鸿蒙+昇腾智算赋能城市生命线解决方案:从“被动处置”迈向“智能预警”的安全治理新范式

城市更新与韧性城市建设加速推进，燃气、供水、排水、桥隧、管廊等生命线设施运行压力与日俱增。面对风险“看不见、判不准、协同慢”的顽疾，基于鸿蒙物联、昇腾智算及行业智能体的联合解决方案，正推动城市安全治理实现从人工巡查到主动防控的跨越式升级。

传统治理模式下，燃气、排水、供水、桥隧等领域普遍存在“设备多、系统散、数据弱、协同慢”的困境。风险早期特征分散在不同部门、不同系统中，难以形成可研判、可调度、可闭环的合力。

这些痛点共同指向一个核心需求：城市安全治理必须从“单点检测”升级为“全域感知、智能研判、协同处置、持续运营”。

在AI驱动安全治理升级的背景下，算力已成为城市生命线智能化的核心生产力。依托高性能智算平台，方案为城市生命线场景提供模型训练、实时推理、多模型并发及全域分析能力；结合鸿蒙物联的统一接入、云边端三算协同与行业智能体应用，使燃气、供水、排水、桥隧、管廊、井盖、环卫等场景具备可复制、可推广的智能化底座。

支撑多源感知数据高并发处理和多行业模型并行推理。面向燃气泄漏溯源与外破风险识别、城市内涝时空预测、供水管网漏损诊断、桥隧结构健康评估、管廊环境安全识别、道路井盖环卫运行识别等自研模型，实现秒级到分钟级分析响应，满足全天候监测与应急快速处置需要。

围绕“感知接入—数据治理—模型训练—智能推理—预警发布—工单处置—复盘优化”全链条，构建安全可靠的技术链路。依托高性能硬件、数据平台、时空基座、AI平台及云边端协同架构，保障城市基础设施核心数据安全、稳定、可审计。

基于OpenHarmony构建统一物联接入标准，推动不同品牌、不同协议、不同类型的感知设备统一接入、统一管理、统一协同。端侧设备可实现状态自上报、异常自检、远程巡检和工单触发，大幅减少人工上井、上桥、入廊频次，真正实现“设备主动报问题”。

- 痛点： 

阀井、调压箱、老旧管线风险隐蔽，传统巡检和固定阈值报警容易发现晚、定位慢。

- 智能预警： 

融合压力、流量、可燃气体浓度、视频AI、施工报备等多维数据，对压力突变、浓度爬升、泄漏扩散、疑似外破等特征进行关联分析，输出疑似泄漏点、风险等级和影响范围。

- 处置闭环：

 结果自动关联周边管线、阀门、抢险资源，生成疏散范围、抢险路线和处置工单；事后复盘持续优化模型。

- 成效： 

告警确认时间由小时级压缩至分钟级，抢险派单效率提升约40%，事件闭环率超90%。

- 痛点： 

传统防汛依赖雨量阈值和人工会商，难以提前预判积水位置、深度和影响范围。

- 智能预报： 

融合短临气象、历史降雨、内涝事件、排水管网GIS、DEM高程、道路建筑空间数据及实时雨量/液位/流量/积水检测数据，滚动预测未来72小时积水位置、深度、风险等级及变化趋势。

- 联动处置： 

输出结果联动防汛指挥、排水调度、人员布控，辅助泵站启停、易涝点值守、交通管制等决策。

- 成效： 

单次推理仅37.52秒，支撑分钟级滚动分析；会商效率提升约50%，研判从“雨后处置”前移至“雨前预判”。

- 痛点： 

暗漏难发现、爆管影响大、局部低压投诉多，数据分散，异常定位靠经验。

- 智能分析：

融合压力、流量、水质、泵站工况、阀门状态、历史抢修、热线投诉及分区计量数据，对夜间最小流量异常、压力突降、流量突增、水质波动等综合研判，识别暗漏、爆管、低压及水质风险。

- 处置闭环： 

自动关联影响小区、关键用户、抢修队伍和阀门控制点，生成漏损区域、停复水范围、调度建议和抢修工单。

- 成效：

暗漏排查从“大范围人工查找”转为“精准定位”，异常定位时间缩短50%以上；爆管处置同步生成影响范围和抢修路径，投诉响应效率提升约30%。

- 痛点： 

桥梁超限、疲劳、形变；隧道积水、火灾；管廊缺氧、有毒气体、非法入侵——人工巡检频次有限。

- 智能研判：  

1.桥梁： 

融合挠度、应变、振动、倾角、裂缝、GNSS和视频数据，识别超限通行、冲击振动、结构异常及长期形变趋势。  

2.隧道： 

融合沉降、渗漏、通风、照明、排水和交通数据，研判积水、火灾、结构变形及通行异常。 

3.管廊： 

融合温湿度、水漫、氧气、可燃/有毒气体、烟感、门禁、视频和人员定位，识别环境异常、非法入侵、人员滞留及设备故障。

- 联动处置： 

对桥梁联动限载、封控、养护计划；对隧道联动通风、排水、照明和交通管制；对管廊联动作业审批、通风排水、巡检检修和人员撤离。

- 成效： 

结构健康分析由定期人工巡检升级为连续趋势研判，异常识别效率提升约50%；高风险巡检频次降低30%以上，突发事件响应缩短至分钟级。

- 痛点： 

道路病害、井盖异常、环卫质量等问题点多面广，巡查成本高，难以形成“发现—派单—处置—考核”闭环。

- 智能识别：  

1.道路病害：

 融合积水、裂缝、坑槽、交通运行和养护数据，支撑病害发现、易涝点管控和养护优化。 

2.井盖运行： 

通过异动、倾斜、位移、开启状态和水位变化检测，识别井盖缺失、异常开启、人员下井及强降雨顶托风险。  

 - 环卫效能： 

融合车辆轨迹、人员作业、垃圾满溢、视频AI和考核数据，提升清扫保洁、垃圾清运和应急保障效率。

- 运营闭环：

各类模型识别结果统一汇聚至监管平台，自动生成事件工单、处置时限、责任单位和复核要求，实现从“被动投诉”向“主动发现、自动派单、结果考核”转变。

- 成效： 

道路井盖问题发现效率提升40%以上，环卫考核由抽查式升级为过程化管理，工单闭环率超95%。

在某地市生命线感知运行项目中，针对老旧街区管线密集、低洼易涝点多、井盖和房屋风险点分散、跨部门处置链条长等难题，部署了数百台感知设备，建设“1+5+N”监管平台，覆盖燃气、供水、排水、井盖、房屋等重点场景。通过燃气泄漏溯源、供水压力异常研判、排水液位风险识别、井盖异常状态识别和房屋结构风险评估等模型，将原来依赖人工巡查、电话流转和经验判断的管理模式，升级为风险自动识别、告警自动推送、处置工单闭环、结果可视复盘的全新体系。