AI大模型“扎進(jìn)”街頭巷尾！伏泰科技如何讓智慧環(huán)衛(wèi)少走“彎路”？

當(dāng)AI大模型陷入概念炒作的漩渦，伏泰堅(jiān)持選擇基于20年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，繼續(xù)扎根智慧環(huán)衛(wèi)領(lǐng)域，以“環(huán)衛(wèi)動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜”為底座，將AI大模型技術(shù)與環(huán)衛(wèi)作業(yè)全鏈路深度融合，讓深化大模型應(yīng)用從“紙上概念”走向真實(shí)的“街頭巷尾”。

真正的AI大模型行業(yè)變革不僅僅在于參數(shù)的堆砌，而在環(huán)衛(wèi)工人少走一公里、投訴響應(yīng)快一分鐘、城市環(huán)境干凈每一天……

作為智慧環(huán)衛(wèi)的領(lǐng)跑者，伏泰科技依托自研的“環(huán)衛(wèi)AI中臺(tái)”，靈活適配DeepSeek、文心一言、通義千問等API大模型，打造企業(yè)服務(wù)、業(yè)務(wù)優(yōu)化、企業(yè)畫像、決策支持四大智能體，提升系統(tǒng)“智力”，讓AI變成“解題專家”，用可量化的效率重新定義AI技術(shù)價(jià)值。

AI更“懂”響應(yīng)：企業(yè)服務(wù)智能體，“百問秒回”

“設(shè)備離線怎么辦？作業(yè)量申訴怎么提交？”面對環(huán)衛(wèi)企業(yè)高頻、重復(fù)的咨詢需求，傳統(tǒng)人工客服響應(yīng)慢、效率低，人工客服需應(yīng)對上百個(gè)企業(yè)問題，服務(wù)延遲成為常態(tài)。

伏泰企業(yè)服務(wù)智能體，讓咨詢回復(fù)從“人海戰(zhàn)術(shù)”升級(jí)為“智能應(yīng)答”。

01 配置類

當(dāng)咨詢"車輛消毒流程如何錄入"、"灑水檔位如何設(shè)置"等基礎(chǔ)問題，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)取操作手冊、歷史工單和FAQ庫，通過自然語言理解精準(zhǔn)定位操作節(jié)點(diǎn)，對應(yīng)操作視頻，并分步驟推送圖文指引。

02 運(yùn)行類

當(dāng)面對"清掃車GPS離線"等報(bào)警，系統(tǒng)自動(dòng)關(guān)聯(lián)設(shè)備運(yùn)行日志、市政施工和天氣數(shù)據(jù)，3分鐘內(nèi)生成診斷報(bào)告，推送預(yù)測性維護(hù)建議。

03 申訴類

當(dāng)提交"因道路施工導(dǎo)致清掃面積不足"申訴，OCR識(shí)別施工許可證及公告時(shí)間范圍，調(diào)取車輛軌跡和道路監(jiān)控比對車輛偏移位置，交叉驗(yàn)證企業(yè)舉證數(shù)據(jù)真實(shí)性，自動(dòng)生成審核意見。

AI更“懂”協(xié)同：業(yè)務(wù)優(yōu)化智能體，“全局調(diào)優(yōu)”

“收運(yùn)路線繞路多、保潔區(qū)域分配不均、車輛調(diào)度反應(yīng)慢……”傳統(tǒng)環(huán)衛(wèi)作業(yè)依賴人工經(jīng)驗(yàn)，成本高、效率低、應(yīng)急能力弱。

伏泰業(yè)務(wù)優(yōu)化智能體，用運(yùn)籌學(xué)+大模型破解“人車物”協(xié)同難題。

01 路徑動(dòng)態(tài)規(guī)劃

融合實(shí)時(shí)路況、垃圾量預(yù)測、車載傳感器數(shù)據(jù)，利用圖計(jì)算、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、機(jī)器學(xué)習(xí)及線性優(yōu)化等多種技術(shù)綜合方法，動(dòng)態(tài)生成最優(yōu)收運(yùn)路線，空駛率降低，里程縮減。

02 保潔強(qiáng)度分級(jí)

融合道路等級(jí)、人流量、周邊商戶、綠化帶、考核、城管事件等數(shù)據(jù)構(gòu)建三色預(yù)警模型，自動(dòng)識(shí)別重點(diǎn)保潔區(qū)域，減少無效作業(yè)。

03 秒級(jí)應(yīng)急調(diào)度

突發(fā)環(huán)衛(wèi)事件（如暴雨后垃圾堆積）觸發(fā)智能預(yù)案，30秒內(nèi)生成車輛與人員調(diào)配方案，提升響應(yīng)效率。

