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元序智慧环卫管理系统覆盖清扫、收集、运输、处理、考核全链条,以AI智能调度为核心,自动规划路线、预测垃圾量,并通过视频AI监测作业质量,帮助城管和环卫企业提升效率40%以上,实现数据驱动的精准治理。

Key Takeaways
  • 覆盖清扫、收集、运输、处理、考核全链条闭环,实现人、车、物、事一体化管理
  • AI智能调度与垃圾量预测,自动优化路线和班次,作业效率提升40%以上
  • 数据驱动考核与合同付款挂钩,质量监测基于视频AI与传感器,客观可追溯
  • 开放API对接城市大脑,支撑智慧城市建设和城乡环卫一体化
  • 量化成效:清运及时率≥98%,设施完好率≥95%,市民满意度≥90%
Sản phẩm

AI调度驱动环卫全链条闭环

为城市环卫部门提供覆盖清扫到考核的数字化管理平台,实现效率提升40%、清运及时率98%

AI最优路线调度全链条闭环管理效率提升40%考核数据驱动城乡一体覆盖
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AI智能调度

基于道路与人流量,自动规划最优路线并动态调整作业频次。

质量实时监测

融合车载传感器与视频AI,自动识别路面垃圾与积水,质量可量化。

设施全周期管理

为公厕、中转站建立电子档案,覆盖建设、维护到报废全流程。

数据驱动考核

多维指标自动生成评分,与合同付款和续约直接挂钩。

城乡一体化

统一城乡作业标准和责任边界,消除管理盲区与卫生死角。

全景驾驶舱

人车物工单统一纳入大屏,实现一键调度与应急协同指挥。

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元序智慧环卫管理系统覆盖清扫、收集、运输、处理、考核全链条,以AI智能调度为核心,自动规划路线、预测垃圾量,并通过视频AI监测作业质量,帮助城管和环卫企业提升效率40%以上,实现数据驱动的精准治理。

Điểm chính

  • 覆盖清扫、收集、运输、处理、考核全链条闭环,实现人、车、物、事一体化管理
  • AI智能调度与垃圾量预测,自动优化路线和班次,作业效率提升40%以上
  • 数据驱动考核与合同付款挂钩,质量监测基于视频AI与传感器,客观可追溯
  • 开放API对接城市大脑,支撑智慧城市建设和城乡环卫一体化
  • 量化成效:清运及时率≥98%,设施完好率≥95%,市民满意度≥90%

产品概述

元序·智序体(Urban Sequence)是元序科技推出的城市级综合治理数字化平台,面向城市管理与公共服务领域,通过构建“数据基座+引擎组+智能基座+AI基座”的一体化技术架构,将分散的环卫业务转变为“清扫—收集—运输—处理—考核”全链条闭环管理。

本产品聚焦城市环卫管理这一公共卫生基础场景,以AI智能调度为核心、质量监测为手段、数据驱动考核为抓手,解决传统环卫作业中数据缺失、调度响应慢、考核主观、协同不畅等核心痛点。通过标准化作业、精细化调度、透明化考核,帮助城管环卫部门与环卫企业实现效率提升40%以上、垃圾清运及时率≥98%、市民满意度≥90%,推动环卫管理从“粗放作业”走向“精准治理”,是城市精细化管理与智慧城市建设的核心支撑平台。

核心功能

  • 环卫作业智能调度:基于道路等级、面积、人流量等因素,AI自动规划最优清扫路线与作业频次;结合GPS实时追踪与垃圾量预测,动态调整收运路线与班次,让每一辆环卫车、每一个工单都有最优路径。

  • 作业质量实时监测:整合车载传感器、视频AI与人工巡查数据,自动识别路面垃圾、积水、污渍等问题,实时监测道路洁净度与垃圾收集及时率,让作业质量“看得见、可量化”。

  • 设施全生命周期管理:为公厕、中转站、垃圾桶等设施建立电子档案,覆盖建设、维护、报废全过程;故障一键报修、进度全程追踪,公厕智能监测使用人数、耗材余量与异味浓度,降低设施失管风险。

  • 数据驱动考核评价:融合作业数据、质量监测、市民投诉等多维指标,AI自动生成区域/企业环卫作业评分,考核结果与合同付款、续约挂钩,以市场机制倒逼服务质量提升。

  • 城乡环卫一体化管理:统一城乡环卫作业标准与考核口径,打通城乡结合部责任边界,消除管理盲区与卫生死角,推动城乡环卫服务均等化。

  • 一网统管全景驾驶舱:将环卫车辆、设施、人员、工单统一纳入数字大屏,实现全局态势感知、一键调度指挥与应急协同,全面提升城市环卫管理效率。

技术参数

核心性能指标

指标目标值
道路机械化清扫率≥90%(传统模式60%-70%)
垃圾清运及时率≥98%(传统模式75%-85%)
车辆作业效率提升40%以上
设施完好率≥95%(传统模式70%-80%)
市民满意度≥90%(传统模式60%-70%)
环卫作业成本降低15%以上

架构能力

模块说明
标准基座统一作业标准、设施配置标准、考核评价指标
引擎组(七台)调度引擎优化车辆路线,流程引擎驱动设施维护全流程
能力中心作业管理、车辆监控、设施管理、考核评价等通用能力复用
数据基座汇聚作业、车辆、设施、考核数据的环卫数据湖
炼模(ModelForge)训练路径优化、垃圾量预测、考核评价模型
智能基座清扫路线规划、作业质量监测、辅助考核评价
AI基座视频AI路面洁净度检测、大数据垃圾量预测
认证基座作业人员身份认证、作业质量电子记录
开放基座环卫数据API对接城市大脑与公众服务平台

