智能大坝建设的重大意义及其相关问题探讨

智能大坝建设的重大意义及其相关问题探讨

Discussion on significance of smart dam construction and related issues

中国大坝工程学会

摘要：智能大坝是新一代信息技术与传统水利工程深度融合的产物，其核心在于通过物联网、大数据、人工智能、数字孪生等技术，实现大坝全生命周期的数字化感知、智能化分析、精准化决策与协同化管理。我国作为全球大坝数量最多、规模最大的国家，推进智能大坝建设不仅是新形势下发展新质生产力、不断提升水库大坝现代化建设运行管理能力的迫切需求，也是保障国家水安全、能源安全、生态安全及行业现代化转型的重大战略举措。从我国水库大坝智能化建设的现状出发，深入剖析了推进智能大坝建设在体制机制、支撑技术、标准体系、人才储备等方面存在的瓶颈，提出推进智能大坝建设需要坚持系统思维，构建“顶层设计—技术突破—标准规范—人才支撑”的全链条推进路径，即：强化顶层设计，构建统筹协调机制；突破核心技术，构建自主创新体系；健全标准体系，规范行业发展；完善人才培养，夯实智力支撑。通过分阶段、有重点地突破瓶颈，实现智能大坝建设的统筹推进。

关键词：智能大坝；水安全；数字孪生；水利现代化；信息技术

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.16.002

引言

水库大坝作为现代水利工程的核心组成部分，既是国家水安全保障体系的核心支柱，也是支撑经济社会发展的重要基础设施。从防洪减灾守护亿万民众生命财产安全，到灌溉供水维系粮食安全，再到蓄水发电、多能互补保障能源安全，水库大坝在国家战略全局中始终扮演着不可替代的“基石”角色。我国现有水库大坝近9.5万座，总库容约1万亿m³，2024年水电装机容量达4.36亿kW，约占全球水电总装机容量的30%，位居世界第一。

随着气候变化加剧、经济社会发展对水资源调控需求升级，传统的“经验驱动、人工主导”大坝管理模式在运行管理中逐渐显露出局限性：监测感知多依赖单点、局部布设，难以实现全要素、全天候动态捕捉；风险预警多基于经验判断，对极端水文事件的预见性不足；调度决策多侧重单一目标，难以兼顾防洪、发电、生态等多元协同需求。在应对复杂水安全挑战时，水库大坝逐渐面临“被动应对”的困境。

在此背景下，水利部提出建设“智能大坝”,以“数字孪生驱动、全周期智能管控”来突破传统运行管理模式制约，通过融合物联网、大数据、人工智能等信息技术，构建物理实体与数字虚拟的智能大坝实时交互映射，实现从“事后处置”向“事前预测、事中调控”转变，从“经验决策”向“数据驱动、智能推演”升级。这种范式革新不仅能大幅度提升大坝安全运行的可靠性，更能充分释放水资源综合利用效益，为保障国家水安全、支撑高质量发展提供全新动能。

本文从我国水库大坝智能建设发展的现状出发，深入剖析了智能大坝建设在体制机制、支撑技术、标准体系、人才储备等方面存在的瓶颈，提出推进智能大坝建设发展路径的有关建议。

智能大坝建设的重大意义

智能大坝是以物理大坝为基础，采用数字化、网络化、智能化手段，赋予大坝感知、诊断、决策、控制等功能，实现大坝高水平安全、高质量运行和可持续发展的目标。智能大坝建设并非简单的技术升级，而是重构水利工程功能边界，重塑行业发展逻辑的范式革新，其战略价值体现在国家水安全保障、能源革命、行业转型、生态保护等多重维度，是支撑国家重大战略实施的“隐形基础设施”。

1.筑牢国家水安全防线：从“被动应对”到“主动防控”

