智慧水务管理是城市智能化发展的核心领域之一，AI技术的深度整合可从以下维度实现其优化：1）基于多源异构数据融合的水务系统建模，结合IoT传感器、遥感影像及市政管网数据，利用联邦学习框架解决数据孤岛问题；2）构建时空预测模型（如ConvLSTM、Transformer），对需水量、管网压力、水质参数进行高精度动态预测，结合迁移学习解决小样本场景下的模型泛化；3）通过深度强化学习（DRL）优化泵站调度策略，建立多目标优化函数（能耗最小化、漏损率最低、服务稳定性最高）；4）采用计算机视觉（如YOLOv7+DeepSORT）实时监测水体污染及管网渗漏，结合GNN分析管网拓扑结构的脆弱性；5）搭建数字孪生平台实现虚实交互，利用物理信息神经网络（PINN）进行水力模型反演校准。需重点突破边缘计算架构下的实时推理、模型可解释性及网络安全防护体系，同时需构建符合ISO/IEC 30141标准的智慧水务AI伦理框架。