智慧水利领域的专业水利模型技术和数字孪生技术开始走向深度融合，同时发现这些专业的水利模型也是可以在其他领域的数字孪生应用中都有着非常重要的价值。但是进一步推广水模型的应用场景就需要考虑如何降低水模型的专业化门槛，比如水模型厂商和孪生可视化的厂商双向拥抱，能够形成事实上的行业集成标准和规范。
所以在这样的趋势下，一些专业做模型的公司如果希望自己的产品和能力能够拓展到其他的领域，其业务模式可能就是要发生一些改变，其中一个非常重要的改变就是要适应“被集成”。
但是目前在数字孪生这个领域中，我们集成水利模型主要遇到如下几个问题：
1、如何判断专业性，作为外行，大部分是不太了解这个小众的行业，而且专业性很强，自然也很难有能力判断哪家的产品或者能力强，很多时候难免踩坑。
2、产品化程度不够，很多研究机构或者高校的老师都有模型，但是这些模型大部分产品化程度不够，难以形成一个成熟的实施体系，对于集成方来说整体是一个黑盒，更换以及维护的代价比较高，很多需求都需要定制开发，本地化成本较高。
一个比较成熟的信息化生态应该是：“成熟的水利模型平台产品+专业的水利实施交付+软件应用开发集成”，其中成熟的产品对应的就是一些行业的平台厂商；专业的实施交付则是一些基于平台厂商的产品进行项目的实施和交付，这些团队其实也都是专业的水文团队，他们基于平台能够进行项目化的定制，本地化的模型的搭建；这部分针对的应该是多行业的软件应用开发商或者是有一定开发能力的集成商，可以直接在整体的智慧应用中通过接口与模型进行交互，当然这些角色之间可以存在重合。
所谓的“生态整合”，其实就是大家各自做自己最擅长的部分，因为在项目集成的时候，很多整体的工作都会被打开，供应商也会拿着这个拆开的东西去多方询价，很快这部分就会变得比较透明化。
3、合作方团队较小，对稳定性和持续性投入维护升级存在担忧，之前还有一些同行给我推荐一些水利研究机构的产品，要放到我的公众号上来，但是对方还是担心目前的成果主要还是一个课题成果，内部的资源无法应对这种外部的需求，对于一些本地化的厂商来说，持续服务好本地的客户是关键，所以对于支撑团队的规模和稳定性也是有一定的要求的。
1、有典型案例，其实也就是我们经常说的山头客户，对于做项目的厂商来说，能够争取到山头客户的认可就是专业能力的体现，因为山头客户本身就是行业里面的领头羊，自身对于技术以及商务条件的要求也都是比较高的，很多客户做项目也喜欢参考发达地区的专业同行的经验。
2、有可以对外直接体验以及验证的成熟产品，而不能只是图片或者视频，或者是能力的自述。前几天我们内部关于数据治理功能的讨论，有同事说，这个功能其实没必要做，反正都是我们自己去做数据治理的实施，客户自己又不用的，所以没必要做，直接结果导入就行了，但是对于客户来说，他自己可以不用，但是你得有，「看得见，摸得着」还是很重要，尤其是在多家产品比选的时候，你拥有一站式的软件能力总是要好过你通过一堆小工具攒起来的工作流。
3、团队需要具备一定的规模和历史，在有一次和水文客户对接的过程中，客户问我们水模型用的是谁家的产品，然后我们合作的是一个小厂商，客户就非常担心这个厂商后续会不会倒闭，这个项目就没有人维护了，所以具备一定的规模和历史就是给客户吃一颗定心丸，证明自己有持续经营以及服务的能力，而且对于集成的厂商来说，基本上确定了一家合作厂商之后其实大部分情况下是不会轻易换的，因为磨合的代价都比较高，所以稳定也比较重要。
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