水安全是国家安全的重要基石，智能大坝通过构建“天空地水工”一体化监测网络与智能调度体系，实现对水旱灾害、水资源短缺的精准防控，为国家水安全提供全链条保障。

（1）提升防洪减灾的精准性与时效性

大量中小型水库大坝防洪依赖人工巡查与经验调度，面对极端天气时往往存在响应滞后、决策偏差等问题。例如2020年长江流域大洪水期间，部分中小型水库因监测数据滞后，未能及时预泄腾库，导致下游堤防压力骤增。而智能大坝则可通过布设大量的内外传感器、无人机巡检系统、卫星遥感监测等设备，实时采集坝体变形、渗流、库水位等数据，结合气象部门的降水预报，构建起“流域-库区-坝体”三级预报预警系统，大大提升防洪减灾的精准性和时效性。

以三峡大坝为例，其智能防洪调度系统可整合长江流域1500个雨水情站点、20000多个区域自动气象站点的气象水文信息，其监测预报范围覆盖了长江上游近80%的流域面积，能在10min内完成主要控制站以及控制性水库的信息收集，实现了洪水“10d以内预测趋势，5d以内预测量级，2d以内预测过程”。2023年长江流域编号洪水期间，该系统提前48h预测洪峰流量达7.5万m³/s，精准调度三峡水库预泄腾库，使下游沙市站水位较预报值降低0.8m，避免了荆江分洪区启用，减少直接经济损失超120亿元；金沙江梯级电站通过智能联合调度，保障了中下游2000万人口的生命财产安全。

（2）优化水资源统筹调配的科学性

我国水资源时空分布极不均衡。智能大坝可通过大数据分析技术，整合防洪减灾、农业灌溉、工业用水、生活用水、生态用水等多维度需求，构建动态调配模型，实现“量水而行、以水定需”。黄河流域的实践极具代表性。小浪底水利枢纽智能调度系统通过分析上游来水、下游灌区需水、河口生态流量等要素，制定“丰增枯减”的调度策略：在灌溉高峰期（每年5—6月），将下泄流量从500m³/s动态调整至800m³/s，保障河南、山东等小麦主产区灌溉用水，使农田灌溉保证率从85%提升至92%；在枯水期（12月至次年2月），严格控制下泄流量不低于200m³/s，确保河口湿地生态需水。2023年黄河三角洲湿地面积较2018年增加180km²。再如，南水北调中线工程通过智能调控丹江口水库出库流量，使输水干线供水保证率达95%以上，惠及沿线1.4亿人口。

2.支撑能源安全与“双碳”目标：从“单一发电”到“多能协同”

水电作为清洁低碳的可再生能源，在能源结构转型中承担“稳定器”与“调节器”角色，智能大坝可通过提升水电效率、促进多能互补，为国家能源安全与“双碳”目标提供核心支撑。

（1）提升水电出力稳定性与经济性

传统水电机组运维依赖定期检修，存在“过度维护”或“故障突发”等问题，导致机组等效可用系数总体低于国际先进水平。智能大坝可通过在机组关键部位安装振动传感器、温度传感器，实时监测设备状态，结合AI诊断算法可提前预警潜在故障，实现“状态检修”替代“定期检修”。

白鹤滩水电站的实践显示，其智能运维系统使水电机组等效可用系数从85%提升至92%，每年减少停机时间约300h，增加发电量约8亿kW·h。同时，通过优化机组开机组合与负荷分配，使弃水率从3%降至1.5%，年增发电量约5亿kW·h。按每千瓦时水电替代0.3kg标准煤计算，每年可减少碳排放约39万t。此外，长江电力梯级电站通过智能调度，2023年总发电量达2100亿kW·h，相当于减少标准煤消耗6300万t，减排二氧化碳1.6亿t。

（2）促进多能互补与电网协同

风能、光伏发电的间歇性与波动性对电网稳定运行构成挑战，智能大坝可通过预测来水过程与电网负荷，优化水电出力计划，为新能源消纳提供“调峰”支撑。雅砻江、金沙江和黄河上游梯级电站构建了“风光水储”多能互补系统，通过AI算法预测未来7天来水与风电、光伏出力，在风电、光伏大发时段（如白天光照强、夜间风速高时段），水电适当降低出力；在风光出力低谷时段（如阴天、无风期），水电快速提升出力补位，使区域电网新能源消纳率从88%提升至95%，显著提升了区域电网新能源消纳率。

