排水管网淤积智能研判与清淤增效 从人工巡检迈向AI精准管护的运维革新
我国城镇排水管网累计里程已突破120万公里，服役超20年的管段占比超35%。住建部2026年排查数据显示，存在淤积隐患的管段占比高达42%，每年因内涝和溢流造成的直接经济损失超200亿元。《城镇排水管网运维"十五五"专项规划》首次将"管网淤积智能研判与预防性养护"列为重点方向，要求2030年管网完好率达90%以上。排水管网养护正经历从"堵了再疏"到"未堵先防"的范式跃迁——CCTV机器人、声呐检测、AI图像识别等智能感知技术，结合多源数据风险评估模型与AI清淤决策优化引擎，正在重塑运维的底层逻辑。本文从淤
医疗AI传染病智能监测预警方案
本方案以传染病防控“早发现、早报告、早隔离、早治疗”为根本遵循，面向各类法定传染病及新发突发传染病的监测全流程痛点，采用资深产品经理视角，结合智慧公共卫生建设、AI辅助防控与多源数据融合的行业趋势，综合运用人工智能（AI）、大数据建模、物联网感知、自然语言处理（NLP）、地理信息系统（GIS）等前沿能力，围绕传染病监测关键业务场景，打造“数据采集-智能分析-精准预警-快速处置-复盘优化”一体化智能监测体系。方案以多源传染病相关数据整合为底座，突出新发突发传染病精准识别与聚集性疫情预警两大核心，通过汇聚医疗
深度学习融合多源遥感实现蒸散发高分辨率全天候反演
蒸散发（Evapotranspiration，ET）是连接陆地水循环与能量交换的关键过程。获取高时空分辨率、全天候的蒸散发遥感数据，对于区域水资源管理、农业干旱监测和气候变化研究具有重要意义。卫星被动微波遥感能够实现全天候大范围陆面蒸散发反演，但空间分辨率较低；卫星光学遥感空间分辨率较高，但受云覆盖影响较大，时间连续性不足。如何兼顾全天候观测能力与精细空间信息，是陆地蒸散发遥感研究中的一个重要难题。近日，我院风云卫星遥感联合实验室李锐教授团队与人工智能学院、国家卫星气象中心、气象探测中心、空天信息创新研究