?在南京市暴雨應(yīng)急響應(yīng)期間，聯(lián)通數(shù)科格物物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與AI大模型深度融合，為城市智能治理提供了新的實(shí)踐。聯(lián)通格物平臺(tái)的億級(jí)設(shè)備承載、視覺(jué)大模型引擎及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能力，與聯(lián)通元景、DeepSeek大模型的語(yǔ)義理解、跨模態(tài)分析能力及檢索增強(qiáng)生成能力緊密結(jié)合，為南京“城市之眼”構(gòu)建了“端-網(wǎng)-云-智-安”一體化的智能感知體系，展現(xiàn)出了強(qiáng)大的城市全域智能治理實(shí)力。

例如，針對(duì)積水監(jiān)測(cè)、樹(shù)木傾倒、交通擁堵等城市治理應(yīng)急場(chǎng)景，可以實(shí)現(xiàn)快速拆解任務(wù)，自動(dòng)生成算法模型。算法訓(xùn)練周期由兩周縮短至數(shù)天，且應(yīng)急響應(yīng)數(shù)據(jù)反哺算法樣本庫(kù)，借助大模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)功能，進(jìn)一步加速算法生成與編排，實(shí)現(xiàn)處置建議分鐘級(jí)輸出，事件響應(yīng)效率由原來(lái)的30%提升70%。真正實(shí)現(xiàn)從像素級(jí)視覺(jué)監(jiān)測(cè)到?jīng)Q策支持的閉環(huán)管理，為城市感知提供 “秒級(jí)響應(yīng)” 保障。

聯(lián)通格物平臺(tái)與AI大模型的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合

助力城市治理數(shù)字化升級(jí)

在傳統(tǒng)城市管理中，視頻、傳感器、文本等多源數(shù)據(jù)往往因格式差異難以協(xié)同。聯(lián)通格物平臺(tái)通過(guò)物模型智能建模技術(shù)，將溫度、濕度傳感器、可燃?xì)怏w監(jiān)測(cè)儀等設(shè)備的不同類(lèi)型數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，同時(shí)利用視覺(jué)大模型實(shí)時(shí)解析視頻監(jiān)控畫(huà)面，把視頻流數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為事件文本，再進(jìn)一步結(jié)合大模型的深度分析推理能力，系統(tǒng)能夠關(guān)聯(lián)視頻動(dòng)態(tài)、文本工單及標(biāo)準(zhǔn)化物聯(lián)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)事件的全局解析。以南京鼓樓區(qū)某路段積水告警為例，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)取周邊攝像頭畫(huà)面進(jìn)行視覺(jué)分析，同時(shí)結(jié)合氣象數(shù)據(jù)及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的交通擁堵情況，并迅速為水務(wù)、交管等部門(mén)提供應(yīng)對(duì)策略，為城市調(diào)度提供全面支持。

針對(duì)城市治理中特定場(chǎng)景算法開(kāi)發(fā)難題，南京“城市之眼”項(xiàng)目依托“零樣本算法生成”與“小樣本算法優(yōu)化”的大模型技術(shù)，結(jié)合大模型推理引擎，打造標(biāo)準(zhǔn)化算法調(diào)用框架與自適應(yīng)邏輯編排系統(tǒng)。通過(guò)建立城市綜合治理算法樣本庫(kù)，聯(lián)通格物平臺(tái)的算法優(yōu)化效率提升 50%，能夠迅速部署至水務(wù)、城管等21個(gè)領(lǐng)域的48種場(chǎng)景。

發(fā)力四大核心領(lǐng)域

實(shí)現(xiàn)全鏈條治理效能躍升

在南京 “城市之眼” 項(xiàng)目中，聯(lián)通格物平臺(tái)與聯(lián)通元景、DeepSeek、視覺(jué)大模型等AI能力深度融合，實(shí)現(xiàn)了算法從需求提出到上線的全流程智能化。項(xiàng)目圍繞 “感知 - 分析 - 決策 - 行動(dòng)” 閉環(huán)，在四大核心領(lǐng)域發(fā)揮示范作用：

