飞机、汽车、电网、工厂、轮船——都在走向自主运行。水网，是最后一个还没有"L0到L5"的重大工程领域。

前几篇文章，我们讨论了水系统控制论的理论框架、自主运行水网的工程愿景、智慧水利的市场格局、水网运行体制机制的改革，以及学科建设。这些话题都指向同一个方向：水网要从"人管"走向"自己跑"。

但"自主运行"这四个字在工程领域并不是水利人的发明。航空、汽车、电力、工业控制、船舶——几乎每一个重大工程领域在过去一百年里都在走同一条路：从人工操作，到自动化辅助，再到自主运行。它们各自积累了丰富的经验和教训，也各自发展出了一套"分级体系"来衡量自主化的程度。

水利行业站在这条路的起点。在出发之前，值得回头看看别人走过的路。

一、航空：一百一十年的自动驾驶史

1914年6月18日，21岁的劳伦斯·斯佩里（Lawrence Sperry）在巴黎附近的一场飞行安全竞赛中做了一件疯狂的事：他双手举过头顶，让机械师爬到机翼上走动——飞机依靠陀螺仪稳定器自动保持平衡。这是人类历史上第一次"自动驾驶"的公开展示。

从斯佩里的陀螺仪到今天的飞行管理系统（FMS），航空自动化走了一百一十年。几个里程碑值得记住。1947年，一架美国空军C-54运输机完成了人类第一次全自动跨大西洋飞行——起飞、巡航、降落全程无人触碰操纵杆。1965年，英国欧洲航空公司的三叉戟客机完成了世界第一次商业航班自动着陆。1982年，波音757/767引入了飞行管理系统，将导航、性能优化和自动驾驶整合进一个数字大脑。

今天，商业航班大约90%的飞行时间由自动驾驶控制——一项研究发现，普通航班中飞行员手动操纵的时间只有4分钟左右。但起飞仍然全部由人工完成，使用自动着陆的航班不到1%。飞行的自动化程度很高，但离"自主"还有一段距离——飞机可以自动执行已知任务，但还不能自主应对完全未知的情况。

最前沿的突破来自无人驾驶飞行器。2023年10月，中国亿航智能获得了全球第一张载人无人驾驶电动垂直起降飞行器（eVTOL）的型号合格证；2024年取得生产许可证；2025年取得运营许可。无人机领域的"自主飞行"已经从概念走向了商业运营。

二、汽车：一套改变了所有行业的分级标准

如果说航空开创了自主运行的技术路径，那么汽车行业贡献了一个更有影响力的东西——一套标准化的分级语言。

2014年1月，美国汽车工程师学会（SAE）发布了J3016标准，定义了自动驾驶的六个等级：L0（无自动化）到L5（完全自动驾驶）。这套分级之所以重要，不仅因为它描述了汽车——它实际上为所有工程领域提供了一个思考"自主运行"的通用框架。此后，国际海事组织（IMO）的船舶自主等级、ABB的工业自主等级、IEEE的航空自主等级，都明确参照了SAE J3016的逻辑。

L0到L5的核心分界线在L2和L3之间。L0到L2是"人类监控、机器辅助"——驾驶员始终是责任主体。L3到L5是"机器监控、人类备份（或不需要人类）"——系统成为责任主体。这条分界线的意义远超汽车：在任何一个工程领域，从"人盯着机器干"跨越到"机器自己干、人只在例外情况介入"，都是自主运行最难跨过的一道门槛。

自动驾驶的技术历程可以追溯到2004年DARPA大挑战赛——美国国防高级研究计划局在莫哈韦沙漠设了一条142英里的赛道，悬赏100万美元给第一辆跑完全程的无人车。结果全军覆没，最远的只跑了7.4英里。但仅仅一年后，斯坦福大学的"Stanley"就跑完了全程。2007年城市挑战赛进一步突破了城市驾驶场景。谷歌的无人车项目（2009年启动，后来变成Waymo）将这些技术推向了商业化。

到2025年底，Waymo每周完成超过45万次付费出行，覆盖美国六个城市；百度萝卜快跑2025年第二季度完成了220万次全无人驾驶服务，周服务量达到25万次。自动驾驶在限定区域内的商业运营已经成为现实。

三、电网：最早实现闭环自主控制的大型基础设施

如果要选一个"自主运行做得最好的基础设施系统"，答案不是飞机也不是汽车，而是电网。

电网有一项大多数人从未听说过的技术——自动发电控制（AGC, Automatic Generation Control）。从1950年代开始部署，AGC每隔几秒钟就自动调整发电机的出力，以维持系统频率精确在50Hz或60Hz。它计算的是"区域控制偏差"（ACE）——实际功率交换与计划值的偏差加上频率偏差项——然后自动向发电机发出调度指令。整个过程不需要人工审批，是真正的闭环自主控制。

