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。

行业痛点：智慧城市建设的 “四重困境”

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。

技术架构：“一核四体” 构建城市治理空间智能体

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 MaaS（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：

1. 一核：城市治理大模型 —— 智能决策的 “大脑”

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。

2. 四体：全链路能力支撑体系

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。

落地价值：从 “降本提效” 到 “智能决策” 的跨越

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：

1. 降本：打破 “烟囱式” 建设，资源复用率提升 30%+

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%。

2. 提效：算法开发与事件处置双加速

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%。

3. 精准：决策支持准确率超 90%

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。

典型案例：从 “试点” 到 “规模化” 的实践验证

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：

1. 智慧蓉城：服务十余个委办局的 “AI 底座”

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。

2. 无锡梁溪：入围全国智慧城市 20 强的 “智脑”

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”。

3. 南京江北新区：1 周落地 37 种场景算法

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%。

行业趋势：多模态融合将成城市中枢核心方向

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。