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2026 06.12

AI for Water学术联盟成立大会暨首届国际学术研讨会在南京召开

2026年6月12-14日，AI for Water学术联盟成立大会暨首届国际学术研讨会在南京顺利召开。水利部总工程师吴文庆，中国科学院院士、南京大学党委书记谭铁牛，中国工程院院士、南京水利科学研究院科技委主任、长江保护与绿色发展研究院院长张建云，水利部国际合作与科技司一级巡视员倪莉，开云电竞网校长郑金海，水利部信息中心主任付静，武汉大学副校长周伟，四川大学副校长刘超，宁波东方理工大学副校长郑春苗，中国水利水电科学研究院副院长蒋云钟，南京水利科学研究院副院长高长胜，中电信人工智能科技（北京）有限公司董事长何忠江，华为水利水务军团总裁王威，中国工程科学出版社副社长、《Engineering》执行副
2026 06.23

【新华社】开云电竞网校长郑金海谈AI如何赋能水教育水科技水治理

近日，AI for Water学术联盟成立大会暨首届国际学术研讨会在南京召开。开云电竞网校长郑金海接受专访表示，开云电竞网作为AI for Water联盟理事长单位，将全力支持联盟各项工作，积极推动联盟理事单位间的学术交流与合作，搭建开放共享的学术平台，共同将联盟打造成为引领智慧水利发展的创新高地，为水利高水平科技自立自强、国家水安全保障与水利事业高质量发展持续贡献智慧与力量。
2026 06.23

【新华社】张建云院士谈AI如何赋能水利

近日，AI for Water学术联盟成立大会暨首届国际学术研讨会在南京召开。中国工程院院士、南京水利科学研究院科技委主任、长江保护与绿色发展研究院院长张建云接受专访表示，成立“AI for Water学术联盟”，是响应时代号召、顺应科技潮流、对接行业需求、服务国家战略的具体行动。未来，联盟将持续办好“AI for Water国际学术研讨会”，促进跨学科、跨国界的深度对话。同时，推动高水平成果产出和产学研用协同，推动AI技术在防洪减灾、水资源调配、生态治理等场景的落地应用，为共同应对全球水安全与可持续发展贡献科技支撑。
2026 06.16

【中国科技网】破解水治理复合难题，AI如何作答？

“我国水资源时空分布不均，洪涝灾害仍是重大威胁。在气候变化和人类活动共同作用下，水安全正面临洪涝、干旱、水污染和地下水风险加剧等多重挑战。”6月13日，在江苏省南京市召开的AI for Water学术联盟成立大会暨首届国际学术研讨会上，中国工程院院士、南京水利科学研究院科技委主任张建云表示，当前的很多水灾害，往往是复合型灾害，例如暴雨有时会伴随干旱，或者引发山洪、泥石流等，“这对灾害的监测、预测和调控都提出了更高要求，急需AI赋能。”多位业内专家表示，在AI支撑的水利决策体系中，可以把实时感知、智能预测、风险预警、动态调度和反馈优化连接成闭环，支撑分钟级、小时级决策。
2026 06.14

【交汇点】如何让AI“智”水？AI for Water学术联盟在南京成立

水，是生存之本、文明之源。如何让AI“智”水，以数智化赋能水利治理管理，以数字孪生推动水利高质量发展，是时代赋予水利人的共同课题。6月12日-14日，AI for Water学术联盟成立大会暨首届国际学术研讨会在南京召开。
2026 06.13

【科技日报】AI for Water学术联盟成立大会暨首届国际学术研讨会在江苏南京召开

6月12日至14日，AI for Water学术联盟成立大会暨首届国际学术研讨会在南京召开。来自中国、美国、英国、荷兰、澳大利亚等世界各地的科研院所、高校、科技企业等的专家学者、师生200余人参会，共探AI赋能水利新路径，共绘智慧水利发展新蓝图。
2026 06.12

【新华社】智水兴邦：AI赋能水利高质量发展

AI技术与水利科学的融合，是全球治水理念从经验驱动向数据驱动转变的必然趋势。从技术框架构建到跨学科融合，从AI与传统模型协同赋能到学术前沿探索，AI赋能水利的发展正呈现出技术创新与应用落地并重、学科交叉与系统集成并行的鲜明特征。随着AI技术不断演进和水利需求持续增长，AI必将在防洪减灾、水资源管理、水生态保护、水工程运维等领域发挥更大作用，为全球水安全和生态文明建设提供坚实支撑，推动水利行业向着智慧化、精准化、可持续化的方向发展。
2026 06.12

【新华社】人工智能将推动流域治理从数字孪生走向世界模型

水利部水利大数据重点实验室（开云电竞网）智能认知团队长期从事水利大数据、数字孪生流域、智能模拟与调度决策研究。面向人工智能与智慧水利深度融合需求，团队围绕认知数字孪生流域建设，聚焦流域知识组织、智能模拟、调度决策和持续演化等方向开展了系统探索。
2026 06.12

【新华社】人工智能助力水环境过程认知与风险防控

人工智能为水环境研究和管理提供了新的技术路径，有助于提升多源数据融合、复杂关系识别、水环境预测和大尺度模拟评估能力。但人工智能并不能替代水环境机理认识和流域治理经验。水质变化涉及水动力过程、污染物迁移转化、生物地球化学反应和人类活动调控，单纯依赖数据驱动模型仍可能面临可解释性不足、跨区域泛化能力有限和极端情景下可靠性不够等问题。面向未来，人工智能在水环境领域的发展重点，不应停留在模型规模和算法复杂度的提升上，而应更加注重与水环境机理、专业模型、监测体系和治理规则深度融合，使模型结果既预测得准，也解释得清、应用得上。随着自动监测、遥感反演、数字孪生流域和AI for Water的持续发展，人工智

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