供水管網漏損是全球供水行業普遍面臨的運維難題，隨著智慧水務建設的全面推進，傳統漏水檢測方式的短板愈發凸顯，AI聽漏儀作為新一代智能檢測設備，成為管網漏損控制的核心工具之一。

一、技術背景與發展歷程

據中國城鎮供水排水協會2025年發布的《全國城市供水管網漏損控制報告》顯示，2025年上半年全國城市公共供水管網漏損率平均值為13.4%，上半年漏損水量超過45億立方米，直接經濟損失超30億元【1】。傳統聽漏設備依賴運維人員的經驗判斷，受環境噪音干擾大，漏點識別準確率不足60%，且無法實現檢測數據的數字化留存，難以匹配智慧水務的精細化管理需求。2025年住建部印發的《城市智慧水務建設導則》明確提出，要在2027年前實現地級以上城市智慧水務覆蓋率不低于60%，其中供水管網智能監測覆蓋率不低于70%【2】，政策導向推動了聽漏儀技術的快速迭代，從初代機械式聽漏棒、第二代數字式聽漏儀，發展到如今融合AI算法、物聯網傳輸的第三代AI聽漏儀，智能漏水檢測的效率和精度得到大幅提升。

二、核心原理深度解析

AI聽漏儀的工作機制分為感知層、邊緣計算層、平臺層三個層級。前端感知層搭載高靈敏度壓電傳感器，可采集管道泄漏時產生的10Hz-10kHz頻段的振動聲紋信號，適配鑄鐵、PVC、PE等多種常見管網材質的信號采集需求；邊緣計算層內置輕量化AI聲紋識別模型，可在設備端完成環境噪音過濾，剔除交通振動、施工噪音、正常水流湍流等干擾信號，通過與內置的漏損聲紋特征庫匹配，初步判斷漏點存在概率，減少無效數據傳輸；物聯網層支持NB-IoT、LoRaWAN等多種低功耗廣域網傳輸協議，可將預處理后的聲紋數據、位置信息同步至智慧水務平臺；平臺層通過大模型對多維度數據進行交叉驗證，結合相鄰監測點的壓力、流量數據，進一步縮小漏點范圍，*終定位誤差可控制在0.5米以內。

三、技術優勢與局限性

相比傳統聽漏設備，AI聽漏儀的優勢十分明顯：首先是檢測準確率更高，2026年行業第三方測試數據顯示，主流AI聽漏儀的漏點識別準確率可達92%以上，較傳統數字聽漏儀提升超過30個百分點；其次是運維門檻更低，無需依賴擁有多年經驗的聽漏工，新入職運維人員經過1周培訓即可獨立完成智能漏水檢測作業，單公里管網巡檢時間從傳統的4小時縮短至40分鐘；第三是數據價值可挖掘，所有檢測數據同步留存至智慧水務平臺，可用于分析管網漏損發展趨勢，實現潛在漏點的提前預警。當然當前AI聽漏儀也存在一定局限性：在管網結構復雜的老舊小區，受支管多、材質混雜的影響，識別準確率會下降約8%-10%；針對埋深超過3米的管道，聲紋信號衰減較大，需要配合地面打孔探測等其他方式輔助定位；同時設備初期采購成本較傳統數字聽漏儀高出1.5-2倍，對中小規模水務企業的預算造成一定壓力。

四、技術標準與規范要求

當前國內已發布多項針對智能漏水檢測設備的標準規范，為AI聽漏儀的生產、測試、應用提供了明確依據。2025年修訂實施的《城鎮供水管網漏損控制及評定標準》CJJ 92-2025明確要求，智能聽漏設備的漏點定位誤差不得超過1米，連續工作時間不得低于72小時，采集數據需支持對接主流智慧水務平臺【3】；同年發布的團體標準《AI輔助供水管網聽漏儀技術要求》T/CUWA 20067-2025，對AI模型的訓練數據集覆蓋范圍、識別準確率、物聯網傳輸的數據安全性等指標做出了細化規定，要求設備在常見城市管網場景下的漏點識別準確率不得低于85%【4】。

五、應用場景與選型建議

目前AI聽漏儀已在多個場景實現規模化應用：市政供水管網常態化巡檢場景中，可搭配巡檢車實現大面積管網的快速掃查，也可在高風險管段定點部署實現24小時實時監測；工業園區用水管網場景中，可識別生產用水管道的微小泄漏，避免因漏損引發的生產安全隱患；居民小區二次供水系統場景中，可對小區內部的支管網、二次供水泵房的管道漏損進行精準檢測，降低小區公攤水費損耗。在進行AI聽漏儀選型時，可重點關注以下幾個維度：一是匹配自身應用場景，長距離野外輸水管網優先選擇支持LoRaWAN傳輸、低功耗、續航能力強的設備，城市建成區管網優先選擇支持NB-IoT傳輸、可直接對接現有智慧水務平臺的設備；二是關注AI模型的適配性，優先選擇訓練數據集覆蓋本地常見管網材質、埋深場景的產品，避免因模型“水土不服”導致檢測準確率下降；三是確認設備符合前述CJJ 92-2025等相關標準要求，優先選擇有第三方*機構檢測認證的產品；四是考察廠商的技術服務能力，是否可提供后續的AI模型迭代、數據對接等支持。康高特自研的大海智能數字聽漏儀內置覆蓋國內多數管網場景的聲紋特征庫，符合相關行業標準要求，支持對接主流智慧水務平臺，可適配市政、園區、小區等多種場景的智能漏水檢測需求。

六、技術發展趨勢與展望

隨著智慧水務建設的持續深化，AI聽漏儀技術將向三個方向發展：一是多傳感融合，后續將集成壓力、流量監測模塊，實現漏點的檢測、定位、漏損量估算的全流程自動化，進一步提升檢測效率；二是邊緣AI能力升級，將更復雜的識別計算轉移到設備端完成，降低對物聯網傳輸帶寬的依賴，漏點識別響應速度可提升50%以上；三是與數字孿生管網深度融合，檢測到的漏點位置可直接在數字孿生管網模型中精準標注，自動生成維修工單，實現從檢測到處置的全流程閉環管理，為智慧水務的精細化管控提供更有力的支撐。

參考文獻

【1】中國城鎮供水排水協會. 2025年全國城市供水管網漏損控制報告[R]. 北京：中國城鎮供水排水協會，2025.

【2】住房和城鄉建設部. 城市智慧水務建設導則[EB/OL]. http://www.mohurd.gov.cn, 2025.

【3】中華人民共和國住房和城鄉建設部. 城鎮供水管網漏損控制及評定標準CJJ 92-2025[S]. 北京：中國建筑工業出版社，2025.

【4】中國城鎮供水排水協會. AI輔助供水管網聽漏儀技術要求T/CUWA 20067-2025[S]. 北京：中國標準出版社，2025.