【ZiDongHua 之“方案應(yīng)用場(chǎng)”收錄關(guān)鍵詞： 知行機(jī)器人 人工智能 智能管理】
 
　　入選廣州市 “人工智能 +” 典型案例！知行 “天空地一張圖” 重構(gòu)低空智能管理新范式!
 
　　近日，我司廣州知行機(jī)器人的 “低空多源數(shù)據(jù)識(shí)別與決策 - 天空地一張圖智能平臺(tái)” 憑借在人工智能領(lǐng)域的突破性創(chuàng)新，成功入選2025年廣州市 “人工智能 +” 典型案例名單。這一榮譽(yù)不僅是對(duì)廣州知行機(jī)器人技術(shù)實(shí)力的權(quán)威認(rèn)可，更標(biāo)志著 “天空地一張圖智能平臺(tái)” 在推動(dòng)低空數(shù)字化治理中已成為行業(yè)標(biāo)桿。
 
 
　　“天空地一張圖智能平臺(tái)” 以 “天 - 空 - 地” 立體化數(shù)據(jù)融合為核心，構(gòu)建了一套完整的低空智能管理生態(tài)：
 
　　多維度數(shù)據(jù)無縫協(xié)同
 
　　整合衛(wèi)星遙感、低空無人機(jī)、地面物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等多源數(shù)據(jù)，通過自研 AI 算法與華為昇騰 / 鯤鵬算力底座，實(shí)現(xiàn)全要素實(shí)時(shí)感知與動(dòng)態(tài)分析。例如在某打私執(zhí)法場(chǎng)景中，平臺(tái)將空中監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、地面?zhèn)鞲行畔⑴c移動(dòng)終端數(shù)據(jù)融合，形成三維可視化指揮網(wǎng)絡(luò)，讓目標(biāo)識(shí)別與遠(yuǎn)程監(jiān)控管理效率大幅度提升。
 
 
　　邊緣計(jì)算與云端智能聯(lián)動(dòng)
 
　　搭載 “太乙 AI 邊緣計(jì)算盒”、“紫微 AI 邊緣計(jì)算站” 等硬件，即使在無網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下也能實(shí)現(xiàn)本地實(shí)時(shí)分析，視頻響應(yīng)延遲控制在 2 秒內(nèi)，滿足應(yīng)急場(chǎng)景下的快速?zèng)Q策需求。
 
　　數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)智能決策
 
　　基于國(guó)產(chǎn)三維地圖引擎 ZMap Engine，構(gòu)建超寫實(shí)數(shù)字孿生場(chǎng)景，支持三維航線規(guī)劃、實(shí)時(shí)事件標(biāo)注與智能預(yù)警。在某園區(qū)管理應(yīng)用場(chǎng)景中，平臺(tái)通過數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)區(qū)域動(dòng)態(tài)，異常事件自動(dòng)觸發(fā)處置流程，讓響應(yīng)效率更加高效。
 
　　“天空地一張圖智能平臺(tái)” 是一款功能全面的智能解決方案，精準(zhǔn)覆蓋各行業(yè)業(yè)務(wù)需求。從空天協(xié)同巡查，到智能化數(shù)據(jù)分析與決策支持，再到多部門協(xié)同作業(yè)，它在各個(gè)環(huán)節(jié)都表現(xiàn)卓越。
 
　　自投入使用以來，其實(shí)際應(yīng)用效果顯著。在已落地的礦山、公安、海關(guān)、交通、園區(qū)、城市管理等行業(yè)中，有效解決了各領(lǐng)域的痛點(diǎn)問題，提升了業(yè)務(wù)效率與管理水平，得到了各使用單位的高度認(rèn)可。
 
　　痛 點(diǎn)
 
　　傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段存在近海區(qū)雷達(dá)盲區(qū)，大范圍內(nèi)目標(biāo)難識(shí)別；
 
