DMA系统中保存着海量的数据，小时流量、瞬时流量、瞬时水压、累计流量、正反向流量等等……数据越积越多，漏损分析、产销差核对、异常筛查，每一项工作都在与时间赛跑，如何能跑得更快？答案必然是借助AI，把核对、筛查这些繁琐重复的工作交给AI。
AI技术落地，从来不是从AI软件上线才开始的。AI大模型要真正发挥作用，前提是准确的数据、可学的经验、清晰的问题，每一项都是AI数据分析的基石。在AI功能愈加强大的今天，想让 AI 更好服务于工作，必须要先把数据底座筑牢。
做的功课有三样：
一是夯数据之基：把历年水量数据整理成清晰、规范、可追溯的“家底”，这是未来一切智能分析的起点。
二是把经验转化为知识：把判断漏损、分析产销差的经验一条条写下来，规则化、标签化，沉淀成机器可读的“文字”，让未来的模型有东西可学。
三是定义“真”异常：梳理夜间最小流量、异常波动等高频场景，要将问题定义清晰，AI方能找准方向。
技术进步的节奏，不仅在代码里，还蕴含在每日填报的数据里，也蕴含在一线人员多年积累的经验判断中。功课做在前面，做扎实，大模型才能用得更高效。
（管网部 高润泽）