隨著《關于深化智慧城市發展 推進城市全域數字化轉型的指導意見》明確 2030 年全國城市全域數字化轉型全面突破的目標，“城市智能中樞” 已成為實現這一目標的核心載體。然而，當前智慧城市建設中普遍存在的 “廠商綁定導致擴展受限、感知設備重復建設形成資源孤島、算法落地周期長難以響應突發需求” 等痛點，正制約著城市治理從 “數字化” 向 “智能化” 的跨越。在此背景下，依托多模態大模型技術的城市中樞解決方案，開始成為破局關鍵 —— 考拉悠然推出的 “悠然智擎城市治理空間智能體”，通過 “一模型 + 一平臺 + 一門戶 + 一大屏” 的架構設計，為城市全域智能治理提供了可落地的實踐路徑。

行業痛點：智慧城市建設的 “四重困境”

從多地實踐來看，當前城市智能中樞建設仍面臨四大核心挑戰：

其一，資源孤島嚴重。據不完全統計，某省會城市各委辦局獨立部署的視頻監控系統中，重復覆蓋區域占比達 28%，且不同廠商設備協議不兼容，導致 “同一條街道，城管、交管、應急各有一套攝像頭” 的現象普遍存在；

其二，算力算法浪費。AI 算力按項目獨立配置，閑置率最高可達 40%；算法與硬件綁定銷售，新增 “違規戶外廣告識別” 等場景需重新采購設備，響應周期長達 3-6 個月；

其三，管理效率低下。城市管理者難以實時掌握 “現有 AI 能力覆蓋哪些場景、服務了多少業務”，業務部門申請算法服務需多環節審批，供需匹配效率低；

其四，事件處置滯后。傳統治理模式下，從發現 “道路積水”“垃圾滿溢” 等事件到派單處置，平均耗時超 8 小時，且依賴人工研判易出現誤報、漏報。

這些痛點的核心癥結，在于缺乏一套能夠統一管理感知、算力、算法資源，并實現 “數據 - 智能 - 處置” 閉環的中樞體系 —— 而這正是悠然智擎解決方案的切入點。

技術架構：“一核四體” 構建城市治理空間智能體

悠然智擎城市治理空間智能體，其本質是基于 “悠然無界大模型” 打造的 AI MaaS（Model as a Service）平臺，通過 “一核四體” 架構實現資源統管與智能賦能：

1. 一核：城市治理大模型 —— 智能決策的 “大腦”

作為中樞的核心引擎，該大模型以視覺感知為基礎，融合語言、語音多模態能力，具備三大關鍵特性：

? 場景化認知：可識別 “機動車違停”“秸稈焚燒” 等 13 大類 100 余種城市部件與事件，結合《城市管理執法規范》等知識庫，自動判斷事件嚴重程度；

 ? 本地化更新：通過提示詞工程與本地知識庫迭代，1-2 周即可適配 “本地化禁漁政策”“區域特色違規場景”（如老城區占道經營）；

 ? 自然交互能力：支持對話式檢索（如 “調取近 3 天某路段的車輛違停記錄”）、NL2SQL 數據查詢，無需技術人員即可生成治理報表。 

2. 四體：全鏈路能力支撐體系

圍繞大模型，解決方案構建了四大功能體，覆蓋 “資源接入 - 能力生產 - 服務輸出 - 態勢監控” 全流程：

? 感知接入體：兼容 GB/T 28181、ONVIF 等協議，支持海康、大華、宇視等主流廠商設備，單服務器可接入 4 萬路攝像機，同時實現 “一機多用”—— 同一攝像頭可疊加 “違停識別”“煙火檢測”“人員聚集分析” 等多算法，跨城管、消防、應急多部門復用；

 ? 算力算法體：納管 NVIDIA Tesla T4、華為 Atlas 300i 等主流 / 國產算力，動態分配推理資源；支持 API 與鏡像兩種算法接入方式，已集成 160 余種高頻算法，第三方算法廠商按標準封裝后即可上線，打破 “廠商綁定” 壁壘； 

? 事件管理體：實現 “感知 - 預警 - 研判 - 處置 - 審核” 閉環，大模型自動對預警事件二次研判（誤報率降低 40%），并按 “緊急 / 一般 / 輕微” 分級分發，處置結果通過圖像比對智能審核，周期縮短至 2-3 小時； 

