就在几年前，“数字水务”或 “数字转型”等词开始进入水务行业的话题。在过去的十年中，“数字水务”和 “数字转型”等词汇在水务行业中逐渐流行起来。在此之前，“智能水务 ”是热门词汇，而在此之前则是 “水务4.0”和 “工业4.0”。值得注意的是，目前新的术语仍在不断涌现，如 “工业5.0”和 “工业6.0”。不过，标签并不重要，重要的是其实际意义。那么，“数字水务”对当今的水务行业究竟意味着什么呢？

　　它涵盖了从尖端的物联网传感器到泵站和处理设施的数字效果图，以及当今的奇迹：数字孪生系统等一系列元素。即使是 “数字孪生”一词，对不同的人来说也有不同的含义--对某些人来说，它代表了一种模型，而对其他人来说，它则是洞察系统性能的全方位来源。根据我自己的经验，促进人们理解数字水务的最有效说明是Smart Water Networks（SWAN）论坛在 2011 年提出的。

　　SWAN 分层模型沿用了早期的普渡模型（Purdue Model），为理解数字水务提供了一个结构化框架，它将数字水务划分为不同的层次：物理资产（第 1 层）、仪器（第 2 层）、通信（第 3 层）、可视化（第 4 层），以及最终的数据分析并转化为可操作的见解（第 5 层）。在这个模型中，有两层明显缺失：i2O Water。

　　在过去的12年中，许多其他方面也对SWAN各层进行了补充或贡献。不过，该系统已经充分概括了数据和信息管理系统的横向层次。

　　SWAN图层的弱点在于其固有的技术导向。在 “数字水务”领域，必须承认还有其他重要的视角需要考虑，如与业务系统和人力资源相关的视角。虽然 SWAN 层代表了行业的关键范式转变，而且这种转变仍在继续，但我们还必须将业务驱动因素考虑在内。为此，我们必须仔细研究自引入数字水务解决方案以来，行业是如何发展的，从而评估他们的需求。

　　在水行业中，漏损或减少无收益用水可能是发展最快的领域。我们开发了各种技术，并将其集成到自来水公司的系统中，以发现漏水现象。我们已经看到越来越多的技术，如管道中的智能传感器，以及利用模式识别技术突出显示水更有可能渗漏到地下的区域的卫星。该行业也开始在污水管网中开发数字解决方案，利用机器学习和下水道环境监测来发现和防止堵塞。这确实非常重要，因为下水道溢流造成环境污染的风险更大。

　　在深入研究数字水务的起源时，与任何行业的任何技术方法一样，掌握其实际应用至关重要。就我个人而言，当我思考从数字水务中寻求什么时，我总是会回到基本原理上来。全球水务行业每天都会产生大量数据，但其中只有一小部分得到了有意义的利用。要从这些数据中提取价值，第一步就是要了解从公司首席执行官到一线操作人员的信息需求，然后将其与数据源相匹配，改变数据策略以适应这些需求。然而，这只是起步阶段。一旦完成了这些基础工作，接下来的步骤就包括将信息需求转化为有形的业务驱动力。