城市生命線是維系現(xiàn)代城市運行的“血管”與“神經(jīng)”，涵蓋燃氣、供水、供熱、排水、橋梁、綜合管廊等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。隨著城鎮(zhèn)化進程加速，傳統(tǒng)監(jiān)管模式面臨數(shù)據(jù)孤島、響應(yīng)滯后、風(fēng)險預(yù)測能力不足等痛點。數(shù)字政通，作為政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的先行者，深度融合DeepSeek大模型技術(shù)，為守護城市生命線注入全新活力，推動城市安全治理從“被動搶險”向“主動防御”轉(zhuǎn)型。
一、城市生命線安全監(jiān)管的三大挑戰(zhàn)
基礎(chǔ)設(shè)施老化與系統(tǒng)復(fù)雜性
許多城市早期建設(shè)的燃氣管網(wǎng)、排水管道、橋梁等設(shè)施服役超期，特別是早期建設(shè)的供水、燃氣管道多采用鑄鐵、鍍鋅鋼管等材料，腐蝕、破損風(fēng)險高（如燃氣管道泄漏、水管爆裂，維護成本巨大。生命線系統(tǒng)高度互聯(lián)，單一故障可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，難以精準定位和快速處置。
數(shù)據(jù)整合與共享困難
供水、排水、燃氣、橋梁等系統(tǒng)分屬不同部門或企業(yè)，數(shù)據(jù)標準、格式、接口不統(tǒng)一，難以實現(xiàn)跨系統(tǒng)整合，監(jiān)測信息、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、標準規(guī)范、專業(yè)知識、評價指標等數(shù)據(jù)碎片化，形成“數(shù)據(jù)孤島”。同時，早期城市生命線建設(shè)時因技術(shù)條件限制或規(guī)劃不足，容易出現(xiàn)傳感器老舊、監(jiān)測點位覆蓋不足（如地下管網(wǎng)盲區(qū)）、數(shù)據(jù)傳輸延遲或失真的問題，影響決策可靠性。
智能化應(yīng)用與實戰(zhàn)效能不足
信息化平臺多停留在可視化展示與臺賬管理層面，缺乏深度分析、模擬推演與自動化處置功能；地下管網(wǎng)腐蝕、地質(zhì)沉降、設(shè)備老化等風(fēng)險具有隱蔽性與累積性，傳統(tǒng)人工巡檢僅能覆蓋15%-30%的潛在問題，風(fēng)險隱患的智能識別與預(yù)警不足；大模型、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)應(yīng)用仍處于初級階段，智能化場景不豐富，預(yù)測預(yù)警能力有限，實時響應(yīng)滯后，對復(fù)雜風(fēng)險的動態(tài)評估能力不足。
二、DeepSeek：城市生命線安全運行的守護者
打通“專業(yè)知識孤島”，構(gòu)建領(lǐng)域知識超級大腦
數(shù)字政通基于DeepSeek的規(guī)則引擎與深度學(xué)習(xí)能力，將散落的信息碎片重組為清晰的決策圖譜；利用主動學(xué)習(xí)技術(shù)，將典型案例的處置意見轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的決策規(guī)則；實現(xiàn)城市生命線安全監(jiān)管標準、知識、指標在數(shù)字世界完成“三位一體”的融合，能夠理解并快速回答行業(yè)監(jiān)管人員提出的各類問題。
多源線索聚合，打造跨部門協(xié)同“數(shù)據(jù)駕駛艙”
