当AI大模型陷入概念炒作的漩涡，伏泰坚持选择基于20年的行业经验，继续扎根智慧环卫领域，以“环卫动态知识图谱”为底座，将AI大模型技术与环卫作业全链路深度融合，让深化大模型应用从“纸上概念”走向真实的“街头巷尾”。

真正的AI大模型行业变革不仅仅在于参数的堆砌，而在环卫工人少走一公里、投诉响应快一分钟、城市环境干净每一天……

作为智慧环卫的领跑者，伏泰科技依托自研的“环卫AI中台”，灵活适配DeepSeek、文心一言、通义千问等API大模型，打造企业服务、业务优化、企业画像、决策支持四大智能体，提升系统“智力”，让AI变成“解题专家”，用可量化的效率重新定义AI技术价值。

AI更“懂”响应：企业服务智能体，“百问秒回”

“设备离线怎么办？作业量申诉怎么提交？”面对环卫企业高频、重复的咨询需求，传统人工客服响应慢、效率低，人工客服需应对上百个企业问题，服务延迟成为常态。

伏泰企业服务智能体，让咨询回复从“人海战术”升级为“智能应答”。

01 配置类

当咨询"车辆消毒流程如何录入"、"洒水档位如何设置"等基础问题，系统自动调取操作手册、历史工单和FAQ库，通过自然语言理解精准定位操作节点，对应操作视频，并分步骤推送图文指引。

02 运行类

当面对"清扫车GPS离线"等报警，系统自动关联设备运行日志、市政施工和天气数据，3分钟内生成诊断报告，推送预测性维护建议。

03 申诉类

当提交"因道路施工导致清扫面积不足"申诉，OCR识别施工许可证及公告时间范围，调取车辆轨迹和道路监控比对车辆偏移位置，交叉验证企业举证数据真实性，自动生成审核意见。

AI更“懂”协同：业务优化智能体，“全局调优”

“收运路线绕路多、保洁区域分配不均、车辆调度反应慢……”传统环卫作业依赖人工经验，成本高、效率低、应急能力弱。

伏泰业务优化智能体，用运筹学+大模型破解“人车物”协同难题。

01 路径动态规划

融合实时路况、垃圾量预测、车载传感器数据，利用图计算、动态规划、机器学习及线性优化等多种技术综合方法，动态生成最优收运路线，空驶率降低，里程缩减。

02 保洁强度分级

融合道路等级、人流量、周边商户、绿化带、考核、城管事件等数据构建三色预警模型，自动识别重点保洁区域，减少无效作业。

03 秒级应急调度

突发环卫事件（如暴雨后垃圾堆积）触发智能预案，30秒内生成车辆与人员调配方案，提升响应效率。

AI更“懂”监管：企业画像智能体，“精准识企”

“这家企业服务达标吗？风险隐患藏在哪？”传统企业评价体系依赖人工抽检和静态指标，难以穿透企业真实服务状况。

伏泰企业画像智能体，让监管从"经验抽查"升级为"数字透视"。

01 作业情况悉知

改变以往依赖结构化数据评价，通过解析合同、资质文件、项目文件等非结构化数据，提取关键信息，增加合同履约偏差率、项目响应敏捷度等评估指标。如系统自动解析某企业合同文本机械化清扫服务范围，并与备案车辆GPS轨迹比对，发现实际覆盖道路仅28条，履约偏差率达22%，触发预警。

02 企业风险预警

深化企业分析维度，通过构建风险网络、矛盾检测等手段，拓展企业资质动态核验、用工风险溯源、关联企业风险预警、造假行为识别等企业风险检测。如用工风险溯源，某企业连续发生3起劳资纠纷，系统通过股权穿透发现其控股的劳务派遣公司存在社保缴纳异常，结合12345投诉热词分析，定位薪酬结算体系缺陷，预警用工合规风险。

03 画像数据可信

为避免数据源不可信、分析结论错误，进行虚假信息拦截、异常数据追查，有效规避信息失真导致的误判风险。在应用时，当某企业质疑评价结果，系统立即调取数据源追溯路径：原始视频→图像识别结果→指标计算过程→最终评分。

AI更“懂”分析：决策支撑智能体，“溯因致果”

“垃圾量为何暴增？某路段清扫合格率持续偏低？”传统工作台仅展示基础数据，缺乏深度归因与决策指导。

伏泰决策支持智能体，让数据从“看表象”走向“挖根源”。

01 多源数据融合

接入环卫系统数据、物联设备数据、12345投诉等数据，通过NLP提取关键词，构建环卫问题热力图。

02 因果推理链

针对高频问题，构建环卫问题知识图谱，自动关联问题涉事地点、时空规律、关联因素、关联主体、处置措施等信息，生成带归因链的分析报告。

03 智能策略推演

针对问题短板，通过强化学习模型推荐定制措施，如“新增移动式垃圾站”“调整收运时段”，落地后问题解决率超90%。

这场以AI为驱动的环卫效率革命，正用“减少空驶里程”、“降低无效作业”等实实在在的成效证明，智慧城市的温度，藏在每一条干净街道的背后。

服务从“被动响应”变为“主动预警”

作业从“经验驱动”升级为“全局寻优”

管理从“事后治理”转向“未堵先疏”

……

下一站，伏泰将走进更多智能体服务场景

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