随着城市智慧化转型的加速推进,城市基础设施的体系化、品质化、绿色化、低碳化发展成为新的时代课题。通过超前的布局进而建立起宜居、绿色、有韧性且智慧化的人文城市,多样化的智慧城市及园林建设对算力提出了更高的要求和挑战:协同整合的全周期监管、精准高效的视频监控分析、城市环境的监测与养护,不同尺度的作业需要灵活且精细化的算力管理,如何将云计算、边缘计算等模块通过平台形成周期性的调度和协同管理,是智慧城市园林建设面临的关键问题之一。

日前,北京传奇携手浪潮信息,基于AIStation人工智能平台实现AI资源的高效协同管理与调度应用,为某智慧城市科技公司提供“城市园林 · 智慧大脑解决方案”。面向智慧园林“数据处理要求高、算法并行处理复杂度高、实时响应速度要求高、数据安全性高”等核心困境,针对环境构建、模型开发、训练及上线部署进行全链条的高效提速,将资源使用率与开发效率提升至90%以上,模型的部署时间更是从三天降低至几分钟。基于管理协同、决策智能、服务一体的全流程服务体系,助力平台服务更高效,智慧园林更“智慧”。
智慧园林,即是集“养护管理、资产管理、巡更巡检、环境监测、能耗监测”等数据资源,通过园林要素和事件的智能化识别、跟踪、分析和管理,利用物联感知、GIS地理信息等技术,实现“全域性、全天候、全覆盖”的园林监管体系。
随着业务的高速发展,智慧园林的精细化管理亟需大量的算力来收集并监测园林内的温度、湿度、空气质量、绿化率、病虫害,树木信息,人流量等要素的变化。这一过程需投入大量的时间进行跟踪研究,不仅需对海量的数据进行及时处理,还需使用深度学习技术对数据进行加工反馈。且由于园林人流访客呈现明显的峰谷值差异,节假日期间园林内人流量过大,由于前端感知设备及大数据分析所造成算力资源分配不足,无法依据各维度数据进行园林人流分析及人员车辆快速预警通知,给园林管理及指挥调度带来极大的难度:
针对某智慧城市科技公司智慧园林的建设需求,浪潮信息携手元脑生态右手伙伴北京传奇,基于AIStation平台,构建“城市园林·智慧大脑”。方案实现环境构建、模型开发、模型训练、模型推理、上线部署的全链条全面提速。

以数字化赋能生态,让青山绿水的生态“更智能、更智慧”。看荒山蝶变,观水清暗绿,望层林叠翠,用技术赋能场景,在山水格局中布局更多的智慧体验场景;塑造体系化、品质化、绿色化、低碳化的多元城市活力空间与智慧园林。浪潮信息AIStation为绿色城市智慧转型及大规模人工智能模型开发训练和场景应用打下了坚实的技术基础。未来,浪潮信息也将继续通过全栈智算能力赋能智慧园林业务创新,助力智慧城市生态转型和数字经济的高质量发展。
好文章,需要你的鼓励
美国连锁超市巨头Albertsons正在基于Databricks构建商品智能平台,整合产品、定价、促销与陈列等决策功能,目标是在2026年底前全面向门店运营商落地。该平台以Databricks Lakehouse存储零售数据,通过Unity Catalog与AI Gateway实现数据治理,并借助AI智能体Genie支持自然语言查询,帮助商家洞察销售趋势,提升决策效率。此举是Albertsons今年四项AI核心战略投资之一。
阿里Qwen团队通过引入强化学习和在线策略蒸馏,将Qwen-Image-2.0升级为Qwen-Image-2.0-RL,让图像生成模型真正学会人类审美,文生图Elo评分提升78分,图像编辑提升93分。
微软正将Windows 11打造成真正的AI操作系统。在Build大会上,微软展示了AI模型与智能代理如何深度融合进Windows 11,让用户通过自然语言完成系统操作。借助Windows ML框架,超过5亿台PC已可在本地离线运行AI任务,无需联网、无token费用、数据不离设备。Office、Photos、Teams等应用已支持本地AI能力,Adobe、WhatsApp、Canva等第三方也在积极跟进,企业级AI PC采购需求有望加速。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。