數(shù)字政通基于DeepSeek助力城市生命線安全治理完成從“直覺判斷”到“科學(xué)決策”的進化。通過圖計算引擎，自動關(guān)聯(lián)分散在不同部門的風(fēng)險隱患；通過因果推理模型，預(yù)測單一事件（如燃氣泄漏）可能引發(fā)的連鎖反應(yīng)；同時可在虛擬空間中模擬調(diào)配應(yīng)急隊伍、物資倉庫、避難場所等周邊資源，在重大風(fēng)險點識別輔助、重大危險源管控建議、應(yīng)急事件調(diào)度方案推薦等方面發(fā)揮關(guān)鍵性作用。
當AI學(xué)會“看世界”，讓風(fēng)險隱患更容易被發(fā)現(xiàn)
在燃氣入戶安檢、隱患綜合檢查中，借助拍照識別人工容易忽視或難以發(fā)現(xiàn)的隱患；在液化氣儲配站、天然氣調(diào)壓站等重大危險源處，或管線防護重點區(qū)域，借助視頻AI識別實現(xiàn)違法違規(guī)行為與敏感操作的動態(tài)感知。數(shù)字政通基于DeepSeek重新定義城市生命線守護的邊界，從被動應(yīng)對顯性危機，到主動化解隱性風(fēng)險。
三、AI+業(yè)務(wù)場景：賦能城市生命線的智能管理
數(shù)字人問答：更準確、更全面的業(yè)務(wù)知識庫
數(shù)字人全方面采集政策法規(guī)與行業(yè)標準、安全與應(yīng)急知識、設(shè)備與技術(shù)服務(wù)、用戶服務(wù)與業(yè)務(wù)流程等數(shù)據(jù)，讓客戶服務(wù)與咨詢、應(yīng)急故障處理、政策法規(guī)與行業(yè)標準、業(yè)務(wù)監(jiān)管實時數(shù)據(jù)等城市生命線安全運行相關(guān)的疑問都有"教科書級"解答。同時數(shù)字人將直接對接業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，實時匯聚各類數(shù)據(jù)，作為監(jiān)管駕駛艙輔助城市生命線安全管理者進行決策與風(fēng)險預(yù)判。
周邊關(guān)鍵要素分析：更靠譜的決策助手
收集管控/處置點的周邊要素并進行大模型計算，能夠為城市生命線管理者提供更科學(xué)、更充分的決策依據(jù)。例如根據(jù)周邊人員密集場所、危險源、應(yīng)急資源、重點區(qū)域等數(shù)據(jù)，分析事故發(fā)生的可能性與發(fā)生后的嚴重程度，完成重大風(fēng)險點風(fēng)險等級的識別輔助；例如基于周邊要素為重點危險源的管控自動匹配管控策略（交通管制/人群疏散/聯(lián)動搶險等），避免發(fā)生周邊次生衍生災(zāi)害；例如實時匯聚周邊3公里應(yīng)急資源（救援隊伍/物資倉庫/醫(yī)療站點等）與重點區(qū)域（人群密集場所/敏感特殊場所/危險源等），構(gòu)建動態(tài)資源熱力圖，為突發(fā)事件應(yīng)急處置推薦最優(yōu)應(yīng)急調(diào)度方案與處置策略。
相似隱患識別：更高效的隱患排查與處置
匯聚并清洗歷史隱患的排查信息與處置信息、做相似隱患的關(guān)聯(lián)搜索，能夠幫助城市生命線安全排查與隱患整治工作人員快速積累歷史經(jīng)驗，實現(xiàn)"新手秒變專家"的蛻變。例如在檢查上報時提供相似隱患的識別，能夠降低隱患排查工作對于檢查人員專業(yè)能力的依賴，輔助檢查人員做好類似隱患的判定，科學(xué)合理地確定隱患等級、整改時限等；例如在隱患處置時提供相似隱患的識別，可以進一步分析明確隱患對象存在的問題，提供管理建議，也可以方便處置人員借鑒歷史經(jīng)驗，更高效地完成隱患整改。
