赋能应用
智慧城管
智慧市政
智慧交通
智慧环卫
智慧园林
乡村振兴
应急调度
无人作业车
『智慧城管』——科技赋能，打造高效、精准的城市管理新模式
随着城市化进程的加速，城市管理面临着前所未有的挑战，如何提升城市管理效率，减少问题发生后的被动应对，成为各地政府亟待解决的问题。
卓尔鹰战智慧城管平台结合智慧云瞳大模型提供基于视频流解析、知识图谱智能拆解、多模态决策的智慧城管方案，助力城市管理从“被动应对”向“主动预防”转变，打造高效、精准的城市管理新模式。
一、视频流解析：分秒锁定问题，快速响应
传统城市管理中，人工巡查往往耗时耗力，且容易遗漏问题。鹰战智慧城管平台通过接入城市监控摄像头，实时解析视频流数据，利用深度学习算法识别出店经营、乱摆乱放、占道经营等违规行为，仅需分秒间就能精准锁定问题目标，大幅缩短问题发现的时间，通过视频分析自动复核案件，自动对上报事件和事件处置之后的现场场景数据进行多时段、多角度的对比审核，实现对事件的智能复核。
效能提升：
在西南地区城市项目中，视频流解析技术的应用使问题发现时间从原来的平均30分钟缩短至17秒，问题响应速度提升90%以上，在粤湾地区项目应用中，每日巡检可覆盖范围可达50平方公里，效率提升25倍。
视频算法识别
店外经营
游商小贩
暴露垃圾
城市违建
积水识别
乱堆物料
违规广告
沿街晾晒
二、知识图谱智能拆解：跨部门权责清晰，协同高效
城市管理涉及多个部门，如城管、公安、环保等，传统的管理方式往往因部门权责不清导致问题处置效率低下，鹰战智慧城管平台构建城市管理知识图谱，将各类问题与相关部门进行关联，自动识别跨部门权责，明确问题归属并基于问题类型、地理位置等信息智能拆解权责，自动分派任务，提升协同效率。
实际效果：在城市项目运用中，跨部门协同效率提升60%，问题从发现到处置的平均时间从原来的48小时缩短至12小时甚至更短。
三、多模态决策：数据辅助决策，主动预防
平台整合视频流、传感器、历史数据等多模态信息，通过大数据分析和智能预测模型，提前预判问题发生的高风险区域和时间，能够预先识别潜在问题，实现主动预防式的城市管理。
智慧城管+智慧云瞳大模型的应用，科技赋能，让我们共同打造更高效、更精准、更智慧的城市管理新模式！
『智慧市政』——全要素赋能，守护城市安全运行
在城市化快速发展的今天，市政设施的健康与安全直接关系到城市的高效运转与居民的生活质量。传统的市政管理方式依赖人工巡检与事后维修，难以应对复杂的城市环境和日益增长的管理需求。
卓尔智慧市政平台结合智慧云瞳大模型提供基于全要素、智能传感矩阵、多目标优化算法的智慧市政解决方案，实现市政设施全生命周期的智能化管理，为城市安全运行保驾护航。
一、轻量化设备赋能，高效发现病害
基于轻量化巡检设备的智慧市政道路巡检，利用AI算法自动识别裂缝、坑洞、沉降、井框高低差、路缘石破损等病害类型，病害发现准确率高达95%。
二、全要素赋能：透视市政设施健康度
市政设施种类繁多、分布广泛，传统管理方式难以全面掌握其运行状态。智慧市政平台通过整合GIS、BIM以及物联网数据，构建市政设施的数字孪生体，构建市政设施的三维数字模型，实现设施健康度的实时监测与精准评估，包括结构健康、使用损耗、环境影响等。
三、智能传感矩阵：毫米级形变预报，守护基础设施安全
智慧市政平台在关键基础设施中部署高精度传感器，采集路灯、井盖等设施及结构形变、振动、应力等数据，通过边缘计算与云端分析，实时预警潜在风险。
四、多目标优化算法：精准预测，优化调度规则
