从“人盯屏幕”到“系统自驱”:重构园区监管范式
AI:人工智能(Artificial Intelligence)
(1956,by Dartmouth Conference)
电脑模拟人类智能的技术
BI:商业智能(Business Intelligence)
(1996,by Gartner)
GI:空间智能(Geospatial Intelligence)
(2014,by SuperMap)
从空间数据中提取信息和知识,并用于管理和设计世界的能力
智慧园区全空间无人化智能监管三大核心应用场景
在园区治理过程中,方案创新性运用了城市覆盖面最广的智慧交通设备。另外,使用了无人驾驶车、无人机、无人船等无人监管设备,为园区交通场景赋能,并成为了园区动态感知外部变化的重要部分。
同时,方案采用AI技术,并融合超图立体空间定位、管理及分析能力,在某园区可自动感知30余种园区事件,实现自动识别告警,并构建起全流程处置模式。
在不增加额外运营成本的前提下,方案实现了园区预警事件秒级感知,园区治理事件长期监管。依托AI大模型未来预测能力,不仅为当下园区智能化治理提供更高效、更集约、更前瞻的数据支撑,还面向诸多园区运营公司提供完整数据应用标准化流程。
方案依托无人车及无人机联动模式,通过融合自动导航及超图三维分析能力,集成AI识别算法,构建无人驾驶车智能巡检功能。AI技术对巡检图像进行深度解析,精准识别异常情况。方案实现了任务自动下发、车辆自主导航、智能巡检作业、异常检测预警等,有效解决了当前电力巡检依赖人工的问题。
方案通过引入无人化监管设备,致力于打造高效、精准、实时的电力巡检体系,推动区域电力管理的智能化全面升级。
巡查数据采集完成后,通过GIS+AI融合分析,实现基于航片及无人机视频的智能解译,能够有效对区域范围内违法用地和违法建筑、环境污染、施工进度等30余类园区治理指标进行监测,识别精度高达90%。