3.引领水利行业现代化转型：从“经验驱动”到“数据驱动”

智能大坝是水利行业从“粗放管理”向“精细治理”转型的核心载体，通过技术创新、管理重构、产业升级，推动行业全链条现代化。

（1）倒逼关键技术自主创新

智能大坝建设催生了高精度传感、数字孪生、智能决策等技术需求，倒逼国内企业与科研机构突破“卡脖子”瓶颈。在传感技术领域，有关单位研发的分布式光纤应变测量传感器、混凝土应力测量传感器等先进监测设备，打破了欧美垄断；在数字孪生领域，水利部黄河水利委员会构建的坝体数字孪生模型，可实时模拟坝体变形、渗流等状态，误差控制在1%以内，达到国际领先水平。技术创新带动了水利装备国产化率的跃升，2018—2023年大型水利工程核心装备国产化率从65%提升至88%，其中水电机组、智能监测设备等关键领域国产化率超90%，摆脱了对国外品牌的依赖。

（2）重构工程管理模式

传统大坝管理存在信息孤岛、流程割裂等问题，设计、施工、运维数据难以互通。智能大坝可通过构建全生命周期数字化平台，实现“规划-设计-建设-运维-退役”数据贯通，使管理效率大幅提升。以珠江三角洲水资源配置工程为例，其数字孪生平台整合了130km输水隧洞和30座水闸的设计参数、施工进度、监测数据，使工程建设工期缩短6个月，管理成本降低20%；运行阶段，通过智能调度系统实时优化输水路径，使水资源输送效率提升15%。

（3）培育新兴产业生态

智能大坝建设带动了水利信息化产业的快速发展，形成“硬件制造—软件开发—服务集成”的完整产业链。随着产业数字化转型，智能建造、智慧运维相关市场规模快速增长，催生培育了华为（水利云平台）、东方电机（智能机组）、中电科（传感器）等一批领军企业的创新产品，同时，催生了“智能监测工程师”“数字孪生建模师”等新职业，带动了新业态就业。

4.保障生态安全：从“工程优先”到“生态友好”

大坝建设与生态保护的平衡是全球共同面临的挑战，智能大坝是通过精准调控、生态调度，实现工程效益与生态保护的协同。

（1）优化水库生态调度

在水库调度优先考虑防洪、发电的基础上，进一步纳入生态调度。智能大坝通过监测下游生态指标，如水温、流量、鱼类活动等，形成综合调度方案。例如，长江三峡水库实施的“四大家鱼”产卵期生态调度，在每年5—6月通过人造洪峰，模拟自然水文过程，刺激鱼类产卵。2025年长江沙市江段监测到的产漂流性鱼类总产卵规模达696亿粒，监利江段鱼苗总规模约1498亿尾，均创历史最高纪录。

（2）减少工程建设生态影响

智能施工技术可优化施工布置，减少对工程建设区的生态扰动。雅砻江两河口水电站通过智能爆破系统控制开挖范围，使施工区植被破坏面积减少20%；通过智能废水处理系统，实现施工废水100%回用，避免了对河道水质的污染。