为什么电网能最早实现自主控制？答案在物理特性上。电力的传播接近光速——任何供需失衡都会立即反映在系统频率上，而频率是一个全网统一的实时信号。这意味着电网天然具备一个"全局状态指示器"：只要看频率，就知道整个系统是供大于求还是供不应求。有了这个信号，闭环控制就能工作。

在AGC之上，电网还发展出了一整套自动化体系。1960年代的SCADA实现了远程监控；1980年代的能量管理系统（EMS）实现了经济调度自动化；1988年弗吉尼亚理工大学发明的相量测量单元（PMU）让电网进入了广域实时监测时代——中国现在部署了超过3000台PMU，数据传输延迟低于40毫秒。现代的故障定位、隔离与恢复系统（FLISR）可以在故障发生后2-3分钟内自动完成故障隔离和供电恢复。

这给水利人的启示是深刻的：水网缺少一个类似"频率"的全网实时信号。 电网的供需失衡在毫秒级别就能被感知；水网中一个闸门调整后的水力影响可能需要几小时甚至几天才能传播到下游。这是水网自主运行最根本的物理挑战。

四、工业控制：从气动阀到AI自主运行化工厂

工业过程控制的自主化历程同样波澜壮阔。

1942年，齐格勒和尼科尔斯（Ziegler-Nichols）发表了他们著名的PID控制器整定方法，奠定了过程控制的理论基础。1975年11月，霍尼韦尔在美国仪表学会展会上发布了TDC 2000——世界上第一套分布式控制系统（DCS）。DCS把控制功能分散到多个模块上，通过同轴电缆"数据高速公路"互联，消除了单点故障风险，彻底改变了工业控制的架构。同一年，横河电机（Yokogawa）的CENTUM系统也问世了。

从DCS到智能制造，工业界走了五十年。2011年4月，德国在汉诺威工业博览会上首次提出"工业4.0"概念；2015年中国发布"中国制造2025"。但真正令人震撼的里程碑是2022年：横河电机和JSR公司宣布，一个AI系统（强化学习算法）自主运行了一座化工厂的蒸馏塔——连续35天，无人干预。 这是人类历史上第一次由AI完全自主控制一座化工装置的长期运行。2023年，这套系统被正式投入永久使用。2025年，横河在沙特阿美的法德利天然气厂部署了多个协同的AI自主控制Agent。

日本FANUC的"熄灯工厂"自2001年起，就能让机器人在完全无人的状态下连续工作30天。

五、船舶：从水下机器人到跨洋自主航行

水域是最接近水利的应用场景，船舶自主化的进展值得特别关注。

世界上第一台自主水下机器人（AUV）出现在1957年——华盛顿大学应用物理实验室的SPURV。六十年后，挪威的Yara Birkeland号成为世界第一艘自主运行的纯电动集装箱船：80米长、120标准箱容量、6.8兆瓦时电池组，2022年春天投入商业运营。到2025年5月，它已经完成了250多个航次，运送了35000多个集装箱，替代了约35000次柴油卡车运输。

韩国现代重工旗下的Avikus更进一步：2022年5—6月，18万立方米的LNG运输船Prism Courage号完成了世界第一次大型商船的跨洋自主航行——从美国德克萨斯到韩国，航程约两万公里，实现了7%的燃油效率提升。

中国在无人船领域也有突破。2022年4月，我国首艘自主航行集装箱商船"智飞"号在青岛港交付使用，具备手动、遥控和自主航行三种模式。2018年珠海万山建成了亚洲首个、全球最大的无人船海上测试场，面积达771.6平方公里。

国际海事组织（IMO）2018年定义了船舶自主的四个等级，正在制定强制性的MASS Code（海上自主水面船舶规则），计划2030年通过、2032年生效。

六、五个领域一张图：为什么水网是最后的阵地？

回顾这五个领域，可以提炼出一个共同的演进规律：

人工操作 → 自动化辅助 → 监督式自动化 → 有条件自主 → 完全自主

每个领域都按这个顺序走，但速度不同。电网最快，1950年代就实现了AGC闭环自主控制；航空次之，1960年代实现了自动着陆；工业控制2022年实现了AI自主运行化工厂；汽车和船舶正在L4/Degree 3阶段快速推进。

速度差异背后有三个决定性因素：

物理反馈速度。 电力以光速传播，频率变化在毫秒内可感知——所以电网最早实现闭环自主。航空的气动力学响应也在秒级。水流的传播速度是每秒几米到几十米，一个调度动作的影响可能要几小时才能完全显现。水网是这五个领域中物理反馈最慢的。

观测密度。 电网现在几乎在每个用户和每个重要节点都有计量设备；航空器上的传感器密度极高。水网呢？一条典型的灌溉渠道，可能每隔几公里才有一个水位计。传感器的密度远远不够支撑实时闭环控制。

