一、港口智能设计助手

面向港口设计的方案生成与人工智能设计

智能推送：从"人找知识"到"知识找人"。传统设计需要工程师耗费数小时甚至数天查阅规范、案例和技术文档。而智能设计助手通过多模态语义理解引擎，将用户需求与港口知识库实时匹配，精准推送核心知识要素。

智能参数生成：借助智能模板系统，实现设计说明的自动参数化生成，为设计人员提供起点高、内容精准的基础框架，大幅度缩减手动撰写设计说明时间成本，使设计文档编制效率产生质的飞跃。

二、设计图纸尺寸智能审查

实现图纸标注的智能审查

提供了一套高效的算法接口，用户仅需上传 JPG/PNG 格式的图纸，即可获取标注错误的详细信息。该算法已成功部署并上线，传统单张图纸审核耗时约 10 分钟，而本技术自动审核仅需 1 分钟，工作效率提升了 90%。

三、工程算量助手

识别图纸中表格的单元框及其文字，实现图纸数据结构化。分析处理表格表头、行列信息，将表格信息转化为结构化数据，对施工工程量实现自动化计算。

已实现单元格及其文字识别匹配功能；后续着力解决合并单元格、特殊字符等问题，提高识别精度和算法准确性，目前算法精度达到业内领先水平。

四、BIM 设计软件智能助手

利用自然语言处理（NLP）技术，变革 BIM 系统人机交互方式，提升 BIM 智能化水平，用户能够通过自然语言快速高效地驱动 BIM 系统，实现复杂数据的快速检索与提取、智能化创建设计模型与优化。

五、公路病害自动检测

研究基于无人机及多种巡检技术结合的图像自动公路病害精准检测算法，构建公路病害“快速感知，精准诊断”技术能力，建立高自动化的模型算法调优解决方案。

六、公路精准气象 AI 识别与预测

基于 AI 气象算法融合多维数据（温/湿度、风速、能见度等），构建高速公路精准气象 AI 识别与预测系统。系统通过深度学习建模实现团雾、雨雪等局部区域气象的智能识别与分钟级预测，建立高速公路高精度气象预测模型，为道路安全管控提供实时决策支持。

七、路桥风险 AI 监测告警

针对高速公路隐患排查范围广、点位分散、多维度监测及动态变化等特点，综合运用 InSAR、北斗及新一代 AI 技术，结合电力线应用，构建 "识别 - 评估 - 监测 - 告警" 全链条智能体系，有效地解决现阶段公路地质灾害防治问题。

八、高速重点事件 AI 监测

针对高速传统监控存在重点行人及车辆的双重管理盲区，通过部署多模态 AI 重点事件监测系统，利用视觉识别与轨迹分析双重引擎破解管理难题，有效识别区分重点关注事件，并进行实时风险预判，自动推送分级响应方案（电子屏警示/巡逻车调度/车道管控）至指挥中心。

九、交通路口智能治理 车路云

利用雷视一体机、自动跟踪球机、事件监测单元、边缘智能体、信号机采集机动车、信号灯等交通要素数据，基于交通流模型和数字孪生引擎开展智能交通实验设备统一接入、感知数据标准建模、数据共享交换、智能交通业务联动应用与全息展示，实现交通系统事前仿真推演、事中路口信号控制 AI 秒级自适应优化、事后数据精准分析，单路口平均车流量提升约 17%，车速提升 10%，车辆平均等待时间减少 8%，有效提升路口通行效率。

十、“嘉禾”智慧灌区管理平台

打造包含“来水预报-需水预测-配水调度-取水分析-节水评估-水费计收”一体的数字孪生灌区管理平台。

案例：永定河数字孪生灌区

传统模式：需水预测多依赖人工历史经验、灌溉决策精准化水平不高，存在着巨大的用水浪费，难以满足现代灌区管理需求。

应用 AI 技术：研发“遥感-机器学习”耦合的智能需水预测模型，精准测算灌区作物需水，结合实时水位、气象态势，通过多智能体强化学习算法智能计算最优配水策略，重塑灌区输配水流程和管理模式，实现水资源最优配置和灌溉精准化。

永定河、攀枝花等多个灌区项目；帮助灌区平均节约 5.9%用水量，降低了约 60%/万亩管理成本。

十一、“如流”中小流域洪水防控平台

打造针对中小流域洪水防御四预“预报、预警、预演、预案”全过程、智慧化管理平台。

案例：锦江水生态治理项目

传统模式：模型预测计算量大、精度有限、实时性与响应速度欠缺，难以有效应对复杂多变的流域防洪形势

应用 AI 技术：利用融合“水文-时空”特征的图神经网络算法，智能分析时空关系水文数据地空间和时间关系，实现来水流量提前 3 小时“精准预测”，通过防汛平台靶向预警、直达一线，为行洪会商调度指挥提供有力支撑。