智能大坝建设面临的系统性挑战

尽管中国智能大坝建设取得显著进展，但在管理机制、技术创新、标准体系、人才储备等方面仍存在深层次的瓶颈，制约着智能大坝规模化推广与高质量发展。

1.管理机制协同性与适配性不足

（1）跨部门数据壁垒与权责交叉

智能大坝涉及水利、能源、气象、生态环境等多个部门，各部门数据标准不一、平台独立，易形成“数据孤岛”。例如，水利部门掌握水库水位、泄流数据，能源部门掌握机组发电数据，气象部门掌握降水预报数据，但因缺乏共享机制，流域级智能调度难以有效实现。据有关调研资料显示，梯级电站与下游灌溉部门的数据共享率不足30%，导致水资源利用效率损失约8%。权责划分不清也制约协同效率，例如，水库防洪调度由水利部门主导，发电调度由能源部门负责，当防洪与发电需求冲突时（如汛期需泄洪，电网需保电），缺乏明确的协调机制，2021年某水库因部门协调滞后，导致弃水2亿m³，损失发电量约1亿kW·h。

（2）基层运维能力与智能系统不匹配

智能大坝系统需要专业人员进行数据解读、模型优化与系统维护，但基层水利单位普遍存在“人才断层”问题。根据有关资料，县级水利部门中，具备信息技术背景的人员占比不足15%，50岁以上人员占比超40%，难以适应智能系统操作需求。部分工程出现“重建设、轻运维”现象，智能系统建成后因缺乏维护，3~5年便无法正常运行。

（3）投入机制与长效运维保障不足

智能大坝建设成本较高，且需持续投入运维费用，但基层单位普遍面临资金压力。中西部地区中小型水库尤为突出，据不完全统计，70%的县级水库因资金不足，未能开展智能改造；已改造的水库中，40%因缺乏运维经费，导致系统功能退化。

2.技术创新架构体系面临挑战

（1）智能工程感知体系“全要素、高精度、高可靠”感知能力不足

现有监测设备的覆盖范围与环境适应性存在局限。大坝结构复杂，涉及坝体、坝基、库区、边坡等多区域，传统传感器多部署于关键点位，难以实现“无死角”监测，尤其在水下、高边坡等极端环境中，设备易受水压、腐蚀、振动影响，稳定性大打折扣。

感知维度的片面性制约全要素认知。当前感知多聚焦于位移、应力等物理量，对水质、生态流量等环境要素的监测精度不足，且缺乏对各要素关联性的同步捕捉，难以形成“结构-环境-运行”的联动感知网络。

此外，传感器的能耗与寿命问题突出，大量设备需要频繁更换电池或进行维护，不仅增加成本，更可能因停机导致数据断层。

（2）智能分析诊断体系“动态建模与深度解析”能力欠缺

数字孪生模型作为分析诊断的核心载体，其精度与实时性难以满足复杂场景需求。大坝运行受水文、地质、气候等多因素动态影响，现有模型多基于静态参数构建，对极端天气（如强台风、特大暴雨）下的坝体响应模拟误差较大。同时，数据解析的深度不足，海量监测数据中蕴含的隐性风险信号难以被有效挖掘。传统分析方法多依赖人工经验或简单算法，对非线性、突发性故障的识别灵敏度低，往往在故障显现后才能追溯原因，无法实现“早发现、早预警”。此外，不同来源数据的融合难度大，结构监测数据、水文数据、气象数据等格式各异，时空尺度不一，缺乏统一的数据清洗与融合算法，导致分析结果的整体性与可靠性受限。

（3）智能决策控制体系面临“多目标协同优化与自主决策”技术壁垒

大坝运行需要平衡防洪、发电、供水、生态等多元目标，以实现各目标在不同场景下的优先级动态变化。现有智能决策模型多基于单一工程数据训练，缺乏跨流域、多工况适应性，难以实现全局最优解。例如，汛期防洪与发电存在明显冲突，传统模型多采用固定权重分配，无法根据实时水情动态调整策略，可能导致防洪风险增加或发电效益损失。同时，决策的自主性不足，高度依赖人工干预。智能决策系统需要具备应对突发状况的应急处置能力，但在遭遇超标准洪水、设备突发故障等极端场景时，现有系统的预案库覆盖不全，难以生成精准有效的控制指令，仍需依赖专家经验判断。此外，决策与执行的联动性差，决策指令下达到闸门、发电机组等执行设备的响应延迟较长，尤其在跨区域联合调度中，不同大坝的控制协议不统一，导致协同决策难以落地。

