长文，慎入。这是一篇从个人职业发展角度出发的行业分析报告。

关注问题传统工科和计算机结合的行业是否具有发展的前途？很久了，犹豫再三，还是出来分享一点自己不成熟的看法吧。

我所从事的是和城市水务（市政）相关的行业，更具体来说，会接触水务+ICT方面的业务，国内一般称之为“智慧水务”。智慧水务的概念现在炒得很热，仅从排水的角度来讲，一方面是内涝问题频发，另一方面是国家大力建设海绵城市，导致国内智慧水务平台建设、海绵城市管理平台建设相关的项目，数量快速增长。

那么，传统的水务行业和ICT的结合——或者说智慧水务行业，有没有发展的前途呢？我会从以下几个方面展开。

一、我对智慧水务的理解

二、智慧水务行业的发展前景

三、我对个人发展前途的理解

四、智慧水务行业前景中的个人职业发展问题

五、我所看好的水务行业结合ICT的职业道路

一、智慧水务的概念

首先我的第一个看法：水务行业和ICT结合的问题，就是智慧水务建设的问题。

智慧水务对应的英文是Smart Water，单词好认，但缺少一个很统一的、规范的定义。以我个人的理解，智慧水务的概念对应的是水信息学（Hydroinformatics）专业知识的范畴，即：

专注于信息通信技术（Information and Communication Technology, ICT）、建模与决策支持系统的集成应用，以解决水环境相关的问题、以及涉及利益相关方所面临的问题。

那么，智慧水务建设到底有没有发展前途呢？

二、水务行业当下面临的现实问题（需求）决定了智慧水务建设的发展前景；

如果从大的水行业的角度来看（也包含了水利），举几个现实问题的典型例子：

• 流域防洪问题——水利；
• 城市内涝问题——市政排水；
• 城市水环境问题——市政排水；
• 供水调度问题——市政供水；
• 污水处理厂调度问题——市政污水；
• etc.

知乎上很多人对水利行业（尤其水电）的发展持悲观态度，是有一定道理的。随着各大流域兴建大型水利设施，流域防洪问题得到了极大的缓解，典型例子：三峡水利枢纽和长江中下游地区的防洪；另一方面，水电也【疑似】出现了产能过剩的情况（传送门：如何解决大西南水电弃水问题？）。需求的萎缩会让整个行业的发展前景黯淡，这是很自然的。当然，智慧水利，会从水管理的角度对行业进行整合优化，但注定无法改变整个行业大的发展趋势。

与之相对应的，整个市政行业，不管是排水、供水还是污水，都面临着一系列亟待解决的现实问题。城市内涝问题推动着整个地下管网改造、雨污分流的进程，水环境污染推进着海绵城市建设的发展，供水和污水系统都面临着泵站优化调度以节省能耗的实际需求…

行业本身的发展是向好的，是面向解决现实当中迫切需要解决的问题的——而计算机行业，尤其是借着“智慧”理念的ICT，自然是会在其中起到极大的推动作用的。智慧水务建设发展看好，这是我的第二个观点。

三、智慧水务建设的发展前景和个人发展的前途没有必然的联系；

上面观点提的“前途”，是水务行业的前途，而不是个人职业发展上的前途。很多人把这两者混为一谈，是不对的。

举个例子，现在国内很热门的海绵城市建设，国家投资力度很大，对行业发展利好，就业机会多，相关从业人员的收入、发展前景自然也看好。但据此以为“水务行业的春天来了”，就太过乐观了。这种高度依赖国家政策导向的行业，利益分配层层剥离下来，给到中下层从业人员收益是有限的。工资起薪从6K涨到8K确实是涨，可是…#只好安慰从业人员是聊胜于无了#

