化、异构化特点，，，，，，，设备接口、传输和谈、存储尺度不足统一规范，，，，，，，数据合理性校验机造尚不美满；；；；；；；；二是在“来水— 需水—配水—用水—计费”全业务链中，，，，，，，价值转化关环断裂。。。。。。。。

　　业务端则面对“融而不革”的转型阵痛：传统“人为放哨、电话上报、现场调度”模式惯性强劲，，，，，，，与新系统形成显著矛盾；；；；；；；；自动化升级后，，，，，，，闸门远程节造、水量智能分配等环节权责天堑吞吐，，，，，，，查核机造未能同步适配；；；；；；；；灌区治理单元、乡镇、田舍三方数据与利益协同碰壁，，，，，，，尤其是自动计量代替人为计量的付费方认可问题，，，，，，，需实现从认知到认同的转变。。。。。。。。

　　问：您以为大模型在水利中的利用，，，，，，，现阶段最必要突破的瓶颈是什么？？？？？

　　唐宗仁： 从行业实际来看，，，，，，，当前水利大模型的规；；；；；；；；乒阌肼涞乩，，，，，，，主题受造于物理机理融合不及与数据底座尚需美满两大关键问题，，，，，，，需沉点突破。。。。。。。。

　　技术层面，，，，，，，最主题的瓶颈是机理与AI“两张皮”，，，，，，，深度耦合还要突破好多瓶颈。。。。。。。。通用大模型不足水文、水动力学主题物理约束；；；；；；；；行业主流模式仍停顿在“大模型做文本或时序分析﹢传统水文模型算主题了局”的疏松拼接，，，，，，，尚未形成参数互训、误差关环的一体化架构。。。。。。。。

　　基础层面，，，，，，，数据“先天不及”造约训练与推理质量。。。。。。。。水利数据存在幼样本、高噪声、强异构特点，，，，，，，水文、形象、工程等多源数据尺度不一、靠得住性不及，，，，，，，部门数据输入源头不成靠；；；；；；；；同时，，，，，，，水利数据涉及国度安全与隐衷，，，，，，，云端训练风险高，，，，，，，本地化部署又面对算力、存储、运维成本压力，，，，，，，严沉造约数据规模扩充与模型迭代效能。。。。。。。。

　　破局关键在于两点：一是优先攻克“物理—AI融合”难题，，，，，，，构建嵌入水利专业知识的一体化模型，，，，，，，提升场景精度、可诠释性与可追忆性；；；；；；；；二是系统夯实数据底座，，，，，，，通过统一尺度、治理质量、扩充极端样本，，，，，，，搭建安全合规的本地化数据与训练系统。。。。。。。。

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