市政设施的运行调度涉及资源分配、维护优先级等多维因素，传统方式难以实现最优决策，平台通过多目标优化算法，综合考虑设施健康状况、资源约束、维护成本等因素，实现调度规则的精准优化。
视频算法识别
车止石错位
车止石缺失
方砖破损
护栏缺失
井高低差
井周破损
路缘石缺失
水井破损
智慧市政平台+智慧云瞳大模型的应用，从“事后维修”向“事前预防”转变，科技赋能，让我们共同打造更安全、更高效、更智能的城市运行新模式！
『智慧交通』——科技赋能，打造安全出行新生态
随着公路里程的不断增加以及交通流量的日益增大，公路面临着更频繁的磨损和复杂的环境挑战，传统公路养护模式主要依靠人工巡检和经验判断，难以满足现代公路安全、高效运营的需求。同时恶劣天气、地质灾害等因素引发的道路风险，对交通流畅性和行车安全构成严重威胁。
卓尔智慧公路平台结合智慧云瞳大模型提供基于数据驱动、智能诊断、实时响应的智慧公路解决方案，打造智慧公路养护与道路风险管控体系，提升公路养护的科学性和及时性，为有效防范道路风险实现路面风险的全方位、全流程管控，为道路安全保驾护航。
一、便携式全路况病害识别：隐患无处遁形
利用先进的图像识别算法，迅速识别出裂缝、坑槽、车辙等各类病害。同时，借助惯性导航和 GPS 定位技术，病害位置能被精确标注，系统进行分析评估，根据病害类型、严重程度等因素，生成详细的检测报告，为后续养护维修制定养护计划，合理调配资源，大大提高道路病害修复效率，降低道路安全隐患，保障市民出行安全与道路的良好通行状态。
二、实时风险预警：秒级响应，主动预防
路面风险一旦发生，可能引发严重事故，平台通过结合大模型分析与物联网数据，实时监测路面状态，一旦发现风险即刻预警，实时风险预警功能，秒级推送风险信息，帮助管理部门快速响应，主动预防事故。
三、交通态势感知：实时监测，精准决策
平台通过多源数据融合技术，实时感知交通态势，为管理者提供精准决策支持，整合视频监控、雷达监测等多源数据，利用AI算法实时分析交通流量、拥堵状况和事故风险，显著提升道路通行效率。
四、数字预测推演：模拟预判，科学规划
平台利用大模型模拟交通流量、信号控制、路网优化等场景，结合大数据分析预测未来交通趋势，模拟推演交通态势，助力科学决策。
五、“四好农村路”文旅交融
智能导览与解说，沉浸式旅行，个性化推荐，为游客推荐合适的旅游目的地、酒店、餐厅、当地特色活动、演出、展览等，优化游客体验和保护环境。
视频算法识别
实现交通管理的智能化、精细化和可持续化，为未来出行构建全新生态。
『智慧环卫』——智能领航，精准作业
随着城市化进程的加速，城市规模不断扩大，人口持续增长，环卫工作面临着前所未有的挑战，传统的环卫管理模式依赖大量人力巡查和经验判断，难以满足现代城市对于环境卫生精细化、高效化管理的需求。与此同时，民众对生活环境质量的要求日益提高，政府也在不断加强对环境保护和城市管理的力度，这都促使环卫行业急需引入先进的技术手段，实现智能化升级。
卫生死角难发现：
城市环境复杂，存在大量隐蔽区域，如背街小巷、建筑物死角等，人工巡查难以全面覆盖，导致卫生死角长期存在，影响城市整体形象和环境卫生。
任务响应不及时：在面对突发的环卫任务，如道路污染、垃圾堆积等情况时，传统的沟通协调方式效率低下，无法做到实时响应和快速处理，导致问题恶化。
作业方案缺乏优化：以往的环卫作业方案多基于经验制定，未充分考虑实际路况、垃圾产生量、人员设备配置等多方面因素，难以实现资源的最优配置，造成人力、物力的浪费。
卓尔智慧环卫平台+智慧云瞳大模型集图像识别技术、语音交互功能和多模型协同推演算法于一体的智慧环卫解决方案，实现环卫管理的智能化、精细化和可持续化，为城市环境注入科技力量，打造清新宜居的未来城市。