当然，职业发展的前途也不等同于职业发展的“钱途”，这二者是有分界的。本文所提的发展前途，侧重三个方面（个人观点，仅供参考）：

• Professional

能一定程度上推动行业的标准化、规范化和职业化发展，形成标杆效应。

• Practical

面向行业当中具体的实际问题，能提供有效的解决方案。

• Profitable

能带来可观的收入。

好的职业发展前途应该至少满足以上三点中的一点，这是我判断一份工作值不值得做的3P理论。

四、个人在智慧水务建设中发展的前途取决于个人在在整个智慧水务“供应链”中所处的位置

单从水务行业和ICT结合的智慧水务建设而言，整个“供应链”是很庞大的，不谈论个体在庞大网络中的节点位置而妄谈个人发展，是没有意义的。

这里又会引出一个分论点：把大的智慧水务建设理解成简单的水务信息化是狭隘的，智慧水务建设涉及的参与方远不止信息化公司或系统集成商。

那水务行业和ICT结合，会带动哪些相关职业的发展呢？这里以排水为例。

• 流量/水位/水质监测（以及相关的IoT技术）

底层数据的采集是传统水务行业向智慧水务转变的基础，由此带来的是监测设备行业的发展。和设备商相关的职业主要为两类：一是监测设备的研发，二是监测设备的销售。

研发：目前主流的监测设备还是来自国外的厂商，质量好，但就一个字：贵。流量计、水质检测仪，动辄就十几万一套的价格，让人望而却步。而相对应的，国内廉价的监测设备基本不靠谱…我对国产设备研发没有太多研究，就八字评价：前景良好，任重道远。

销售：能做水行业的销售，就不必把自己限制在水行业。

这里单独提一下物联网（IoT）技术在监测行业的应用。比较典型的例子是华为的NB-IoT，华为目前在积极寻求NB-IoT技术在水务行业的应用，简单来说，就是将华为的NB-IoT芯片模组集成到监测设备当中，优化监测数据采集的过程。已有试点案例是NB-IoT应用于供水行业的自动抄表（智慧水务解决方案 – 华为解决方案）。华为目前在IoT上整个的思路是由华为提供NB-IoT芯片模组，设备商提供监测仪器，组装集成——这对水务行业的发展一定是利好的，但不见得会拓宽个人职业发展的路子。当然，本质上这是IoT技术在水务行业的【推销】，谁知道物联网企业以后会不会也招水专业的人才呢？

• 系统集成

系统集成，简单来说是整合各类资源、完成整个智慧水务平台系统的搭建，包括业务系统、监测数据可视化系统、模型系统、决策支持系统等。水务行业的智慧水务系统平台，多基于GIS/WebGIS架构。这一块涉及到编程开发的工作，也是大多数人理解的”水务信息化“工作，做水行业的码农嘛。

从个人职业发展的角度，我不看好水务行业系统集成的工作，原因如下：

其一，国内大多数系统集成商良莠不齐，容易”入坑“。这里的良莠不齐，有企业管理、企业层次方面的，更重要的是，国内的系统集成商大多对水务行业的理解非常浅，浅到什么程度呢？我有见过系统集成商去做水务行业系统集成竞标的，团队中竟然没有任何水利/给排水专业背景…更不要说更深入的对水力模型的理解（少数开始有认识到重要性了）、对决策支持系统的理解（做个监测数据的警戒值报警就敢叫决策支持了？？？），可以说是”不懂水“了。

其二，水务行业的开发，在需要相似编程能力的情况下，待遇不太可能竞争得过互联网行业的开发。所以，和做水行业的销售一样的态度——能做水行业的软件/平台开发，就不必把自己限制在水行业。对于本身是水行业背景出身的，把这作为一个跳板，也不错。

• 专业软件的开发/二次开发/销售

专业软件主要有两类：GIS类软件和水力模型软件。

GIS软件ESRI一家独大，国外的免费软件像QGIS，在国内基本缺乏市场。基于GIS的二次开发往往可以看作系统集成的一个部分。

由于我的工作和水力模型关联比较大，这里多说两句。

先抛观点：水力模型是整个智慧水务建设的核心技术所在，是连接起实时监测数据和最终决策支持的关键桥梁。至于为什么这么说，又是一个很大的话题，有机会再展开。

模型在国内的现状：

近五年是城市排水管网模型在国内高速发展的五年。规划设计院大多已把建模评估作为工作的日常，大院有钱的用商业软件（以InfoWorks ICM为代表），小院没钱的也能用用免费软件（以SWMM为代表）。专业的建模人才短缺，是行业现状。

涉及到智慧水务建设，模型方面的职业需求主要为以下四块：

第一，模型软件开发和二次开发

国外成熟的商业模型软件，开发维护团队都在国外。这类软件在国内更多是推广销售和应用。

与之对应的，国内也有自己做模型软件开发的团队。开发团队有两类：信息化公司和水力研究院。先表明我的看法：都不看好。

信息化公司更多是对现有免费软件做二次开发，例如：SWMM是无法模拟二维漫流的，有的信息化公司就会自己开发SWMM的二维计算引擎。这类国内自主二次开发的计算引擎的稳定性普遍存疑，也很难推广开。