（4）智能信息网络体系面临“安全与效率双重保障”的技术挑战

网络架构的兼容性与扩展性不足。智能大坝需要连接海量传感器、控制系统、云端平台，现有网络多采用单一通信协议（如工业以太网），难以适应不同设备的接入需求，且网络带宽随着监测点增多易出现瓶颈，导致数据传输延迟。如在无人机巡检中高清图像数据实时回传常因带宽不足出现卡顿，影响巡检效率。

网络安全风险凸显。智能大坝作为关键基础设施，其数据涉及国家水安全与能源安全，而当前网络防护多侧重于外部攻击，对内部数据泄露、设备固件篡改等风险防范不足。此外，边缘计算与云计算的协同机制不完善，部分实时性要求高的控制指令（如闸门紧急关闭）若依赖云端处理，可能因网络中断导致响应滞后，威胁大坝安全。

此外，数据共享与安全边界未明确，部门间数据交换存在不敢共享、不愿共享等问题，制约数据价值发挥。

3.标准体系碎片化与覆盖不全

（1）技术标准缺乏全生命周期覆盖

现有标准多针对智能大坝建设的单一环节（如监测设备、数据采集），缺乏“规划—设计—建设—运维—退役”的全链条统一规范。例如水利部发布的《数字孪生水利工程建设技术导则（试行）》聚焦建设阶段，未涉及运维阶段的技术要求；国家能源局发布的《水电站智能化导则》侧重发电环节，对防洪、生态调度的标准缺失。标准的碎片化导致不同工程的智能系统兼容性差，三峡大坝与葛洲坝的监测数据因格式不一，无法直接互通，需额外投入资金进行数据转换；流域梯级电站因调度标准差异，难以实现联合智能调度，影响整体效益。

（2）安全标准与评价体系缺失

数据安全、网络安全标准严重滞后，尚缺乏智能大坝系统的安全等级划分、加密要求、应急响应等规范。有不少的智能大坝项目未开展网络安全等级保护测评，存在重大安全隐患。同时，智能大坝性能评价体系缺失，缺乏统一的“智能化水平”评估指标（如感知覆盖率、决策准确率），导致工程建设重形式、轻实效，部分项目仅安装传感器便宣称“实现智能化”，实际未发挥效益。

4.人才储备结构性短缺

（1）复合型人才供需矛盾突出

智能大坝建设需要既懂水利工程（坝工、水文、地质），又掌握信息技术（物联网、AI、大数据）的复合型人才，但现有培养体系存在“两张皮”问题：高校水利专业侧重传统工程知识，信息技术课程占比不足10%；计算机专业人才又缺乏水利行业认知，难以开发适配的智能系统。据教育部统计，2023年全国水利类专业毕业生约2万人，其中具备信息技术能力的不足15%，远低于市场需求。

（2）基层技术人员培训不足

基层水利单位人员老龄化严重，对智能技术接受度低，而现有培训多为短期讲座，缺乏系统性实操训练。对中西部地区的调研显示，仅30%的基层人员能较熟练操作智能监测系统，60%的人员表示“看不懂数据分析结果”，导致智能系统存在“建而不用”现象。

智能大坝建设的发展路径

面向水利高质量发展要求，针对中国智能大坝建设在架构体系层面面临的技术创新挑战，需从系统思维出发，构建“顶层设计—技术突破—标准规范—人才支撑”的全链条推进路径，分阶段、有重点地突破瓶颈。

1.强化顶层设计，构建统筹协调机制

智能大坝顶层设计的目的是引领智能大坝建设的技术框架、建设目标、建设内容、推进模式及保障机制，保障智能大坝工程有序推进和持续发展，为水利工程智能化转型提供坚实支撑。

