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在人工智能技术深度重构人类社会的今天，碧兴物联以创新思维推动生态环境监测领域智能化转型。基于多维数据解析与行业深耕经验，公司构建了七大AI技术场景应用。碧兴物联通过不断创新与行业实践，正推动环境监测体系实现智能化跃迁。
七大核心应用场景
BESCIENT TECHNOLOGIES
构建 AI 驱动监测新范式
1
数值型数据智能预测
针对数值型数据，采用数值预测与回归分析，如对水质、设备故障进行预测的应用。
2
分类数据智能识别
针对分类型数据，采用逻辑分类与模式识别，如对生态环境监测数据进行有效、无效智能审核的应用。
3
多模态视觉处理
针对图像与视频数据，实现视觉信息处理，如对目标进行检测和对图像分类相关应用。
4
自然语言处理应用
针对文本与语言数据，通过自然语言处理实现数据的检索、文本生成、条件推理等，如大语言模型、AI智能问数，知识库检索和故障处理方案生成。
5
声纹智能分析
语音与音频数据，通过专业模型实现音频信息处理，如声源识别和自然声占比分析。
6
时序数据分析
通过时间序列模型进行动态序列分析，例如时序预测、态势预测应用等。
7
模态融合建模
针对多模态数据，可以做跨类型信息融合，如进行故障诊断（图像 - 数值联合建模）和通用场景识别（文本-图像）。
创新场景实践
BESCIENT TECHNOLOGIES
技术落地与成果应用
碧兴物联以 “技术 + 场景” 双轮驱动，在生态环境监测领域打造了多个标杆项目，推动 AI 技术从实验室走向实际应用：
1-智能水质预测：精准防控与科学决策
在广西壮族自治区部署的水质预测系统，通过多模态预训练模型模拟数据，实现提前 风险预警。部分水站水质预测一日准确率在90%以上，5日准确率在80%以上，有效对水质变化的提前预防和水质达标研判提供了科学依据。
2-光谱法水质监测：颠覆传统检测模式
研发结合碧兴物联在监测硬件和数据处理方面的能力，利用光谱对水质进行监测和对光谱数据进行反演，结合 “一站一模型” 的方式。
目前已实现了监测点环境质量的快速精准判别（如：COD、氨氮等指标），改变了传统方法过程复杂、判别较慢的问题。
3-图像AI，赋能安全性和生物多样性监测
利用AI识别、边缘计算等技术，碧兴物联承接部分国家站智慧站房的无人运维改造，在充分利旧的基础上，支持多路摄像头的实时识别，实现了人、船等30余个场景的智能识别，推动监测站点的安全监管和无人运维改造。
利用图像识别技术等算法实现鱼类、鸟类等物种的智能识别，碧兴物联在纳帕海湿地、深圳市生态红线项目、广州流溪河流域等地对鱼类、鸟类、动物进行智能识别，为当地生物多样性的监测和物种库的建设提供了助力。
4-噪声智能溯源：破解城市治理难题
针对城市噪声投诉占比较高的痛点，在城市噪声监测中，自然声、人声、交通声、广播声等混杂，如何区分噪声、自然声以及对声源进行定位一直是个难题。
碧兴物联利用人工智能技术对声纹进行处理，有效区分自然声和噪声，并对声源进行精准定位，为噪声的准确监测和噪声问题的快速解决提供强有力的支持。
5-大模型赋能运维：重构服务生态
基于多模态大模型开发的智慧运维平台，结合行业特点，打造了基于大模型的运维助手、智能问数等系列行业应用，该系列应用可有效结合客户现有系统平台、知识体系，快速搭建基于客户实际场景的行业智慧运维助手、智能问数应用，为现有平台赋能。
面向未来，碧兴物联正构建"感知-诊断-决策-验证"的全链条智能化行业应用。通过持续的研发投入，推动环境监测从"被动响应"向"主动预警"转型，持续深化"AI+"行业实践，构建人机协同的智慧监测体系专业配资财经网，助力生态环境治理现代化、数字化建设。
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