随着《关于深化智慧城市发展 推进城市全域数字化转型的指导意见》明确 2030 年全国城市全域数字化转型全面突破的目标,“城市智能中枢” 已成为实现这一目标的核心载体。然而,当前智慧城市建设中普遍存在的 “厂商绑定导致扩展受限、感知设备重复建设形成资源孤岛、算法落地周期长难以响应突发需求” 等痛点,正制约着城市治理从 “数字化” 向 “智能化” 的跨越。在此背景下,依托多模态大模型技术的城市中枢解决方案,开始成为破局关键 —— 考拉悠然推出的 “悠然智擎城市治理空间智能体”,通过 “一模型 + 一平台 + 一门户 + 一大屏” 的架构设计,为城市全域智能治理提供了可落地的实践路径。

从多地实践来看,当前城市智能中枢建设仍面临四大核心挑战:
其一,资源孤岛严重。据不完全统计,某省会城市各委办局独立部署的视频监控系统中,重复覆盖区域占比达 28%,且不同厂商设备协议不兼容,导致 “同一条街道,城管、交管、应急各有一套摄像头” 的现象普遍存在;
其二,算力算法浪费。AI 算力按项目独立配置,闲置率最高可达 40%;算法与硬件绑定销售,新增 “违规户外广告识别” 等场景需重新采购设备,响应周期长达 3-6 个月;
其三,管理效率低下。城市管理者难以实时掌握 “现有 AI 能力覆盖哪些场景、服务了多少业务”,业务部门申请算法服务需多环节审批,供需匹配效率低;
其四,事件处置滞后。传统治理模式下,从发现 “道路积水”“垃圾满溢” 等事件到派单处置,平均耗时超 8 小时,且依赖人工研判易出现误报、漏报。
这些痛点的核心症结,在于缺乏一套能够统一管理感知、算力、算法资源,并实现 “数据 - 智能 - 处置” 闭环的中枢体系 —— 而这正是悠然智擎解决方案的切入点。

悠然智擎城市治理空间智能体,其本质是基于 “悠然无界大模型” 打造的 AI Maa (Model as a Service)平台,通过 “一核四体” 架构实现资源统管与智能赋能:
作为中枢的核心引擎,该大模型以视觉感知为基础,融合语言、语音多模态能力,具备三大关键特性:
• 场景化认知:可识别 “机动车违停”“秸秆焚烧” 等 13 大类 100 余种城市部件与事件,结合《城市管理执法规范》等知识库,自动判断事件严重程度;
• 本地化更新:通过提示词工程与本地知识库迭代,1-2 周即可适配 “本地化禁渔政策”“区域特色违规场景”(如老城区占道经营);
• 自然交互能力:支持对话式检索(如 “调取近 3 天某路段的车辆违停记录”)、NL2SQL 数据查询,无需技术人员即可生成治理报表。
围绕大模型,解决方案构建了四大功能体,覆盖 “资源接入 - 能力生产 - 服务输出 - 态势监控” 全流程:
• 感知接入体:兼容 GB/T 28181、ONVIF 等协议,支持海康、大华、宇视等主流厂商设备,单服务器可接入 4 万路摄像机,同时实现 “一机多用”—— 同一摄像头可叠加 “违停识别”“烟火检测”“人员聚集分析” 等多算法,跨城管、消防、应急多部门复用;
• 算力算法体:纳管 NVIDIA Tesla T4、华为 Atlas 300i 等主流 / 国产算力,动态分配推理资源;支持 API 与镜像两种算法接入方式,已集成 160 余种高频算法,第三方算法厂商按标准封装后即可上线,打破 “厂商绑定” 壁垒;
• 事件管理体:实现 “感知 - 预警 - 研判 - 处置 - 审核” 闭环,大模型自动对预警事件二次研判(误报率降低 40%),并按 “紧急 / 一般 / 轻微” 分级分发,处置结果通过图像比对智能审核,周期缩短至 2-3 小时;
• 服务交互体:包含算法服务门户与运营大屏 —— 前者提供 “算法商城” 式体验,委办局可在线测试 “垃圾分类识别”“施工占道检测” 等能力并申请调用;后者支持对话式操作(如 “显示本周秸秆焚烧事件 TOP3 区域”),直观呈现感知、算力、事件运行态势。

在实际应用中,悠然智擎城市治理空间智能体的价值集中体现在三大维度:
通过感知设备跨部门复用、算力动态调度,某地级市项目减少摄像头重复部署约 1200 路,算力闲置率从 40% 降至 15% 以下,直接降低 AI 基础设施投入成本 32%。
算法层面,依托 “少样本训练 + 自动标注” 工具,新增 “裸土未覆盖识别” 算法仅用 5 天,较传统开发周期缩短 80%;事件处置层面,无锡梁溪项目通过闭环管理,“暴露垃圾” 事件平均处置时间从 8 小时压缩至 2.5 小时,处置效率提升 69%。
基于城市治理大模型的数据分析能力,南京江北新区项目通过 “事件趋势预测”,提前 3 天识别出某路段 “汛期积水风险”,并联动市政部门预置排水设备,避免了交通瘫痪;在食品安全场景中,“明厨亮灶” 算法对 “未穿工服”“生熟混放” 的识别准确率达 95%,远超人工巡检效率。
目前,悠然智擎城市治理空间智能体已在多个国家级新区与省会城市落地,形成可复制的经验:
作为智慧蓉城城运平台的独家算法供应商,该方案接入摄像头近万路,提供 “社会治安、环境保护、防汛防涝” 等百余种场景算法,支撑公安 “高危人员轨迹分析”、环保 “秸秆焚烧监测” 等核心业务,算法调用量累计超 2800 万次,成为成都 “城市大脑” 的核心智能引擎。
梁溪区城市智脑基于悠然智擎构建 AI 中台,上线 8 大类 118 种算法,覆盖智慧城管、智慧社区、智慧渔政等场景,接入摄像头近万路。凭借 “事件智能处置” 与 “数据驱动决策” 能力,梁溪区成功入围 “2023 中国智慧城市发展水平评估 20 强”,并荣获 “网络化协同创优奖”。
针对新区 “视频资源多但应用浅” 的痛点,方案 1 周内完成平台部署与 37 种场景算法上线(含 “非法垂钓”“工地扬尘” 等),算法识别准确率超 95%,帮助新区实现 “从被动响应到主动预警” 的转变,某施工区域违规事件发生率下降 43%。
随着 2030 年城市全域数字化转型目标临近,城市智能中枢建设将呈现两大趋势:一是 “多模态感知融合”,即整合低空无人机、地下管网传感器、地面摄像头数据,实现 “天空地” 三维空间理解;二是 “大模型与业务深度耦合”,从 “事件识别” 向 “决策建议” 延伸(如自动生成 “交通拥堵疏导方案”)。
悠然智擎城市治理空间智能体的实践表明,城市中枢的价值不仅在于 “技术整合”,更在于 “治理模式重构”—— 通过打破资源孤岛、缩短智能链路,让 AI 真正融入城市治理的每一个环节。对于正推进智慧城市升级的城市而言,选择一套 “开放兼容、敏捷响应、成本可控” 的多模态中枢解决方案,将成为实现 “智能治理” 的关键一步。
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