破解智能大坝技术创新的协同难题，首先需要从国家战略层面构建跨领域、跨区域的统筹协调体系。建议从国家、流域、区域发展和水功能区等多层次考虑，着眼水利行业绿色可持续发展需求和产业技术能力，布局智能大坝建设，以全面实现高水平智能大坝建设和构建全面覆盖、高效协同的智能大坝管理体系为总体建设目标，确定新建智能大坝和改造已建工程的建设任务、实施计划、考核指标，建立健全资源投入保障措施。

建立“产学研用”协同创新平台，推动水利工程管理单位、信息技术企业、高校科研机构形成创新联合体，例如通过设立国家级智能大坝技术创新专项，定向支持跨学科团队联合攻关感知体系的全要素监测、决策系统的多目标优化等核心难题。此外，需强化区域协同机制，针对长江、黄河等流域的跨省份大坝群，制定统一的技术应用规划，打破数据壁垒，推动流域内智能监测数据与调度指令的互联互通，解决不同大坝控制协议不统一的问题。

分类推动示范工程建设，探索形成可复制经验。可选择不同类型（坝型、规模、功能）的工程开展试点，形成差异化经验。对于流域梯级示范，以金沙江、黄河流域为重点，建设梯级智能协同调度系统，实现雨情、水情、工情数据共享与联合决策；对于单坝全能示范，以三峡、白鹤滩为重点，打造“感知-分析-决策-执行”全链条智能系统，实现安全监测、发电调度、生态保护一体化；对于中小型水库示范，以南方丘陵区为重点，开发低成本智能改造方案，适合基层推广。

2.突破核心技术，构建自主创新体系

将智能大坝相关科研规划纳入国家、行业重大科技项目支撑计划，促进智能大坝关键技术攻关，如“十五五”水安全保障规划、国家自然科学基金项目指南、水利部重大科技项目计划等，加大智能大坝方向基础性和应用型技术科学研究资助，推动智能大坝建设系统性科研攻关。

在智能工程感知体系方面，行业需加大高精度传感器的研发投入，重点突破水下抗压、抗腐蚀传感器的国产化技术瓶颈，降低对进口设备的依赖；开发低功耗、长寿命的物联网感知节点，结合太阳能与能量收集技术，解决设备频繁维护的痛点。

在智能分析诊断体系中，重点提升数字孪生模型的动态仿真能力，引入机器学习算法优化模型参数，提高极端天气下坝体响应模拟的精度；研发多源数据融合算法，建立统一的数据清洗与标准化处理流程，实现结构监测、水文、气象等数据的深度关联分析。

在智能决策控制体系领域，突破多目标动态优化算法，构建基于实时水情的目标优先级动态调整模型，实现防洪与发电的智能协同；开发具备自主应急处置能力的决策系统，通过强化学习积累极端场景处置经验，逐步减少对人工干预的依赖。

在智能信息网络体系中，研发兼容多协议的融合通信技术，构建“边缘-云端”协同的网络架构，确保高清巡检数据的实时传输与紧急控制指令的低延迟响应。同时，建立网络安全“主动防御”体系，部署区块链技术保障数据传输的完整性，运用零信任架构防范内外部安全风险。

3.健全标准体系，规范行业发展

标准体系的完善是智能大坝规模化应用的前提，构建标准体系是推进智能大坝建设的重要途径。应坚持统筹高质量发展和高水平安全，统筹水利勘测、规划、设计、建设、运行全生命周期，围绕智能大坝建设目标与建设原则，在总结先行先试建设经验的基础上，制定面向发展新质生产力的系列技术标准，涵盖工程设计建设方法、数据采集与感知、数据处理与分析、智能控制系统、安全防护与监测等方面，以求智能大坝在技术体系、建设内容、管理方式、安全要求等方面具有一致性，满足建设质量、软硬件开放兼容需要，支撑智能大坝技术的全面推广实施和不断迭代优化。

