供水行业有一个很少被外界注意、但直接决定盈利水平的核心指标——管网漏损率。行业里有一个广为流传的说法：供水企业的利润，一半漏在了地下。一个隐蔽漏点一天可能“喝”掉几十吨水，一条暗管漏水甚至几年无人发现。

本文结合 2026 年最新的政策动向与全国落地案例，把智慧水务平台建设的路径、DMA 分区计量的做法、AI 漏损预警模型的识别逻辑，以及选型与投资节奏讲清楚。

一、为什么漏损治理成了供水企业的第一优先级

过去管网控漏主要靠“人工巡线 + 群众报修”，发现慢、暗漏难查，还推高了运营成本。更关键的是，漏损率直接对应真金白银：以一家年供水量 4000 万吨的水务集团为例，漏损率每下降 10 个百分点，一年可节约水量约 400 万至 500 万吨。

政策端的推力同样明确。超长期特别国债的管网改造资金集中落地后，智慧水务信息化配套同步招标；住建部已连续发布《城市公共供水管网漏损治理可复制政策机制清单》，无锡等地的分区计量与智慧化管控做法被列为全国示范案例。这意味着，控漏从“可选项”变成了“考核项”。

二、DMA分区计量：智慧水务的地基

DMA（District Metered Area，独立计量分区）的原理并不复杂：把供水管网通过阀门分成一个个相对独立的“小片区”，在片区边界安装流量计与压力传感器，实时监测水从哪里进、流了多少、压力稳不稳。哪个区域水量异常、压力突变，系统即时预警，工作人员再精准排查、定点维修。

真正的难点在分区层级的设计。无锡水务的实践形成了“一级稳定、二级可靠、五级精准”的管理规则，目前已建成一级分区 6 个、二级分区 42 个、五级分区 2242 个，并通过 3710 个流量计、192 个压力计、432 个智能噪声听漏仪实现 DMA、PMA、NMA“三位一体”全局可视化监控。

三、AI预警模型到底在“看”什么

很多企业上了平台却没有效果，问题往往出在数据底座和模型设计上。真正跑得通的漏损 AI 模型，输入的不是单一指标，而是多维时间序列的联合判断：

1. 夜间最小流量序列——夜间用水趋于稳定，流量基线抬升是最典型的漏损信号；
2. 压力突变序列——爆管、阀门异常会留下特征性的压力波形；
3. 流量相关性——分区之间进水量与出水量的一致性校验；
4. 单户用水基线——为每户居民建立个性化用水画像，识别持续细流、表后爆管等异常。

以江西鹰潭市供水集团为例，该集团在全市部署 22.5 万台 NB-IoT 智能水表（覆盖率 98.7%），布设 119 个压力监测点与 88 个流量监测点，日均处理数据超百万条。其漏损 AI 预警模型对 DMA 分区内多维数据做深度模式识别，预警准确率超过 95%，定位精度可达具体管段；用户用水行为分析模型对表后漏水的识别准确率同样超过 95%。该案例入选住建部“智慧水务典型案例”，并获得 2026 年水业热点论坛科技创新场景“年度最佳应用案例”。

一个容易被忽略的前提是数据清洗能力。压力与流量监测点 15 分钟采集、4 小时上传，关键节点分钟级回传，如此高频的数据若缺少自动清洗，AI 模型会被噪声带偏。这也是为什么很多项目“有数据、没效果”——底座不干净，模型再先进也白搭。

四、三个值得对照的真实落地案例

息烽县巡查师傅的一句评价很能说明变化：“以前是满山找漏，现在是系统喊我去修。”过去他要扛着听漏仪逐段测，山上山下走一整天可能什么都没发现；现在每天第一件事是看系统，屏幕上哪个格子流量不对、压力偏低都有明显提示。

五、投资节奏与赛道结构

从 2026 年 6 月的政府采购数据看，纯智慧水务信息化标段样本 30 个，中标与预算金额合计 6.51 亿元，其中 11 个标段单标段金额超 1000 万元，占总规模 62%。赛道分布上，数字孪生与全域调度平台占比 46.45%，DMA 管网漏损治理占 25.94%，城乡供水一体化与农村饮水监测占 14.85%。

值得注意的趋势有两点：一是需求从“单一水表采购”转向“平台 + 感知 + 运维”一体化总包，客户更看重全生命周期的降本方案；二是下沉市场提速，县级城乡一体化、农村饮水智能化标段数量占比接近四成，成为行业主要增量。

六、建设与选型的六个关键判断

1. 先定考核口径，再定技术方案——是考核综合漏损率还是产销差率，直接决定分区层级与计量点密度。
2. 数据清洗能力必须作为硬指标——问清楚平台如何处理缺报、跳变、通信中断，这决定了 AI 模型能不能用。
3. 模型要可解释、可复核——准确率不应是自报数字，应能通过每月复核单、定期水表普查验证，误报漏报要有回访与维修数据持续校准。
4. 利旧能力——存量管网、既有 SCADA 与 GIS 系统能否纳管，而不是推倒重建。
5. 有没有运维闭环——预警之后能不能自动派单、留痕、办结销号，决定了平台会不会沦为“看板”。
6. 本地化服务半径——水务是 7×24 小时运行的民生业务，故障响应速度比功能清单更重要。

安徽好牛软件有限公司在智慧水务与市政公用事业信息化方向提供定制化平台开发服务，覆盖 DMA 分区计量管理、管网 GIS 一张图、漏损预警看板、移动巡检派单等模块，可按水务集团的既有系统做利旧对接与数据打通，避免“新平台孤立运行”。对于同时承担多个信息化条线的企业与事业单位，安徽好牛软件通常建议把数据底座与指标体系先统一，再分阶段上线业务应用，这样后续扩展排水、二次供水、水质监测等模块时不需要重复投资。

七、常见问题 FAQ

Q1：智慧水务平台一定要换掉全部水表吗？

不需要。可通过视频接入网关、远传水表分批替换等方式利旧改造，优先替换超期表与高漏损片区水表，按片区逐步推进即可。

Q2：DMA分区划分多少合适？

没有统一答案。一般一级分区控制在个位数、二级分区几十个、末梢分区可上千个，具体取决于管网拓扑、用户密度与考核粒度。分区过多会抬高计量设备投资，过少则定位精度不足。

Q3：AI预警准确率95%是什么概念？

指模型判断与复核结果的一致性水平。需要配套机制：每周用户回访、每月复核单、每年水表普查，用真实维修数据反向校准模型，避免准确率虚高。

Q4：中小水务企业预算有限，第一步该做什么？

优先做两件事：核心片区的 DMA 分区计量，以及数据底座与管网 GIS 数字化建档。这两项是后续所有 AI 应用的前提，且可分年度投入。

Q5：农村供水管网分散，值得做数字化吗？

值得，且已有成熟先例。息烽县把县城经验下沉到农村片区后，通过分区监测网络实现了“系统喊我去修”的转变，说明分散管网同样能获得明显收益。

结语

智慧水务的价值不在平台有多炫，而在漏损率能不能实打实降下来。先把分区计量与数据质量做扎实，再让 AI 模型在干净的底座上工作，最后用闭环运维把预警落到维修单上——这条路径已被多个城市验证有效。