　　多源數(shù)據(jù)系統(tǒng)（如雷達(dá)、巡邏設(shè)備、移動(dòng)終端）相互割裂，信息無法實(shí)時(shí)互通；
 
　　海量數(shù)據(jù)依賴人工判讀，易出現(xiàn)誤判、漏判，響應(yīng)效率低。
 
　　解決方案
 
　　構(gòu)建 “天 - 空 - 地” 多源數(shù)據(jù)融合網(wǎng)絡(luò)，整合無人機(jī)遙感、地面?zhèn)鞲信c移動(dòng)終端數(shù)據(jù)，通過三維 GIS 地圖形成統(tǒng)一指揮作戰(zhàn)信息網(wǎng)；
 
　　采用可見光 + 熱紅外結(jié)合的 AI 識(shí)別算法，在無人機(jī)遙控器端實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)分析，無需依賴云端服務(wù)器；
 
　　開發(fā) “事件驅(qū)動(dòng)閉環(huán)處置” 機(jī)制，自動(dòng)生成報(bào)警事件并推送至處置端，形成 “監(jiān)測(cè) - 識(shí)別 - 處置 - 評(píng)估” 全流程管理。
 
　　成 果
 
　　有效提升目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率，協(xié)助查獲多起涉案目標(biāo)及物資；
 
　　事件響應(yīng)時(shí)間從小時(shí)級(jí)縮短至分鐘級(jí)，區(qū)域內(nèi)相關(guān)事件發(fā)案率顯著降低；
 
　　獲行業(yè)主管單位認(rèn)可，成為智能執(zhí)法領(lǐng)域可復(fù)制的標(biāo)桿方案。
 
　　痛 點(diǎn)
 
　　礦區(qū)面積廣、地形復(fù)雜，傳統(tǒng)人工巡查難以覆蓋全區(qū)域；
 
　　大氣、水體等生態(tài)數(shù)據(jù)采集滯后，無法實(shí)時(shí)反映環(huán)境變化；
 
　　歷史數(shù)據(jù)缺乏空間化管理，生態(tài)評(píng)估依賴人工分析，耗時(shí)耗力。
 
　　解決方案
 
　　無人機(jī)搭載大氣傳感器與熱紅外相機(jī)，按預(yù)設(shè)航線執(zhí)行常態(tài)化巡檢，實(shí)時(shí)采集多維度環(huán)境數(shù)據(jù)；
 
　　利用 “變化態(tài)勢(shì)感知” 技術(shù)，對(duì)比不同時(shí)期遙感影像，自動(dòng)識(shí)別地形、植被、水體等變化；
 
　　構(gòu)建生態(tài)數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，基于 GIS 實(shí)現(xiàn)污染指標(biāo)空間化展示與趨勢(shì)分析。
 
　　成 果
 
　　生態(tài)數(shù)據(jù)采集效率和精度提升顯著，違規(guī)事件響應(yīng)時(shí)間縮短至分鐘級(jí)；
 
　　實(shí)現(xiàn)礦區(qū)揚(yáng)塵、水體污染等指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警，環(huán)境治理效率大幅度提升；
 
　　生成自動(dòng)化生態(tài)評(píng)估報(bào)告，為管理決策提供數(shù)據(jù)支撐。
 
　　痛 點(diǎn)
 
　　園區(qū)巡檢依賴人工巡邏，死角多、效率低，突發(fā)事件響應(yīng)慢；
 
　　物聯(lián)設(shè)備數(shù)據(jù)分散，無法形成聯(lián)動(dòng)管理；
 
　　三維場(chǎng)景建模成本高，難以支撐精細(xì)化運(yùn)維需求。
 
　　解決方案
 
　　部署無人機(jī)巡檢系統(tǒng)與地面物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，通過一張圖平臺(tái)實(shí)現(xiàn) “天 - 空 - 地” 數(shù)據(jù)融合；
 
　　構(gòu)建超真實(shí)數(shù)字孿生場(chǎng)景，集成 BIM 模型與傾斜攝影數(shù)據(jù)，支持三維航線規(guī)劃與實(shí)時(shí)事件標(biāo)注；
 