国内的水力研究院也会配合高校自主开发国产的模型软件，但离国外成熟的商业软件差距不小。我的直观感受是：缺少打造一个商业产品的意识（一个感觉，不一定对）。这类工作对学历、专业背景要求很高，不是一般水利/给排水专业的从业人员可以从事的（计算流体学可能比较对口一点）。

第二，模型软件和第三方系统的集成

不同于模型软件功能的二次开发，模型软件和第三方系统的集成不需要太多模型底层的计算水力学理论知识，而是需要对模型应用有大致的了解。这方面的工作和系统集成是紧密关联的，潜在需求很大，但是和做其他系统集成一样，容易被【系统集成商】拖后腿…

还是以我使用的InfoWorks ICM为例，ICM开放的二次开发接口是用Ruby写的…那就需要在模型工程师和系统开发人员中间存在一个人：既了解ICM软件，又能提供ICM相关的Ruby脚本进行系统集成——二者都懂的人在国内不会超过5个。而目前实际项目中，这样的人往往是由系统开发人员兼任的。

第三，模型软件的建模

传统规划设计院或工程咨询公司在整个智慧水务建设中所占的比重很低。据我所知，在香港工程咨询公司建的模型是会提交给业主（比如渠务署）存档或审核的。国内智慧水务平台未来也存在这种可能性，即提供模型管理平台，供规划设计院提交模型，供业主审核存档。因此，规划设计院在其中的角色主要还是建模评估，考虑到目前模型的应用日趋主流，我比较看好这一块的职业发展。

第四，模型软件的销售

可类比其他销售工作。

• 数据服务

随着雷达监测技术、民用卫星技术、无人机技术的发展，诸如降雨、用地、甚至地形数据等，会越来越多的以数据服务的形式给到用户。这类数据服务商大多是带有政府背景的企业，能从官方获取相关数据，再在标准化处理之后卖给用户。分享一个接触过的例子：商务咨询-商务合作-四维智城官网-四维时空智慧云服务。

这类数据服务对于城市内涝预报预警系统的开发有非常重要的意义。例如，如果需要预知未来6个小时的城市内涝险情，以提前应对，就需要“未来6小时的气象预报”+“可以对接实时数据的水力模型”。

当然，数据服务对个人职业发展的意义远小于对行业发展的意义，因为，尽管可以应用于水务行业，但数据服务商并没有迫切的招收水务专业人才的需求，而且这类数据服务商数量不会很多（甚至可能会带有垄断性质），很难带动就业。水文气象的同学倒是可以关注一下~

PS：地形数据由于国家安全问题，依旧难以获取。利用无人机的小范围精细化测绘倒是种选择。

• 云服务

云服务、云计算、云平台并不是什么遥远的概念，国内的云服务商正悄然试水水务行业，寻找“云”+“水务”的结合点。

智慧水务平台开发是一个契机。过去做平台开发一般都涉及到采购物理服务器，现在则多了一种选择：与其买一批服务器没几年就过期，为什么不通过租用的方法，把所有资源都搬到“云”上面去呢？而智慧水务开发当中的重要一块：基于模型的预报预警系统的开发，就更加契合“云”的应用方式了。模型计算需要强大的GPU加速能力？害怕过几年GPU就更新换代了？租用GPU加速型云服务器是个好主意；洪涝预报预警只在汛期会用到、担心其他时间买来的高性能服务器会闲置？只在汛期租用GPU服务器就可以了。

而云背后的IaaS、PaaS、SaaS的理念，在未来若干年里会一点点改变互联网行业的生态，我很期待对水务行业的改变。

对个人职业发展而言，根据我目前跟阿里、腾讯、华为等多方的接触，我个人的判断是：云服务商对水行业的需求是有丰富从业经验的“行业专家”，如果市场需要，他们不会吝啬于招聘一批水务行业的资深从业人员，去推动智慧水务和云服务的结合，比如这样子的：GH-智慧水务专员 | 社会招聘 | Tencent 腾讯招聘。

• 自动化控制

自动化控制，或者说相关的实时控制（RTC，Real-Time-Control），是目前水务行业发展的一个重要方向。比如污水处理厂污水提升泵站的运行，现在经常提及的概念就是“无人值守”。顾名思义，业主希望什么都不用做，通过一套自动化控制系统就把活儿给干了——这当然非常困难，但非常值得去探索。

