传统环卫决策长期受困于“看得见数据，看不见问题”的困境，往往陷入“救火式”被动应对。这一模式不仅制约环卫智慧化升级，更难以实现资源优化、效率提升与成本可控，已难以适应新时期城市治理的要求。

伏泰科技环卫数据要素与模型应用平台，以环卫动态知识图谱打通数据壁垒，以环卫智能体实现“预判-溯源-优化”闭环，以数字人、CIM驾驶舱简化交互流程，全面推动环卫决策走向前置化、智能化和便捷化，助力政府真正成为智慧环卫的“指挥官”。

环卫动态知识图谱升级数据关联

让数据“能说话、会思考”

传统数据管理中，环卫数据多孤立存在，无法形成全景决策支撑。伏泰科技通过“多源数据融合+时空关联+因果推理”，将碎片化数据转化为结构化知识，打造决策“神经中枢”。

平台整合环卫作业全要素信息，包括人员、车辆、道路等基础实体，作业规范与环保指标，车辆GPS、满载率等物联网动态数据，以及市民投诉、人口热力、气象预警等城市多维数据，并引入AI识别的洁净度、工单响应、碳排放等质效指标，实现业务场景全覆盖。

知识图谱实现“空间-因果-流程-知识”四维关联，真正激活数据价值。例如，通过空间关联，结合设施服务半径与污染扩散模型，可定位垃圾中转站覆盖盲区，推荐新增站点位置。依托实时传感器与行业动态联网更新知识图谱，结合质量评估机制持续校验数据可信度，确保决策依据始终真实、准确、鲜活。

环卫智能体升级算法模型

让决策“有依据、可落地”

若说知识图谱是 “数据大脑”，环卫智能体就是“决策执行” 核心引擎，通过“智能报告 + 因果溯源 + 预判推演” 三大能力，将数据转化为可落地方案。

智能报告，自动生成结构化分析

告别 “人工编报”

依托NLP技术，从IoT设备、任务记录、事件工单、公众投诉、气象数据等多源信息中自动提取关键指标，生成WORD/PDF格式结构化报告，涵盖任务完成、资源配置、作业效率等多类报表，显著提升报告效率与准确性。

因果溯源，穿透式根因分析

不做 “表面整改”

通过融合市民热线工单NLP语义分析、随手拍图像识别、物联设备传感数据等多源信息与归因推理算法，破解“表面整改”难题。例如某商圈“垃圾暴露激增”，系统通过交叉验证人流量、保洁配置、清运频次数据，锁定“资源与人流需求不匹配”的核心原因，而非简单归责。

预判推演，主动预测风险

提前“定制预案”

环卫智能体的核心价值还在于“把问题解决在发生前”，平台可基于多策略仿真推演与决策优化建议模型，实现对环卫作业的主动预测与调度。例如在大风等突发天气来临前，输出专项保洁预案，提前部署人员与设备，减少天气对环卫作业的影响。

数字人 + CIM 驾驶舱升级决策交互

让操作“更便捷、更直观”

优秀的决策系统不仅需要精准的数据支撑，还需要便捷的交互方式。伏泰科技通过“数字人+智慧问数+环卫 CIM驾驶舱”，让决策操作从“复杂点击” 转向“自然交互”，降低使用门槛。

数字人：智能问答+指令操作

像“对话同事” 一样做决策

内置可定制地方特色的AI数字人，支持文本、语音、图片、文件等多种形式交互，获取所需信息或下达操作指令。同时基于业务流提供主动式问答引导，支持菜单、功能点自然语言直达跳转，无需在复杂的界面中逐一查找，大幅缩短操作路径。

环卫CIM驾驶舱：3D 可视化 + 场景模拟

打造“数字作战室”

环卫CIM驾驶舱以厘米级精度构建城市环卫数字孪生底座，实现全要素仿真与多场景模拟。3D还原车辆扫盘、喷水等作业细节，动态监测贴边距离与历史轨迹，自动标记异常驾驶行为；支持极端天气、重大活动、季节变迁等多类场景预演。如秋季落叶模拟可预测落叶量、自动推荐资源方案并生成动态排班；结合实时交通优化清运路线，有效规避高峰，提升作业效率。

伏泰科技环卫数据要素平台以动态知识图谱为底座、AI智能体为引擎、智能交互为界面，系统重构环卫决策逻辑，实现“问题可预判、根因可追溯、方案可优化、效果可验证”，助力政府决策真正“走在问题之前”，推动城市环卫管理实现“降本、提质、增效”，为现代城市治理注入全新智慧动能。