摘要
本项目面向水利科研院所数智化转型需求，构建基于混合云与零信任架构的水利科研全域数智平台。平台建成混合云算力支撑、零信任全域安全、一体化数据底座、纵深安全防护四大核心能力，在协同办公、科研创新、异地实验管控、试验基地数字化、行业公报编制五大场景落地应用，打通科研数据壁垒，实现跨域安全流通与业务协同联动。实践表明，平台有效提升了管理效率与科研产出能力，为同类科研机构数智化建设提供了可复用、可推广的实践样本。
一、实施背景
当前，以数字孪生、人工智能为代表的新一代信息技术加速向水利行业渗透，国家“十五五”规划全面布局网络强国与数字中国建设，水利科研院所作为科技创新的策源地，其数智化水平直接关系行业科技进步的速度与质量。面对“双一流”建设与高质量科技创新要求，传统信息化架构已难以满足科研数据跨域流动、协同场景复杂化、安全管控精细化的新需求，构建基于混合云与零信任架构的水利科研全域数智平台，打通数据壁垒、升级科研工具、提升科研效能，已成为破局的关键路径。本项目建设应势而动，探索行业科研数智平台的构建方法与实践路径。
中国水利水电科学研究院（以下简称水科院）数智化建设历经“十三五”搭建平台、“十四五”数据筑基、“十五五”数智融合的三阶段演进，在统一思路下应用为先、持续迭代，推动水利科研数智化从局部支撑走向全域协同。
二、实施目标
近期目标：建成覆盖全院科研管理、协同办公、实验管控、数据服务等核心业务的全域数智平台，实现科研数据跨域安全流通、业务系统协同联动、关键软硬件自主可控，为科研人员提供安全、便捷、高效的一站式数智化工作环境。
远期目标：以水科学数据中心为枢纽，推动数据要素与人工智能技术深度嵌入科研业务全链条，构建数据驱动、智能协同的科研生态，实现水利科技创新从数字化辅助向智能化引领的跨越。
三、建设内容
（一）数智平台核心能力
围绕“算力、安全、数据、防护”四个维度构建数智平台核心能力，总体框架如下图所示。
1.混合云基础算力支撑
采用模块化“混合云”架构，规划本地物理服务器资源与公有云资源，构建安全合规、弹性扩展的数字化基础环境。利旧本地物理服务器，优化部署私有云平台，实现核心基础设施的高可用，保障项目、组织、人事、财务等核心数据“不出院”，守住数据安全底线；另一方面合理利用公有云资源，为移动端申请审批、可视化科普展示等便捷办公、不定期持续增长的业务提供弹性扩展能力，高效支撑用户随时随地访问业务应用，为全院数智化转型提供底层支撑。
2.零信任全域安全访问
随着业务系统全面线上化，传统“一系统一账号”的独立认证模式日益暴露出体验割裂与凭据分散的安全隐患。基于零信任安全架构，构建统一安全登录与身份认证平台，实现了统一身份认证、统一权限管理、统一访问控制。定制化开发多因子认证方案，保障全过程的访问与应用安全，零信任身份认证日均登录2500余人次，覆盖全院职工。通过反向代理技术，将各个业务系统前端入口汇聚至统一门户工作台，用户登录后即生成全局令牌，平台自动向各系统传递令牌完成静默认证，系统间跳转延迟控制在200ms以内，真正实现“一次登录、全网通办”，在提升使用体验的同时，将身份安全管控贯穿每一次访问请求。
3.一体化科研数据底座
搭建一体化科研数据底座，汇聚科研、人事、财务、资产等8类核心数据，围绕数据标准和数据质量开展系统化治理，形成全院统一、可信可用的数据资产视图，更新升级办公、财务、资产等业务系统的数据交换方式，统一通过数据底座提供的标准化API服务接口获取相关数据，实现跨网络、跨系统、跨部门的数据同步。鉴于科研数据类型多、来源广、格式杂的特点，数据底座将持续深化数据治理、丰富数据服务供给，为上层智能应用提供高质量、高时效的数据支撑。
4.纵深网络安全防护体系
面对科研数据跨域流动、终端接入泛在化、攻击手段持续演进的安全挑战，坚持“主动防护、纵深防御”核心理念，构建覆盖“云-网-端-数”的一体化安全防护体系。在网络层面，通过分区分域与边界隔离，将互联网出口、业务网、运维网、数据区逻辑隔离，结合零信任架构的持续身份验证与动态访问控制，降低外部入侵与横向移动风险。在终端层面，统一安全基线，落实EDR防护、多因子认证与最小权限管理，从源头压缩攻击面。在数据层面，建立分类分级保护制度，对核心科研数据实施加密存储、脱敏展示与DLP防泄漏管控，确保“可用不可见、可控可溯源”。在运营层面，依托安全运营平台实现日志归集、态势感知与威胁自动编排处置，结合渗透测试与应急演练，形成“监测-预警-处置-溯源”闭环，保障业务连续性与数据资产安全。
（二）典型应用场景落地