　　開發(fā) AI 識(shí)別模塊，自動(dòng)檢測(cè)園區(qū)內(nèi)設(shè)備故障、人員違規(guī)等情況，聯(lián)動(dòng)安防系統(tǒng)觸發(fā)處置流程。
 
　　成 果
 
　　園區(qū)巡檢覆蓋率提升至 100%，異常事件響應(yīng)時(shí)間縮短至分鐘級(jí)；
 
　　有效降低設(shè)備運(yùn)維成本，提升物聯(lián)設(shè)備聯(lián)動(dòng)效率；
 
　　形成 “可視化 - 智能化 - 自動(dòng)化” 的園區(qū)管理新模式，科技形象顯著提升。
 
　　痛 點(diǎn)
 
　　傳統(tǒng)人工巡檢效率低，碼頭設(shè)備故障、貨物違規(guī)堆放等問題難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)；
 
　　三維場(chǎng)景建模精度不足，無法滿足精細(xì)化管理需求；
 
　　多系統(tǒng)數(shù)據(jù)獨(dú)立存儲(chǔ)，缺乏統(tǒng)一的可視化管理平臺(tái)。
 
　　解決方案
 
　　部署無人機(jī)自動(dòng)機(jī)場(chǎng)，結(jié)合自研 ZMap Engine 三維地圖引擎，構(gòu)建精度達(dá) 0.05 米的數(shù)字孿生場(chǎng)景；
 
　　開發(fā) AI 算法模型，自動(dòng)識(shí)別設(shè)備異常、貨物堆放違規(guī)等情況，支持實(shí)時(shí)視頻與地圖標(biāo)注聯(lián)動(dòng)；
 
　　集成邊緣計(jì)算硬件（如太乙 AI 邊緣計(jì)算盒），實(shí)現(xiàn)無網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的本地實(shí)時(shí)分析與數(shù)據(jù)歸檔。
 
　　成 果
 
　　有效提升巡檢效率，降低巡檢成本；
 
　　有效縮短設(shè)備故障發(fā)現(xiàn)時(shí)間，提升貨物違規(guī)處置效率；
 
　　形成 “一圖管理” 模式，實(shí)現(xiàn)港口全要素動(dòng)態(tài)可視化監(jiān)管。
 
　　痛 點(diǎn)
 
　　交通信號(hào)固定配時(shí)，高峰擁堵、平峰資源浪費(fèi)；
 
　　交通違法人工監(jiān)管難，傳統(tǒng)監(jiān)控覆蓋不足、執(zhí)法慢；
 
　　公共交通與道路交通信息割裂，調(diào)度協(xié)同差。
 
　　解決方案
 
　　整合多源數(shù)據(jù)構(gòu)建三維交通場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)全面感知；
 
　　AI 實(shí)時(shí)分析視頻，自動(dòng)識(shí)別違法并推送執(zhí)法信息；
 
　　動(dòng)態(tài)優(yōu)化信號(hào)燈，協(xié)同調(diào)度公共交通。
 
　　成 果
 
　　融合多源數(shù)據(jù)，提高交通流量監(jiān)測(cè)覆蓋率，高效助力實(shí)時(shí)識(shí)別監(jiān)控交通行為，提高監(jiān)管效率；
 
　　通過自研AI算法智能預(yù)測(cè)擁堵路段和時(shí)段，提高擁堵預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，通過提前疏導(dǎo)，有效提升了道路通行效率。
 
　　從公安執(zhí)法到城市治理，從交通運(yùn)維到礦山巡檢管理，“天空地一張圖智能平臺(tái)” 正以 “AI + 空天信息” 技術(shù)重構(gòu)各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑。它為眾多行業(yè)場(chǎng)景提供了可復(fù)制、可推廣的成熟解決方案，目前已在多個(gè)行業(yè)同步落地應(yīng)用。作為國(guó)家級(jí)高新技術(shù)企業(yè)，廣州知行機(jī)器人將持續(xù)深耕低空智能領(lǐng)域，為更多場(chǎng)景提供 “數(shù)據(jù)采集 - 智能分析 - 決策閉環(huán)” 的一站式解決方案。