视频算法识别
一、图像识别定位：高效作业，精准覆盖
利用先进的图像识别技术，通过监控摄像头、无人机轻量化巡检设备搭载传感器和AI算法，自动识别垃圾分布和路面状况等多渠道采集城市环境图像数据，快速准确地识别出卫生死角，并在 3 秒内完成定位，极大提高了卫生死角的发现效率和准确性，实现环卫作业的高效化与精准化。
二、智慧监管：实时监测，动态调度
通过物联网与大数据技术，实时监测环卫作业状态，动态调度资源，动态规划最优清扫路线，配备实时语音交互功能，当遇到突发环卫任务时，工作人员只需通过语音下达指令，系统即可迅速响应，快速将任务分配至相关人员和设备，实现高效的沟通与协作。
三、多模型协同推演：提前预判，精准调度
结合大数据分析、机器学习等技术，对环卫作业中的各类数据进行深度挖掘和分析，通过多模型协同推演，综合考虑路况、垃圾产生规律、人员设备状态等因素，为每一次环卫作业制定出最优方案，确保资源得到合理利用。
四、垃圾分类：智能识别，高效回收
垃圾分类是传统方式依赖人工分拣，效率低下。智慧环卫系统+云瞳大模型通过智能识别与自动化分拣技术，实现垃圾分类的高效化与精准化。
『智慧园林』——精准决策、动态交互、生态共生
园林行业生态数据复杂性高、管理精细化不足的核心痛点，传统管理方式依赖人工经验判断与基础信息化工具，难以满足实时监测、智能决策和动态交互的现代化需求。
卓尔智慧园林绿化平台+智慧云瞳大模型提供数据贯通、知识融合、智能推演智慧园林绿化解决方案，推动园林管理从“经验驱动”向“AI驱动”转型，开创园林管理的全新局面。
一、智能植物养护：从经验主义到算法驱动，智能养护助手
整合海量植物生长数据，包括不同植物品种在不同气候、土壤条件下的生长规律，病虫害发生特征等，植物生长模型+环境参数解析生成个性化养护方案与预警机制。
二、生态数据智能分析：科学管理的新引擎
通过对智慧园林中传感器实时采集的土壤湿度、养分含量、光照强度等数据进行深度分析，精准判断植物的生长状况和需求，自动生成个性化的养护方案，如浇水、施肥、修剪的最佳时机和具体操作建议，实现更科学、高效的植物养护，跨模态数据融合分析，生成实时动态决策建议。
三、游客服务与互动升级：构建智能客服
为游客提供实时的园林导览、景点介绍、活动咨询等服务，主动推送个性化的游览路线和活动信息，通过图像识别技术与大模型的结合，游客拍摄园林中的植物，就能获取植物的详细科普信息，增强游览的趣味性和知识性。
四、生态知识问答：公众的绿色生活指南
通过大模型的自然语言理解能力，为公众提供即时、准确的生态知识问答服务。例如，“这种植物的生长习性是什么？”“园林中有哪些鸟类？”。
五、智能导览与互动：沉浸式绿色体验
大模型结合AR/VR技术，为游客提供智能导览服务，生成个性化的游览路线与生态科普内容。
视频算法识别
智慧云瞳大模型强大的数据处理和分析能力，能为园林管理者提供更精准全面的决策依据，避免因经验判断带来的偏差，提高管理效率和质量，通过智能客服和个性化服务，为游客提供更贴心、便捷的游览体验，增强游客对园林的好感度和忠诚度。
『乡村振兴』——数字农业全链路赋能，激活乡村价值新生态
在乡村振兴战略的宏大蓝图下，智慧农业系统扮演着举足轻重的角色，是推动农业现代化转型、实现乡村可持续发展的核心驱动力，为解决传统农业顽疾、促进农业产业升级、应对气象灾害挑战以及全方位提升乡村发展水平提供了关键支撑。