经济紧迫性。 停电会造成即时的、巨大的经济损失——所以电网自动化的投资力度最大。航空事故直接涉及生命安全。水网的供需失衡通常有水库缓冲，后果不会立刻显现，这反而降低了投资自主化的紧迫感。

但换一个角度看，水网的慢恰恰是一个优势。自动驾驶要在毫秒内做出生死攸关的决策；电网的AGC每几秒就要响应一次。水网的决策时间窗口是分钟到小时级别的——这意味着算法有更多时间去计算最优方案，人类也有更多时间去监督和纠错。如果说航空和自动驾驶是"不允许犯错"的自主，水网完全可以走一条"慢自主、可纠错"的路线。

七、水网的自主运行：从愿景到路径

那么，水网距离自主运行还有多远？

先看现状。目前水利行业的自动化水平大致处于上述五阶段中的第2到第3阶段——有了SCADA监控，有了一些局部的自动控制（如闸门PID控制），但系统级的自主调度还远没有实现。南水北调中线工程全长1432公里，设有64座节制闸和97座分水口门，沿线驻扎近3000名工作人员。数据每30分钟自动采集一次，经本地人员审核后逐级上报调度中心。这是典型的"监督式控制"，不是自主运行。

国际上有两个标杆值得关注。澳大利亚的Rubicon Water公司用了27年开发的"Total Channel Control"系统，在灌溉渠道上实现了真正的自主运行：渠系中任何一个取水口的流量变化，都会自动触发所有闸门的联动调整，无需人工干预。系统在全球20多个国家、5000多公里渠道上运行，灌溉水利用效率从60%提升到90%以上。以色列国家水务公司Mekorot每天处理3亿个数据点，其副总裁明确表示目标是"在十年内实现类似自动驾驶汽车的全面自主运行"。

在国内，水利部2021年提出了"数字孪生流域"的建设框架，其"四预"功能（预报、预警、预演、预案）是当前智慧水利的核心。2023年5月发布的《国家水网建设规划纲要》将"智慧调控"列为水网运行的关键手段。2025年水利部进一步提出"人工智能+水利"行动。这些政策为水网的智能化提供了顶层框架——但要从"辅助决策"走向"自主运行"，还需要跨越一道根本性的门槛。

关键的差距在于：当前的数字孪生和四预体系本质上是"辅助人做决策"——仿真结果供人参考，最终由调度人员拍板。自主运行要求的是"系统自己做决策"——在日常运行中，系统自主完成水量调配、闸泵联调、异常处置，人只在例外情况下介入。

这个跨越需要什么？正是本系列第一篇文章提出的水系统控制论所回答的问题——水系统在不确定环境下如何通过信息反馈实现目标调控？需要Physical AI（物理智能）解决感知和执行问题，需要Cognitive AI（认知智能）解决建模、决策和优化问题，需要在环测试验证体系确保算法上工程是安全的。

值得一提的是，尽管每一个主要工程领域——汽车（SAE L0-L5）、航空（ALFUS）、船舶（IMO四级/劳氏六级）、工业（ABB六级）——都已经建立了各自的自主运行分级体系，水利工程至今没有一套公认的分级标准。我们检索了SWAN、IWA、IAHR、水利部的文献和标准，也检索了IEEE、IFAC的学术论文，没有找到任何类似SAE J3016的水系统自主运行等级分类。Water Research Foundation 2022年发布了一个"智能水系统数字成熟度模型"，SWAN有五层技术架构模型和数字孪生成熟度评估工具——但这些都是技术就绪度或组织成熟度评估，不是运行自主性的分级。

这既是差距，也是机遇。 水网需要自己的"L0到L5"——一套Water Systems Autonomy Levels（WSAL）分级体系，定义从人工操作到完全自主运行的演进路径，并充分考虑水系统独特的物理特性：慢动态、大尺度、强非线性、环境耦合。

八、出发点已经在那里了

让我们用一张对比表来结束这篇文章：

最后一行的每一个"空白"或"待建立"，都是一道需要回答的题目。好消息是，前面五个领域一百多年的经验已经提供了清晰的路径：建立理论框架（对应水系统控制论）、定义分级标准（对应WSAL）、发展核心算法（对应分布式模型预测控制和多智能体协同）、构建测试验证体系（对应在环测试）、积累工程案例（对应南水北调等重大工程的数字孪生实践）。

这条路航空走了一百年，电网走了七十年，汽车走了二十年。水网不需要从零开始——站在前人的肩膀上，走得可以更快。

本文是"水利行业变革"系列的第六篇。前五篇分别讨论了水系统控制论的理论框架、自主运行水网的工程愿景、智慧水利的市场格局、水网运行体制机制改革，以及智慧水利学科建设。本篇从跨领域视角审视自主运行的发展规律，为水网的自主化转型提供参照系。