水科院围绕科研办公、智能应用、科学实验、数据服务、基地管理等核心业务需求，深度适配人工智能、流程引擎、物联网、BIM、GIS、自主可控软硬件等关键技术，推动数智技术与水利科研业务深入融合、落地见效。
1.流程引擎驱动协同办公
以流程引擎为核心，依托综合办公平台实现科研、财务、资产、人事、公文、外事、新闻等各类管理业务的在线申报审批与协同办理。科研管理的复杂性对流程技术提出了严苛要求，例如全院仅科学研究项目类别即多达数十种，各类项目从申报立项、过程管理到审查结题、成果归档的环节设置与管理要求各不相同，并需随科研管理政策动态调整。为此，在流程引擎基础上叠加参数化流程建模与动态表单能力，配合智能化数据采集、动态参数获取、自动化代码生成、自适应流程调整等技术，将数十种项目类型纳入细颗粒度的差异化流程管控，业务规则调整无需改动底层代码，实现了对科研管理变化的敏捷响应。平台自2019年上线以来平稳运行7年，支撑全院2000多名用户线上办公，承载436项办公业务流程流转，年审批量超10万项。
2.人工智能赋能科研创新
面向水利科研的专业需求，构建了“大模型—领域知识—智能体应用”三层技术框架。在数据层，系统梳理整合长期积累的期刊文献、会议论文、标准、公报、管理流程等数据资源，通过数据处理技术将内部高质量数据与外部多源数据转化为可认知、可计算的知识要素。在模型层，私有化部署通用基础大模型，搭建兼容异构软硬件的模型引擎，保障科研数据不出院、模型推理可控。在应用层，采用检索增强生成（RAG）技术，通过向量库、知识图谱实现动态检索注入上下文，基于模型上下文（MCP）协议实现智能体的工作流编排与业务系统工具化接入，建成科研问答、报告生成、办事咨询、智能校稿、专业翻译、数据分析等系列智能体，通过知识检索、工具调用与多轮推理支撑科研学习、成果创作、数据研究和事务办理等场景，推动科研辅助从“人找系统”向“系统懂人”转变。
3.物联网支撑异地实验管控
针对水利科研实验设备体量大、实验周期长、基地园区异地分布等现实特点，选取大型土工离心机实验室为试点，建成数字化实验平台，以物联网技术为路径，实现感知-传输-分析-预警四层协同闭环。感知层部署环境监测传感器网络，全天候采集实验环境与设备状态信息；传输层利用5G网络以及异地传输专线，完成各项指标数据的实时异地同步；分析层基于历史时序数据，自动更新各项监测指标的基线范围，完成异常数值的识别与标记；预警层建立安全阈值分级告警机制，在设备状态偏离或环境条件出现异常时，按严重程度自动推送给运维人员与实验室管理层，做到异常早发现、早处置。
4.数字孪生复刻试验基地
水利科研对象带有鲜明的空间属性，江河湖泊、工程设施、监测站点均处于地理空间内。在科学数据中心建设中，将地理信息系统（GIS）与建筑信息模型（BIM）技术作为空间数据管理的技术基底，统一汇聚管理全院水利空间数据资源，实现基础地理、水系水情、工程监测等空间信息的一体化集成与二三维可视模型无感化切换。建立统一空间基准，分级贯通宏观流域地理场景与微观工程园区及内部设施，让科研数据从分散的图纸文件转变为可定位、可查询、可分析、可服务的水利空间数据资产。该空间信息技术路线与数字孪生水利总体技术框架深度对接，为课题研究提供地理空间信息支撑。
5.自主智能贯通公报编制
以水资源、河流泥沙、防洪减灾等行业公报编制为切入点，构建数据分析与报告编制、数据管理与对外服务一体化应用系统。系统由前端数据服务、后端系统管理和公报编制三大模块组成，编制端支持按公报类型自选控制节点，实现文本自动生成、图表一键更新、多人协同编制与多版即时留存；管理端落实分类分级安全管控，通过自动设置与人工核定相结合实现全部指标数据的分级管理，内部数据与对外展示数据关联管控，准确合规地提供对外数据查询与图表服务。基于指标和变量管理的公报文本自动生成技术，兼顾报告编制的灵活性与专业数据管理的合规性，为科研报告的高效编制提供了可复用的实践经验。
四、实施效果
一是核心能力全面落地。混合云算力按需调度、零信任全域安全覆盖、一体化数据底座贯通共享、纵深防护全链路闭环，四大核心能力协同发力，为水利科研提供了坚实的底层支撑。
二是典型场景规模化应用。五类典型场景从试点验证走向常态化运行，管理效率与科研产出能力同步提升，平台已构建起算力-安全-数据-应用四位一体的全域数智体系。
三是形成可推广的实践范式。坚持自主可控技术路线与“试点先行、由点及面”实施策略，技术与业务双轮联动，为水利科研院所数智化转型提供了可落地、可复用、可推广的技术范式。
完成单位：中国水利水电科学研究院
完成人：何耘、唐颖复、吴华赟、王秀英