卓尔智慧农业云平台+智慧云瞳大模型提供农业生产、经营、治理、服务，四位一体智慧赋能解决方案，为乡村发展注入强大活力提升农村的科技水平和信息化程度，缩小城乡数字鸿沟，促进农村产业融合发展，为乡村振兴营造良好的发展环境。
一、农作物病虫害智能监测与防治：科技筑牢作物健康防线
无人机搭载高清摄像头与传感器，快速扫描大面积农田，采集农作物图像及生长数据，大模型利用深度学习算法和海量病虫害样本，精准识别病虫害种类、判断危害程度、圈定发生范围，依据病虫害情况，为农民定制防治方案，筛选针对性农药，精确计算用量，结合气象与作物周期规划最佳喷洒时间，守护农业生态。例如在小麦种植区，系统及时发现小麦锈病早期症状，指导农民防控，成功遏制病害蔓延，保障粮食安全。
二、农业生产精准管理与决策：数据驱动农业科学种植
借助大数据、物联网和人工智能技术，通过土壤传感器、气象站和卫星遥感等多渠道收集数据，全面掌握土壤肥力、气候和作物生长阶段信息，为农民制定精准种植方案。
确定播种时间时，综合考虑气候、土壤墒情和作物特性；规划种植密度，充分挖掘土地潜力；把控施肥灌溉量，依据土壤养分和作物需求精准供应，杜绝浪费。
三、农产品质量智能检测与追溯：科技守护舌尖上的安全
智慧农业使用高精度设备全方位检测农产品，确保关键指标达标。同时构建追溯体系，从种植到销售各环节详细记录分析数据，消费者扫码即可溯源全流程信息，实现信息透明化。
让消费者放心消费，增强对农产品的信任，提升农产品品牌形象和市场竞争力，消费者愿意为安全农产品付高价，增加农产品附加值，促进市场健康发展。
四、农业气象灾害智能预警与应对：提前防范，降低灾害损失
智慧农业深度挖掘分析气象数据，运用先进算法和模型，精准预测气象灾害并提前预警，评估灾害对农作物的影响程度。
针对不同灾害，提供应对建议：干旱时，预测降水偏少时段，提醒农民调整灌溉计划，采用节水技术；洪涝前，通知农民清理排水渠道、加固田埂；低温冻害时，指导农民覆盖保温材料、喷洒防冻液。有效减少灾害损失，保障农作物生长环境和粮食供应稳定。
『应急调度』——数据融通、决策响应、资源最优
在城市快速发展的进程中，社会治理为城市有序运行的重要基石，面临着严峻挑战，传统模式依赖人工经验与基础通信，面对城市突发违规事件、环境卫生、交通道路等应急状况，在信息整合、决策时效和资源调配等方面存在明显短板，难以适应复杂多变的城市动态。
卓尔智慧应急平台+智慧云瞳构建预测－预警－处置－评估一体化智慧应急管理平台，实现社会治理事件的实时监测、智能分析和快速响应，推动城市治理从“被动应对”向“主动防御”升级。
一、多源数据融合与实时感知：分钟级监测+自动化预警
大模型凭借强大算力和先进算法，快速整合城市治理领域的多源数据。如在城管执法中，融合监控视频、市民举报信息、地理信息数据等，实时掌握城市违规占道、乱搭乱建等行为的发生地点和态势。在智慧环卫方面，整合垃圾清运车辆位置、垃圾站点满溢监测数据、气象信息等，精准感知城市环境卫生状况。例如，在暴雨天气下，能结合道路积水监测数据和环卫设施分布，及时掌握可能出现的垃圾堵塞排水口等问题，为应急处置提供全面依据。
二、智能预测与风险评估：多源数据交叉分析
基于海量历史数据和实时信息，大模型运用深度学习算法对城市治理领域的潜在风险进行预测评估。如在城管治理中，预测特定区域在节假日、大型活动期间可能出现的违规经营高峰，提前部署执法力量。在智慧环卫中，通过分析季节变化、人口流动数据预测垃圾产生量的波动，评估不同区域的环卫压力，提前规划垃圾清运路线和作业安排，有效预防垃圾堆积等问题。
三、资源优化调配：实现人、车、物资源全局动态分配