AI更“懂”監(jiān)管：企業(yè)畫像智能體，“精準(zhǔn)識(shí)企”

“這家企業(yè)服務(wù)達(dá)標(biāo)嗎？風(fēng)險(xiǎn)隱患藏在哪？”傳統(tǒng)企業(yè)評(píng)價(jià)體系依賴人工抽檢和靜態(tài)指標(biāo)，難以穿透企業(yè)真實(shí)服務(wù)狀況。

伏泰企業(yè)畫像智能體，讓監(jiān)管從"經(jīng)驗(yàn)抽查"升級(jí)為"數(shù)字透視"。

01 作業(yè)情況悉知

改變以往依賴結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)，通過解析合同、資質(zhì)文件、項(xiàng)目文件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵信息，增加合同履約偏差率、項(xiàng)目響應(yīng)敏捷度等評(píng)估指標(biāo)。如系統(tǒng)自動(dòng)解析某企業(yè)合同文本機(jī)械化清掃服務(wù)范圍，并與備案車輛GPS軌跡比對，發(fā)現(xiàn)實(shí)際覆蓋道路僅28條，履約偏差率達(dá)22%，觸發(fā)預(yù)警。

02 企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

深化企業(yè)分析維度，通過構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)、矛盾檢測等手段，拓展企業(yè)資質(zhì)動(dòng)態(tài)核驗(yàn)、用工風(fēng)險(xiǎn)溯源、關(guān)聯(lián)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、造假行為識(shí)別等企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)檢測。如用工風(fēng)險(xiǎn)溯源，某企業(yè)連續(xù)發(fā)生3起勞資糾紛，系統(tǒng)通過股權(quán)穿透發(fā)現(xiàn)其控股的勞務(wù)派遣公司存在社保繳納異常，結(jié)合12345投訴熱詞分析，定位薪酬結(jié)算體系缺陷，預(yù)警用工合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。

03 畫像數(shù)據(jù)可信

為避免數(shù)據(jù)源不可信、分析結(jié)論錯(cuò)誤，進(jìn)行虛假信息攔截、異常數(shù)據(jù)追查，有效規(guī)避信息失真導(dǎo)致的誤判風(fēng)險(xiǎn)。在應(yīng)用時(shí)，當(dāng)某企業(yè)質(zhì)疑評(píng)價(jià)結(jié)果，系統(tǒng)立即調(diào)取數(shù)據(jù)源追溯路徑：原始視頻→圖像識(shí)別結(jié)果→指標(biāo)計(jì)算過程→最終評(píng)分。

AI更“懂”分析：決策支撐智能體，“溯因致果”

“垃圾量為何暴增？某路段清掃合格率持續(xù)偏低？”傳統(tǒng)工作臺(tái)僅展示基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，缺乏深度歸因與決策指導(dǎo)。

伏泰決策支持智能體，讓數(shù)據(jù)從“看表象”走向“挖根源”。

01 多源數(shù)據(jù)融合

接入環(huán)衛(wèi)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、物聯(lián)設(shè)備數(shù)據(jù)、12345投訴等數(shù)據(jù)，通過NLP提取關(guān)鍵詞，構(gòu)建環(huán)衛(wèi)問題熱力圖。

02 因果推理鏈

針對高頻問題，構(gòu)建環(huán)衛(wèi)問題知識(shí)圖譜，自動(dòng)關(guān)聯(lián)問題涉事地點(diǎn)、時(shí)空規(guī)律、關(guān)聯(lián)因素、關(guān)聯(lián)主體、處置措施等信息，生成帶歸因鏈的分析報(bào)告。

03 智能策略推演

針對問題短板，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型推薦定制措施，如“新增移動(dòng)式垃圾站”“調(diào)整收運(yùn)時(shí)段”，落地后問題解決率超90%。

這場以AI為驅(qū)動(dòng)的環(huán)衛(wèi)效率革命，正用“減少空駛里程”、“降低無效作業(yè)”等實(shí)實(shí)在在的成效證明，智慧城市的溫度，藏在每一條干凈街道的背后。

服務(wù)從“被動(dòng)響應(yīng)”變?yōu)椤爸鲃?dòng)預(yù)警”

作業(yè)從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”升級(jí)為“全局尋優(yōu)”

管理從“事后治理”轉(zhuǎn)向“未堵先疏”

……

下一站，伏泰將走進(jìn)更多智能體服務(wù)場景

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