? 服務交互體：包含算法服務門戶與運營大屏 —— 前者提供 “算法商城” 式體驗，委辦局可在線測試 “垃圾分類識別”“施工占道檢測” 等能力并申請調用；后者支持對話式操作（如 “顯示本周秸稈焚燒事件 TOP3 區域”），直觀呈現感知、算力、事件運行態勢。

落地價值：從 “降本提效” 到 “智能決策” 的跨越

在實際應用中，悠然智擎城市治理空間智能體的價值集中體現在三大維度：

1. 降本：打破 “煙囪式” 建設，資源復用率提升 30%+

通過感知設備跨部門復用、算力動態調度，某地級市項目減少攝像頭重復部署約 1200 路，算力閑置率從 40% 降至 15% 以下，直接降低 AI 基礎設施投入成本 32%。

2. 提效：算法開發與事件處置雙加速

算法層面，依托 “少樣本訓練 + 自動標注” 工具，新增 “裸土未覆蓋識別” 算法僅用 5 天，較傳統開發周期縮短 80%；事件處置層面，無錫梁溪項目通過閉環管理，“暴露垃圾” 事件平均處置時間從 8 小時壓縮至 2.5 小時，處置效率提升 69%。

3. 精準：決策支持準確率超 90%

基于城市治理大模型的數據分析能力，南京江北新區項目通過 “事件趨勢預測”，提前 3 天識別出某路段 “汛期積水風險”，并聯動市政部門預置排水設備，避免了交通癱瘓；在食品安全場景中，“明廚亮灶” 算法對 “未穿工服”“生熟混放” 的識別準確率達 95%，遠超人工巡檢效率。

典型案例：從 “試點” 到 “規模化” 的實踐驗證

目前，悠然智擎城市治理空間智能體已在多個國家級新區與省會城市落地，形成可復制的經驗：

1. 智慧蓉城：服務十余個委辦局的 “AI 底座”

作為智慧蓉城城運平臺的獨家算法供應商，該方案接入攝像頭近萬路，提供 “社會治安、環境保護、防汛防澇” 等百余種場景算法，支撐公安 “高危人員軌跡分析”、環保 “秸稈焚燒監測” 等核心業務，算法調用量累計超 2800 萬次，成為成都 “城市大腦” 的核心智能引擎。

2. 無錫梁溪：入圍全國智慧城市 20 強的 “智腦”

梁溪區城市智腦基于悠然智擎構建 AI 中臺，上線 8 大類 118 種算法，覆蓋智慧城管、智慧社區、智慧漁政等場景，接入攝像頭近萬路。憑借 “事件智能處置” 與 “數據驅動決策” 能力，梁溪區成功入圍 “2023 中國智慧城市發展水平評估 20 強”，并榮獲 “網絡化協同創優獎”。

3. 南京江北新區：1 周落地 37 種場景算法

針對新區 “視頻資源多但應用淺” 的痛點，方案 1 周內完成平臺部署與 37 種場景算法上線（含 “非法垂釣”“工地揚塵” 等），算法識別準確率超 95%，幫助新區實現 “從被動響應到主動預警” 的轉變，某施工區域違規事件發生率下降 43%。

行業趨勢：多模態融合將成城市中樞核心方向

隨著 2030 年城市全域數字化轉型目標臨近，城市智能中樞建設將呈現兩大趨勢：一是 “多模態感知融合”，即整合低空無人機、地下管網傳感器、地面攝像頭數據，實現 “天空地” 三維空間理解；二是 “大模型與業務深度耦合”，從 “事件識別” 向 “決策建議” 延伸（如自動生成 “交通擁堵疏導方案”）。

悠然智擎城市治理空間智能體的實踐表明，城市中樞的價值不僅在于 “技術整合”，更在于 “治理模式重構”—— 通過打破資源孤島、縮短智能鏈路，讓 AI 真正融入城市治理的每一個環節。對于正推進智慧城市升級的城市而言，選擇一套 “開放兼容、敏捷響應、成本可控” 的多模態中樞解決方案，將成為實現 “智能治理” 的關鍵一步。