锦江水生态治理项目；洪水提前 3 小时+“精准预报”；避免洪水受灾损失超 1500 万元。

十二、“如蓝”河湖管理平台

打造了非现场巡河和现场河长巡河融合的智慧河湖创新管理模式。

案例：锦江水生态治理项目

传统模式：巡河效率低、问题发现滞后、协同能力弱，难以有效保护河湖生态与安全。

应用 AI 技术：利用细粒度视觉检测模型，实现河湖“四乱”的精准、”快速识别，通过水面垃圾聚集特征的业务逻辑校验大幅度提升单纯目标检测的精准度，实现河道异常实时监测与智能预警，有效提升巡河效率，强化区域河湖管理协同联动能力。

锦江水生态治理项目；发现问题 21.82 万个；巡河效率提升了 60 倍；异常风险识别效率提升了 80 倍。

十三、“问水”水资源调度平台

打造取用水监管、水资源配置、引调水分析的水资源调度平台，保障流域的用水安全。

案例：廊坊市水系连通项目

传统模式：引水、调水、补水等多源水资源调度场景分散，缺乏精细化协同调配策略与决策机制。

应用 AI 技术：通过机器学习算法分析降雨、径流、蒸发态势，提高流域水文模型的预测精度，利用强化学习和优化算法，制定水库、水电站、灌区等多源场景的最优调度方案，实现供水、发电和生态需求的动态平衡。

廊坊市水系连通项目；保障廊坊市内水系“全年全线”有水；综合提升 30%水资源利用效率。

十四、“水工卫士”水利工程全生命周期管理平台

打造“建设+运行"的水利工程管理平台，实现水利工程“建管养运”全生命周期智慧管控。

案例：重庆藻渡水库项目

传统模式：智能化决策支持欠缺、安全风险判别手段单一，难以有效保障水利工程的安全与高效运行。

应用 AI 技术：利用多模态大模型综合研判工程安全数据，预测变形、渗流、应力应变等物理量所表征的工程安全性态，及时发现安全隐患；结合时空大数据分析、机器学习等技术手段，实现对水利工程的运行状态和安全状况进行智能分析和决策支持。

重庆藻渡水库项目应用；累计发现施工人员安全问题 100+个；避免工程险情 37 次。

十五、北斗+AI 结构物监测平台

深度融合北斗厘米级定位与 AI 智能算法，通过实时采集桥梁、隧道等结构物的位移、沉降数据，实现毫米级形变监测。AI 模型对多维数据进行深度挖掘与模式识别，精准预警结构损伤风险，支持全天候自动化监测与科学决策，保障基础设施全生命周期安全。

传统模式：数据融合瓶颈、模型泛化不足、异常诊断准确率低、资源消耗高、成本高。

应用 AI 技术：应用交融大模型技术

定位精度突破：AI 算法优化北斗信号，复杂环境平面定位精度达 2 毫米，极端天气下稳定性提升。

安全预警高效化：结构物位移预警提前应急响应响应。

全生命周期管理：AI+数字孪生技术模拟结构物形变趋势，延长使用寿命。

十六、北斗+AI 道路资产智巡管理系统

以北斗高精度定位、多模态感知与 AI 分析技术为核心，集成激光雷达与多路相机实现道路病害厘米级检测（准确率超 95%），自动生成养护报告并管理 11 类公路资产。通过全链条数字化服务，提升巡检效率 3 倍，降低人力成本并延长路面寿命，适配国产化硬件，覆盖高速、国省道等多场景智慧养护需求。

传统模式：复杂场景下的定位稳定性挑战、多模态数据融合的技术瓶颈、AI 模型泛化能力不足、规模化应用的成本与标准壁垒。

应用 AI 技术：应用交融大模型技术

检测效率与精度突破：病害识别准确率超 95%，巡检效率提升 3-40 倍。

成本优化与资源集约：人力成本降低 30%以上，国产化硬件适配降本。

全链条服务能力升级：资产数字化管理全覆盖，科学决策支持。

十七、北斗+AI 船舶全息感知与协同调度系统

集成北斗厘米级定位与 AI 视觉分析，实时监控船舶异常行为及环境风险，动态规划最优航线。依托北斗+5G 构建智能搜救模型，救援效率提升 2 倍，支持多船协同调度，覆盖“感知-决策-执行”全链条，为智慧航运提供安全高效保障。