数据资产体系

数据类别主要内容
作业数据清扫面积、频次、路线、作业时长
车辆数据位置、轨迹、油耗、工况
设施数据公厕/中转站分布、状态、维护记录
质量数据道路洁净度、清运及时率、投诉率
人员数据环卫工人信息、出勤、作业量

注:具体硬件兼容性、接口协议等参数[待补充]。

应用场景

城市道路清扫保洁精细化管理

痛点:清扫作业面积大、路线凭经验、质量难量化,人工检查覆盖有限。 解决:AI综合道路等级、人流量等因素自动生成最优清扫路线与频次,视频AI实时识别路面垃圾、积水等问题并推送工单,实现“该扫的必扫、扫没扫可查”。

生活垃圾收运智能调度

痛点:垃圾产生量动态变化,固定路线收运常导致“满溢无人清”或“空车跑一趟”。 解决:基于历史数据与大数据模型预测垃圾量,动态调整收运路线与班次;车辆GPS实时追踪,异常情况自动预警,确保垃圾清运及时率≥98%。

环卫设施全生命周期运维

痛点:公厕、中转站等设施信息分散、报修流程不畅、维护滞后。 解决:为每座设施建立电子档案,故障一键报修、维修进度全程可追踪;公厕智能化改造实时监测使用人数、耗材余量与异味浓度,实现预防性维护。

环卫服务市场化监管考核

痛点:政府监管部门对市场化环卫企业缺乏客观过程数据,考核流于表面,服务质量难保证。 解决:系统自动汇聚作业轨迹、质量监测、市民投诉等多维数据,AI生成公正评分并与合同付款、续约挂钩,以数据说话、以机制促优。

城乡环卫一体化推进

痛点:城乡结合部责任边界不清、管理盲区长期存在,城乡作业标准不统一。 解决:统一标准与考核口径,打通城乡环卫数据链路,明确责任边界,消除卫生死角,推动城乡环卫服务均等化。

竞争优势

  • 全链条闭环,而非单点工具:覆盖“清扫—收集—运输—处理—考核”全链条,实现环卫人、车、物、事一体化管理,避免多套系统数据割裂。

  • AI驱动的智能调度与预测:基于炼模(ModelForge)训练路径优化、垃圾量预测、考核评价模型,从“经验调度”升级为“数据+AI预测调度”,作业效率提升40%以上。

  • 客观考核,数据可追溯:传感器+AI视频实时监测作业质量,考核结果基于过程数据自动生成,可追溯、难造假,为政府监管与合同履约提供刚性依据。

  • 量化成效显著:机械化清扫率提升至≥90%、垃圾清运及时率≥98%、设施完好率≥95%、市民满意度≥90%、作业成本降低15%以上,价值可衡量、可汇报。

  • 四层数据资产沉淀:从数据采集到智慧决策,形成作业标准库、维保知识库与最佳实践库,数据资产持续增值,支撑长期优化。

  • 开放生态对接:标准化数据API可对接城市大脑与公众服务平台,具备良好的扩展性与跨部门协同能力,符合智慧城市发展趋势。

目标客户

政府主管部门

  • 城市管理与综合执法局(城管局)
  • 住房和城乡建设局(环卫处/环卫科)
  • 环境卫生管理中心、城市精细化管理办公室

环卫服务运营企业

  • 市场化环卫服务公司(道路保洁、垃圾收运)
  • 环卫设施运营与维护企业
  • 城乡环卫一体化服务商

适用行业与场景

  • 城市人民政府及区县级城管环卫部门
  • 经济开发区、高新区、产业园区管委会
  • 城乡结合部及县域环卫一体化项目
  • 智慧城市/城市精细化管理集成项目

客户画像

  • 决策者:城管局局长、环卫处处长、分管副区长/副市长,关注环卫考核指标、城市考核排名与民生满意度。
  • 技术评估者:数字化/智慧城市部门负责人、环卫信息中心主任,关注系统架构、数据标准与接口开放能力。
  • 使用者:环卫企业项目经理、车队长、考核员,关注调度效率、工单闭环与考核公平性。

政策驱动

国家《“十四五”城镇生活垃圾分类和处理设施规划》《城市精细化管理指导意见》及2024年《智慧环卫建设指南》均明确提出环卫信息化、智能化要求,本产品直接响应政策导向,是智慧城市建设的优先落地场景。

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元序智慧环卫管理系统是元序科技推出的城市级环卫综合治理平台,采用数据基座、引擎组、智能基座与AI基座一体化架构,实现清扫、收集、运输、处理、考核全链条闭环管理。核心亮点包括:AI智能调度自动规划最优清扫路线与收运班次,结合垃圾量预测动态调整,提升作业效率40%以上;视频AI与传感器实时监测作业质量,确保垃圾清运及时率≥98%;设施电子档案支持全生命周期运维;数据驱动考核结果与合同付款挂钩,客观公正。系统适用于政府监管、市场化运营、城乡一体化等场景,并提供一网统管驾驶舱与开放API,支撑智慧城市建设。其核心差异在于以AI预测与闭环考核替代经验驱动,实现环卫管理精准化、可量化。

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