2026年《政府工作报告》提出，“深入推动长江经济带建设、黄河流域生态保护和高质量发展”。2026年全国水利工作会议将数字孪生水利体系建设列为“十五五”六大战略任务之首，确立“需求牵引、应用至上，数智赋能、提升能力”的发展方向。数字孪生技术创新系统融合数据、算法、交互、架构等，推动从 “静态仿真” 到 “动态预测、智能决策” 跃迁，赋能水利感知、模拟、调度、治理。数字孪生技术创新有利于突破“北缺南丰、夏汛冬枯”治理困境，更有利于保障国家水安全。
一是数字孪生感知创新赋能水网全域动态感知跃迁。面向“天空地水工”一体化建设方向，依托水利遥感卫星应用星座，深化水利测雨雷达、多载荷无人机、北斗导航、无人船及堤坝隐患探测装备规模化应用，加密雨量站、水文站、水库、水闸、灌区等关键节点监测布设，积极提升数字孪生感知创新，着力增强江河湖泊、重大水利枢纽、输排水通道实时动态感知。积极提升小型水库雨水情测报、大坝安全监测数字孪生感知创新，着力为国家水网调度、洪涝干旱风险管控提供精准数字服务。
二是数字孪生模型创新赋能水旱灾害治理能力跃升。着力提升数字孪生模型创新，优化具有预报、预警、预演、预案功能的数字孪生水利治理体系。聚焦“高保真”数字流场模拟，深化水利机理模型研发，重点攻关“云—雨”短临降水预报、分布式水文模拟、洪水演进水动力学、冰水动力、土壤侵蚀、水利工程安全评价等关键模型。融合多源监测数据与人工智能技术，提升复杂水文场景下模拟精准度。构建流域、区域、工程多级耦合数字孪生模型集群，实现对流域防洪、水资源调配的全场景仿真推演。持续巩固长江、黄河、淮河、海河、珠江、松辽、太湖等七大江河数字孪生流域建设成果。积极推动数字孪生三峡、南水北调、小浪底、丹江口、大藤峡等11个重点工程提质增效，延长洪水预见期、提升旱情预判准度，推动水旱灾害防御从“被动应对”向“主动防控”转变。
三是数字孪生调度创新赋能国家水网水资源配置效率优化。以数字孪生水网为中枢，打通主网与区域网、骨干通道与调蓄结点、流域与区域调度壁垒，构建国家水网调度中心与流域分中心协同指挥体系。积极提升数字孪生调度技术，赋能南水北调东、中、西三线工程，黄河古贤、引江补汉等重大引调水工程及控制性水库的智能联合调度、精准协同调度。基于数字孪生平台，优化水资源“南北调配、东西互济、丰枯互补”调度方案，精准支撑粮食主产区灌溉、城市群供水、能源基地用水等多元需求。推动数字化调度破解水资源错配难题，加快推进辽东半岛水资源配置、引江补汉沿线补水等工程建设。
四是数字孪生生态创新赋能河湖生态环境治理效能提升。面向安澜江河、生命江河、幸福江河建设目标，运用数字孪生技术，精准管控河湖生态流量、湖泊生态水位与地下水水位，支撑母亲河复苏、断流河流复流、古泉复涌、地下水超采综合治理等重点任务落地。动态模拟水土流失、污染物输移、河口生态演变过程，辅助开展河湖“清四乱”、水域岸线空间管控、生态清洁小流域建设，推进华北地区地下水超采综合治理，让地下水源得以休养生息。推动数字技术与绿色水利深度融合，支撑绿色水利工程建设与智慧运维，加快构建绿色、低碳、可循环的水利发展新范式。
五是数字孪生产业创新赋能水利高质量发展。数字孪生技术创新有利于培育水利新质生产力、推动产业升级。深化数字孪生水利“产学研用”协同创新，联动全国重点实验室、水利部重点实验室、科研院所、龙头企业共建创新平台，培育水利数字产业集群。完善数字孪生标准体系与数据安全机制，推进数字孪生技术在水库、蓄滞洪区、灌区全域落地，打造标杆工程。积极为数字孪生产业创新提供 。以技术创新带动产业发展，将数字孪生优势转化为国家水网质量优势、品牌优势、竞争优势。
施一公在分享中说，文字是人类文明的重要载体，阅读是汲取知识最直接的方式，唯有阅读辅以思辨，才能将前人经验转化为自身的思维判断，进而塑造世界观、价值观，“遇到过不去的坎，读一本书或许就能释怀。读书让人更智慧、更通达、活得更明白，关乎个人成长，更对城市发展、社会进步乃至民族文化传承至关重要。”
以往，企业有融资需求往往要跑多家银行、准备厚厚材料，如同“大海捞针”。烟台高新区主动转变角色，由相关职能部门、市区两级国企平台，通过大数据筛查、孵化器走访、产业链摸排，提前锁定具有高成长潜力的科技企业，将融资服务关口从“企业申请”前移至“政府推荐+资本接洽”。本次座谈会前，区财政局已联合烟台银行总行深入区内孵化器开展“地毯式”调研，变“等客上门”为“敲门问需”，让优质企业足不出户即可获得多家金融机构的主动对接，真正实现“钱找企业”。
数字孪生技术创新是水利现代化的核心支撑。立足“十五五”开局，持续深耕感知、模型、调度、生态、产业全维度创新，必将推动建成“系统完备、安全可靠，集约高效、绿色智能，循环通畅、调控有序”的国家水网，为筑牢国家水安全屏障、以水利现代化支撑中国式现代化建设注入强劲“智水”动能。
元股证券（作者：徐扬京涿配资新手建议，龙兴乐，江苏大学管理学院；本研究为江苏高校哲学社会科学研究重大项目（No.2025SJZD123）“数字创新赋能制造业高质量发展路径及策略研究”阶段性研究成果。）
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