浪潮信息携手北京传奇：AIStation助力城市园林，构建智慧大脑

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"。

全生命周期管理的AIStation平台，让智慧园林更"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：

• 首先，全平台全流程管理支持需求高。全周期生命流程的管理需求，要求平台必须实现园林内AI模型的开发训练与推理部署，打通从底层资源到上层业务间的全流程管理支持，进而实现对计算资源、数据资源、深度学习软件资源的统一管理。

• 其次，数据精度及安全性需求细。为了保证智慧园林系统的公园风景区、城市绿地管理、野生动植物保护、林木病虫害防治、生态工程等十二类核心业务数据的准确性和统一管理，这些项目必须有大量的开发投入与不断迭代升级，模型亟需定制化开发，进而真正满足场景需求的精度与安全性。

• 最后，数据处理及算力资源分配要求高。园林内日常产生的海量数据对算力及深度学习技术有着极高的需求。面对人流量大的时段，前端感知设备及大数据分析对算力资源分配需求度高，AI资源整合平台需满足园林管理所需的数据分析需求，进而实现园林人流分析及人员车辆预警。

浪潮信息AIStation："城市园林·智慧大脑"构建全流程的管理支撑

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。

• 在模型开发方面，浪潮信息AIStation平台实现了数据管理、性能调优、迁移学习等多工具的快速集成协同，加速园林数据模型开发迭代及一键部署。

• 在模型服务方面，通过AIStation可将园林（游客）人脸图像识别、OCR识别、语音识别、智能客服、智能风控等AI应用快读嵌入至园林管理场景中，实现场景识别业务的秒级部署及响应。通过对模型与算力的统一管理，智能算法在车辆视频分析中得到有效应用，实现道板停车、非机动车违停和无证摊贩设摊等行为的实时自动识别，并自动上报智慧园林平台，在提高工作效率的同时，减少了园林管理的人力成本投入。

• 在智慧算力方面，为达至算力资源最小损耗的调度成效，智慧园林对算力资源池化和虚拟化的技术要求极高。在元脑生态的能力矩阵之下，"城市园林·智慧大脑"方案实现算力资源的池化管理，创新的算力资源细粒度切分策略可充分利用闲暇时间训练任务，最大化地发挥计算资源性能，有效缓解开发过程中作业排队、资源挤占的情况。且在任务完成后，计算资源也会被自动释放至资源池，进而避免长期占用。

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。