当前自动化控制公司从业人员应该主要还是来自自控相关专业，但我接触下来的一个感受是，好一点的自动化控制公司的设备和系统可能很专业，但在进入水务行业的时候，对水务行业的业务了解不足，往往会带来一些障碍（毕竟不是水务专业的嘛）。

• 机器学习和水力（白箱）模型的结合

现在AI在许多行业有着飞速的发展，自然会有人问到：AI在水务行业可以有哪些应用？和智慧水务的结合点在哪里？从现实条件来看，最有可能推动AI在水务行业应用的是云服务商。依托云服务强大的计算资源，云服务商可以整合机器学习专家和水务专家共同完成一些试点。目前已经有云服务商咨询到我管网模型和机器学习结合进行创新的可能性，这里也贴一下我的看法：

第一，排水管网系统十分复杂，机器学习目前难以做到替代水力模型，但是作为水力模型的补充是可行的，两者有结合点；

第二，水科学领域的机器学习研究在学术界已经有了不少的研究，比较有名一点的，比如埃克塞特大学Centre for Water Systems，包括我硕士母校IHE Delft的Hydroinformatics课题组，以及HR Wallingford总部也做这方面的研究；

第三，水力模型（ICM）+机器学习的结合需要依托水力模型云测试的情况为基础（能多大程度上利用云计算资源？）；

第四，水力模型（ICM）+机器学习需要有项目契机；

第五，水力模型（ICM）+机器学习的试点需要行业专家的介入，单纯靠云服务商没有水务概念的机器学习专家、或者不熟悉机器学习算法的水力模型师，都很难做出成果，最好能有双方融合的专家团队。

由于国内云服务商的积极介入，以及AI在国内的快速发展，基于机器学习的智慧水务建设极有可能（相较欧美）更加迅速地在国内工业界应用开来。短期内可能还需探索，但在3-5年内，拥有水务行业专业基础的机器学习专家（团队）一定是有市场需求的。

• 科研——顶层设计

科研机构，或者说学术界，将承担起为智慧水务发展提供顶层设计的工作。这块就不详细展开了。

五、我所看好的水务行业结合ICT的职业道路

以上所提到的整个水务+ICT行业的生态圈，定义了不同的智慧水务相关职业类型。我个人比较看好以下几种职业发展道路：

• 能从整体解决方案角度进行协调管理的Coordinator

智慧水务的参与方之多、之杂，意味着需要各方之间高效的协调配合，以形成Joint Solution。在这个过程中，需要一个Coordinator从整体解决方案的角度把握智慧水务建设的方向。这样的Coordinator不需要对供应链中的每一个节点都有非常专业的见解，但对各个参与方，都需要有一定的认识：对监测行业的认识、对模型的认识、对IoT的认识、对云的认识、对决策支持的认识…等等。以模型为例，对模型要了解模型理论、模型能/不能解决什么问题、市面上模型的优缺点和适用场景，而不需要有多么丰富的建模经验——这是Coordinator需要的素质。

一个智慧水务项目的完成，不在于你用了多好的设备多好的软件，而在于能不能形成一个好的团队，并整合各个参与方的优质资源——团队重于产品，而一个能从整体解决方案角度进行协调管理的Coordinator是团队的核心。

前景：上限很高，需要走通从技术到管理的路子，可以成为智慧水务整体解决方案专家。需要融汇贯通不同行业的知识，学习之路漫长…协调能力考验的是技术也是情商。

• 资深的模型工程师

虽然前面说到规划院设计院在整个智慧水务建设发展中的存在感偏低，但模型师目前不管是在规划设计院从事建模评估、还是未来作为某个智慧水务团队中的模型专家，都是前景看好的职业发展路径。

前景：需求很大，人才紧缺。可以成为模型方面的技术专家。纯技术人员在收入方面的天花板较低，除非自己当老板不然很容易触顶…

• 专业的GIS/模型二次开发人员

依托原本的专业知识从事开发工作，优秀的专业领域开发人员十分稀缺。

前景：就业的生态环境一般，但是做得好可以成为不可或缺的一员…实在做得不开心也可以转行做纯码农…

• 资深的水信息学专家

从长远来看，具备水务行业背景的机器学习专家大有作为。

前景：至少需要PhD的学历，行业专家。目前市场需求不明确。

来源：知乎 www.zhihu.com

作者：知乎用户（登录查看详情）

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