需要加快构建覆盖全生命周期标准框架，制定传感器布设规范、数据精度标准及环境适应性指标，统一水下、高边坡等特殊场景监测技术要求；明确数字孪生模型的建模标准、动态更新频率及误差允许范围，规范数据融合与故障诊断的流程方法；建立多目标优化的评价指标体系，制定不同场景下决策模型的验证标准，确保跨区域调度指令的兼容性；出台网络架构设计规范、通信协议标准及安全防护要求，明确边缘计算与云计算的协同接口。同时，推动标准的国际化对接，积极参与国际智能大坝技术标准的制定，将我国大坝建设的实践经验转化为国际规则，提升行业话语权。此外，需建立标准动态更新机制，根据技术发展与应用反馈，定期修订完善标准内容，确保标准的先进性与适用性。

4.完善人才培养，夯实智力支撑

复合型人才的短缺是制约技术创新的关键，需构建多层次的人才培养体系。在高校教育层面，推动水利工程与信息技术学科交叉融合，设立“智能大坝”专业方向，开设数字孪生、物联网、人工智能等课程，建立跨学科的实践教学基地，联合企业开展订单式培养。在职业培训方面，针对现有从业人员，开展智能监测设备操作、数字孪生模型应用、智能决策系统运维等技能培训，通过“理论+实操”的方式，提升其智能化管理能力。建立人才引进机制，面向全球吸引智能传感、大数据分析、网络安全等领域的高端人才，给予科研经费、项目支持等激励政策。

搭建学术交流平台，定期举办智能大坝技术论坛，推动国内外专家的经验共享与合作研究，形成“培养—引进—交流”人才生态循环，为技术创新提供持续的智力保障。

结论与展望

智能大坝建设是中国从“大坝大国”迈向“大坝强国”的必由之路，其意义不仅在于提升水利工程的安全与效益，更在于重构水利行业发展范式，支撑国家水安全、能源安全与“双碳”目标。当前，中国智能大坝建设已进入“试点示范向规模化推广”的关键阶段，面临技术、机制、标准、人才等多重挑战，但也具备政策支持、市场需求、技术基础等有利条件。未来，通过强化顶层设计、突破核心技术、完善标准体系、培育专业人才，中国智能大坝将实现三个跨越：从“单体智能”到“流域协同”，从“被动响应”到“主动防控”，从“技术跟随”到“标准引领”。

相信不远的将来，中国将建成全球最完善的智能大坝体系，为全球水利工程智能化提供中国方案，为人类水治理贡献中国智慧。智能大坝的终极目标，不仅是“工程的智能”，更是“治理的智能”——通过数据驱动的精准决策，实现水资源、能源、生态的协调发展。

Abstract: Smart dams are generated by deep integration of new-generation information technology and traditional hydraulic engineering. Their core lies in achieving digital perception, intelligent analysis, precise decision-making and collaborative management throughout the entire lifecycle of dam by means of Internet of Things, Big Data, Artificial Intelligence and Digital Twins. As the country with the largest number and scale of dams in the world, smart dam construction in China is not only an urgent need to develop new productive forces and continue modernization and enhance operational management capabilities under new circumstances, but also a strategic measure to ensure national water security, energy security, ecological security, and industrial modernization transformation. Based on current situation of intelligent technology application in China, an in-depth analysis was made on the bottleneck issues in advancing smart dam construction in terms of institutional mechanism, supporting technologies, standard system and talent reserve. It proposes to boost smart dam construction by adhering to systematic thinking and adopt a full-chain approach of “top-level design-technology breakthrough-standardization-talent backup” that include top-level design and a coordinated mechanism; core technologies and an independent innovation system; standard system and industry development; and talent cultivation and intellectual support. By breaking through bottlenecks in a phased and focused manner, coordinated development of smart dam shall be achieved.

Keywordssmart dam; water security; digital twin; water resources modernization; information technology

本文引用格式：

中国大坝工程学会.智能大坝建设的重大意义及其相关问题探讨[J].中国水利，2025（16）：4-9+30.

封面摄影张伟革

责编吕彩霞

校对董林玥

审核王慧

监制杨轶

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