智能檢查上報：提升檢查效率，減少隱患誤判
在城市生命線行業(yè)日常巡檢巡查中，檢查人員通常要填寫較為完整的檢查內(nèi)容，記錄當前檢查的地點、對象，歸類并描述檢查中發(fā)現(xiàn)的問題，上傳現(xiàn)場圖片等。此時利用AI助手對圖片或文檔附件的識別和解析能力以及對歷史隱患的關(guān)聯(lián)能力，自動生成結(jié)構(gòu)化的檢查記錄文本描述、智能轉(zhuǎn)入上報流程，能為檢查人員節(jié)省了大量填報時間，同時還提升了問題描述和歸類的準確度，大幅提高檢查效率并減少人為誤判，也能夠有效降低同類問題的重復(fù)處置成本。
管線防護相似隱患智能去重：大幅提升核實效率
城市生命線安全管理部門在進行非法挖掘與第三個施工的監(jiān)管時，往往會通過AI視頻智能識別管線防挖掘的線索。由于視頻監(jiān)控固定拍攝的局限性和周邊環(huán)境的動態(tài)改變、光線的明暗變化，會產(chǎn)生大量重復(fù)的線索施工描述，給業(yè)務(wù)人員的核實對接帶來了一定的不便。因此，有必要對于識別的疑似挖掘行為線索，結(jié)合管線防護業(yè)務(wù)系統(tǒng)中上報或者對接的工程，通過空間位置由AI做去重并給出合并、保留等建議，減少重復(fù)線索工程處理。
易澇點決策建議：提升防汛決策的準確性與時效性
易澇點決策的智能分析與策略生成，能夠輔助監(jiān)管側(cè)用戶進行防汛防澇資源的合理規(guī)劃設(shè)施操作、減少能源消耗與設(shè)備損耗，同時加速應(yīng)急響應(yīng)、縮短積水處理時長，有效降低城市內(nèi)澇影響。數(shù)字政通借助DeepSeek的數(shù)據(jù)處理能力，深度剖析易澇點監(jiān)測數(shù)據(jù)，梳理歷史積水狀況并關(guān)聯(lián)周邊閘門、泵站啟閉時間，憑借對各積水點深度及對應(yīng)設(shè)施運作時間的學(xué)習(xí)，指導(dǎo)排水管理人員在不同積水深度下科學(xué)操作閘門、泵站，為城市管理者的防汛決策提供前瞻性支持。
養(yǎng)護方案智能推薦：保障城市基礎(chǔ)設(shè)施穩(wěn)定運行
在城市基礎(chǔ)設(shè)施養(yǎng)護場景下，針對排水設(shè)施損壞、道路破損等狀況，整合專業(yè)養(yǎng)護方案庫與歷史工單數(shù)據(jù)源，依據(jù)設(shè)施類型 - 損壞程度 - 養(yǎng)護方案關(guān)聯(lián)模型，快速匹配最優(yōu)修復(fù)方案，為市政養(yǎng)護人員提供專業(yè)指引，智能化推薦大幅縮減人工決策耗時，提升養(yǎng)護效率與準確性。用戶點擊方案推薦后，養(yǎng)護大模型自動讀取工單信息，精準輸出問題并匹配方案，涵蓋破損檢測方法、修復(fù)材料準備、修復(fù)步驟等標準化內(nèi)容，精準材料建議避免，浪費降低操作成本。
四、未來展望
當城市“脈搏”跳動在燃氣管道、供排水管道和橋梁隧道中，以DeepSeek為代表的大模型正化身智慧中樞，讓城市生命線安全看得見、管得住！未來，通過物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備實時獲取供排水、燃氣及各類地下管線監(jiān)測數(shù)據(jù)，依托多源數(shù)據(jù)融合與智能算法，實現(xiàn)內(nèi)澇預(yù)警準確及時、燃氣檢查便捷高效、工程施工精準推送，為應(yīng)急響應(yīng)提供動態(tài)預(yù)案；展現(xiàn)AI技術(shù)如何推動城市生命線安全從“被動應(yīng)對”向“主動防御”，當算法融入鋼筋水泥，城市正變得既有“溫度”又有“韌性”。