一旦出现应急情况，大模型能迅速制定科学的资源调配方案。在处理大规模城市违规事件时，根据事件规模、现场情况以及执法人员分布，合理调配执法队伍，规划最佳行动路线如突发的垃圾泄漏事故，根据事故地点、周边环境和清运车辆位置，快速调度最近的清运车辆和清理人员，配备相应的清洁设备和防护物资，确保应急处置高效进行。
四、协同指挥与高效通信：跨部门数据互通+统一指挥
大模型打破部门之间的信息壁垒，实现跨部门协同指挥。借助自然语言处理技术，理解不同部门的专业术语和指令需求，将指挥中心的决策迅速传达给一线作业人员。同时，实时分析现场反馈信息，为指挥中心提供动态决策参考，提升整体作业效率。例如，在处理城市大型活动保障任务时，城管负责秩序维护，环卫负责环境卫生，大模型确保两者紧密配合，高效完成任务。
五、可视化展示：可视、可览、可调度
大模型生成的可视化界面，直观展示相关资源作业情况，可实时查看执法人员分布、违规事件热点区域等信息，便于快速决策，能清晰呈现垃圾清运路线、车辆状态、环卫设施运行情况等，助力高效管理和调度。
智慧云瞳・应急调度模型以大模型技术为核心，通过优化资源调配，为城市治理带来了高效、智能的应急管理新范式，持续助力城市管理向更加智慧、精细的方向发展，为打造宜居宜业的城市环境贡献力量 。
『无人作业车』——云瞳深度赋能，解锁安全精准作业新高度
在科技迅猛发展的当下，无人作业车技术日臻成熟，其应用场景也愈发广泛，尤其是在城市治理领域，无人环卫作业车、公园无人巡检车等发挥着重要作用，显著提升了城市治理的效率与精细化水平，有效降低了人力成本以及人为失误带来的风险。
卓尔云瞳行业模型深度赋能，为无人作业车打造了精准感知、高效作业的智慧内核，成功开启智能作业的全新征程。
一、全方位实时监测，掌控运行动态
系统实时展示无人作业车辆实时位置、行驶轨迹，详细呈现作业状态（作业时长、作业路线、开关机状态，如环卫作业车：清扫中、洒水作业中、充电中），查看车辆多路运行实时画面，了解作业现场的实际状况，让管理人员对车辆运行情况了如指掌，为高效管理提供坚实的数据支撑。
二、算法赋能，精准识别异常问题
云瞳系列模型巧妙植入边缘计算盒子，利用强大的视频识别能力，能够自动精准识别各类场景异常问题。无论是垃圾暴露、道路不整洁这类环境卫生问题，还是违规占道、乱摆乱放等秩序问题，甚至是道路坑槽等基础设施损坏问题，以低延迟的方式反馈给行业应用平台，平台迅速对问题进行评估，判断其对城市环境的影响程度，进而依据评估结果重新规划作业调度，例如在环卫场景中，立即优先安排附近清扫车前往垃圾暴露区域清理，合理调整洒水车作业路线，针对道路不整洁区域重点清洁，确保城市环境问题及时得到解决，极大提升作业调度的高效性与针对性。
三、数据驱动，优化作业调度
基于环卫作业人员、车辆资源及垃圾产生量等多维度数据深入融合，云瞳模型进行数据研判分析，如环卫场景一旦某区域的清洁需求发生变化，如临时增加清扫任务或某个区域垃圾量超出预期，平台可根据最新数据迅速调整作业计划，重新调度车辆，确保作业调度的及时性和准确性根据作业需求。
四、多维度深度分析，精准决策指导
对收集到的作业数据和设备状态数据进行深度分析，生成各类报表，如作业效率报表、设备故障率报表、能源消耗报表等。通过数据分析，挖掘潜在问题，为优化作业流程、设备维护计划以及能源管理策略提供数据支持。
作业效果评估：平台根据车辆作业数据以及实际的清洁效果评估作业质量，定期对车辆的清扫面积、垃圾清理量、洒水降尘效果等指标进行统计分析。对于作业效果不达标的区域，分析原因，如车辆作业路径不合理、设备故障等，并据此调整后续作业调度方案，确保作业调度的准确性和有效性。