城市生命線安全：從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)預(yù)警

依托聯(lián)通格物平臺(tái)接入的萬(wàn)余個(gè)可燃?xì)怏w監(jiān)測(cè)設(shè)備，結(jié)合大模型的推理分析實(shí)現(xiàn)視頻火焰識(shí)別事件告警，系統(tǒng)可實(shí)時(shí)捕捉餐飲街區(qū)、老舊小區(qū)的燃?xì)庑孤╋L(fēng)險(xiǎn)。例如，系統(tǒng)在某餐飲集中區(qū)域檢測(cè)到異常氣體濃度波動(dòng)，可以同步調(diào)取周邊10路攝像頭畫(huà)面，通過(guò)煙霧形態(tài)分析確認(rèn)火情，提前15分鐘觸發(fā)消防聯(lián)動(dòng)，避免重大事故發(fā)生。

交通治理：從人工巡檢到智能調(diào)度

在南京南站等重點(diǎn)區(qū)域，系統(tǒng)利用聯(lián)通格物平臺(tái)視頻解析能力并結(jié)合大模型的交通流量預(yù)測(cè)推理能力，實(shí)現(xiàn)運(yùn)力動(dòng)態(tài)調(diào)配。例如，系統(tǒng)識(shí)別到瞬時(shí)客流激增后，自動(dòng)生成增開(kāi)地鐵班次、調(diào)整公交線路的建議推送，響應(yīng)速度較人工決策大幅提升。通過(guò)大模型智能體聯(lián)動(dòng)機(jī)制，在節(jié)日期間成功應(yīng)對(duì)單日幾十萬(wàn)人次客流高峰，未發(fā)生大規(guī)模擁堵。

公共安全：從碎片化管理到協(xié)同處置

針對(duì)共享單車(chē)違停、占道經(jīng)營(yíng)等高頻問(wèn)題，系統(tǒng)通過(guò)視頻算法自動(dòng)識(shí)別并生成工單，融合后的平臺(tái)創(chuàng)新能力使歷史案例庫(kù)中匹配最優(yōu)處置方案。在雨花臺(tái)區(qū)與城運(yùn)聯(lián)合試點(diǎn)顯示，基層工作人員機(jī)械性工作時(shí)長(zhǎng)減少60%，事件處置效率提升3倍。

應(yīng)急管理：從經(jīng)驗(yàn)判斷到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

在臺(tái)風(fēng)、暴雨等極端天氣應(yīng)對(duì)中，通過(guò)融合大模型的聯(lián)通格物平臺(tái)整合氣象數(shù)據(jù)、傳感器監(jiān)測(cè)與視頻畫(huà)面，并進(jìn)行多模態(tài)融合分析，實(shí)時(shí)生成積水點(diǎn)熱力圖與疏散路徑規(guī)劃。在臺(tái)風(fēng)”貝碧嘉”期間，系統(tǒng)產(chǎn)生的74個(gè)積水事件告警，分別推送至市水務(wù)局、市建委、玄武區(qū)城運(yùn)、棲霞區(qū)城運(yùn)等相關(guān)部門(mén)，均被相關(guān)部門(mén)采納，處置時(shí)間平均縮短40%。

南京“城市之眼”項(xiàng)目為城市破解“規(guī)模困境”，提供了可復(fù)制的技術(shù)路徑。其不僅解決了傳統(tǒng)治理中人工成本高、響應(yīng)滯后等痛點(diǎn)，更通過(guò)開(kāi)放數(shù)據(jù)共享與算法服務(wù)能力，推動(dòng)“市-區(qū)-街”三級(jí)部門(mén)協(xié)同治理，助力南京形成“統(tǒng)一管理、數(shù)據(jù)融合、智能分析、輔助決策”的新模式。目前，南京“城市之眼”項(xiàng)目已在拉薩市市域智能感知平臺(tái)和視頻增補(bǔ)點(diǎn)建設(shè)項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)標(biāo)桿復(fù)制。未來(lái)，隨著AI與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，聯(lián)通數(shù)科將繼續(xù)深耕智慧城市領(lǐng)域，為城市治理帶來(lái)更多創(chuàng)新解決方案，助力城市向更加智能、宜居的方向發(fā)展。

（責(zé)任編輯：康玲華）

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