传统模式：人工依赖与效率瓶颈、决策主观性强、安全监控与风险预警不足（异常漏检率高、跨部门协同低效）、燃油管理粗放

应用 AI 技术：应用交融大模型技术。

安全监控与风险预警能力突破：异常识别准确率超 95%，航行风险降低 30%以上。

能效优化与成本节约显著：单船年均燃油成本节省超万元，维护成本下降 40%。

全链条智能化管理升级：“感知-决策-执行”全流程覆盖，救援方案生成效率提升 2 倍。

十八、基于 AI 大模型的建设项目安全管理平台

利用大模型深度学习技术，平台自动作出智能化决策，向施工领域提供高效、智能的监测与预警解决方案。

案例：淄博大健康产业园（实施中）

传统模式：需要大量人员实时查看监控画面，人力成本高且效率低，长时间容易导致疲劳，可能遗漏重要事件或误报。

应用 AI 技术：建立“生产安全监测与预警大模型平台”。针对现场施工环境，通过深入研究和应用人工智能技术，建设 AI 大模型机器人，结合工地的视频、IoT 数据，实现全天候、全自动、不受环境因素影响 7*24 小时的安全巡检、监测、告警。

成效：AI 技术显著提升了施工的安全性、效率和质量，同时降低了成本和风险，推动了建筑行业的智能化发展。

十九、施工项目安全综合管控

集成 AI 视觉识别、智能硬件及移动端技术，隐患排查治理、风险分级管控、危险作业审批、网格化管理、风险定点巡查、工序安全验收等数十项业务场景，为现场安全管理提供有效工具支撑。

案例：泾河新城市政道路工程项目

传统模式：依靠人工现场监督，导致浪费大量人力及人力成本；工人安全意识薄弱，监督效果不及预期，安全事故率高。

应用 AI 技术：AI 算法高效识别安全隐患并发送预警，减少主观判断；AI 佩戴式设备与配套小程序，提升了易用性和友好性。

应用 200+市政项目，安全事件响应和闭合时间综合缩短 50%以上，人员调度效率提升 40%，特定风险识别准确率可达 90%，培训和教育成本缩减 20%

二十、塔机顶升/安拆助手

基于 IoT 和 AI 技术构建，融合感知、分析、预警及传输能力的塔机顶升安全智能一体化监控装置；在塔机顶升、降节过程中，实现风险快速感知、实时监测、即时预警，打造全程闭环安全管控体系。

案例：陆丰中广核电项目，肇庆封开港项目

传统模式：工人凭经验操作，普遍安全意识淡薄，管理员无法实时监管作业状态，作业结束后没有追溯机制，高事故率，低管理率。

应用 AI 技术：AI、物联网、智能传感、视觉识别、数字孪生等技术，对塔上安拆人员的操作行为、塔机各关键部件、作业环境因素进行全方位监控，对出现的隐患自主识别和主动预警，有效减少塔机事故的发生几率。

成效：塔吊顶升作业部件 90%隐患可被自动分析和预警，管理成本缩小 40%，人员不安全行为 90%可被视觉识别预警。

二一、盾构管片防水材料粘贴智能机器人

通过视觉定位管片位置形态，算法控制机械臂完成清灰、涂胶、贴防水材料黏贴及锤紧等功能。

案例：青岛胶州湾隧道项目

传统模式：时间紧、任务重，人工效率低下；凭借经验黏贴，手工黏贴参差不齐。

应用 AI 技术：视觉定位技术，通过对管片位姿的感知和分析，计算相对位置变化进行贴胶和全方位检查，实现更经济、更精确的全自动管片贴胶。

成效：应用验证中，预计人工成本减少约 50%，作业效率提升约 20%，工程施工质量稳定性明显提升。

二二、建筑工程清单综合成本单价预测

利用 AI 技术充分发掘数据资产商业价值，以数据服务形式助力施工项目高效预算、成本预控、精益管理。

施工成本库（在研阶段）

传统模式：依赖专家经验、需要消耗大量人力收集数据、数据量大分析困难，效率低，成本高。

应用 AI 技术：机器学习技术、特征工程技术、集成学习模型，自动化调参等技术确保模型高效预测。

成效：建设建筑工程清单成本单价智能模型，实现标准清单成本自动归集和参考价预测，分析效率预期提升 30%以上，预测误差低于 8.5%。