物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

智慧城市与数字城市、智能城市的概念经常被混淆，其实三者之间是有区别的，智慧城市与数字城市、智能城市的区别也反映了人们对信息技术在城市发展中扮演角色和发挥作用认识的逐步深入。

智慧城市的定义

智慧城市是新一代信息技术支撑、知识社会下一代创新(创新20)环境下的城市形态。智慧城市基于物联网、云计算等新一代信息技术以及维基、社交网络、FabLab、LivingLab、综合集成法等工具和方法的应用，营造有利于创新涌现的生态。利用信息和通信技术令城市生活(ICT)更加智能，高效利用资源，导致成本和能源的节约，改进服务交付和生活质量，减少对环境的影响，支持创新和低碳经济。实现智慧技术高度集成、智慧产业高端发展、智慧服务高效便民、以人为本持续创新，完成从数字城市向智能城市，再向智慧城市的跃升。

数字城市、智能城市与智慧城市的概念演进

究竟什么是智慧城市？我们看到对智慧城市的认识还是一个逐步渐进的过程，智慧城市经常与数字城市、感知城市、无线城市、智能城市、生态城市、低碳城市等区域发展概念相交叉，甚至与电子政务、智能交通、智能电网等行业信息化概念发生混杂。对智慧城市概念的解读也经常各有侧重，有的观点认为关键在于技术应用，有的观点认为关键在于网络建设，有的观点认为关键在人的参与，有的观点认为关键在于智慧效果，一些城市信息化建设的先行城市则强调以人为本和可持续创新。总之，智慧不仅仅是智能。智慧城市绝不仅仅是智能城市的另外一个说法，或者说是信息技术的智能化应用，还包括人的智慧参与、以人为本、可持续创新等内涵。综合这一理念的发展源流以及对世界范围内区域信息化实践的总结，《创新20视野下的智慧城市》一文从技术发展和经济社会发展两个层面的创新对智慧城市进行了解析，强调智慧城市不仅仅是物联网、云计算等新一代信息技术的应用，更重要的是通过面向知识社会的创新20的方法论应用。

从数字城市到智慧城市

数字城市是数字地球的重要组成部分，是传统城市的数字化形态。数字城市是应用计算机、互联网、3S、多媒体等技术将城市地理信息和城市其他信息相结合，数字化并存储于计算机网络上所形成的城市虚拟空间。数字城市建设通过空间数据基础设施的标准化、各类城市信息的数字化整合多方资源，从技术和体制两方面为实现数据共享和互 *** 作提供了基础，实现了城市3S技术的一体化集成和各行业、各领域信息化的深入应用[20]。数字城市的发展积累了大量的基础和运行数据，也面临诸多挑战，包括城市级海量信息的采集、分析、存储、利用等处理问题，多系统融合中的各种复杂问题，以及技术发展带来的城市发展异化问题。

新一代信息技术的发展使得城市形态在数字化基础上进一步实现智能化成为现实。依托物联网可实现智能化感知、识别、定位、跟踪和监管；借助云计算及智能分析技术可实现海量信息的处理和决策支持。同时，伴随知识社会环境下创新20形态的逐步展现，现代信息技术在对工业时代各类产业完成面向效率提升的数字化改造之后，逐步衍生出一些新的产业业态、组织形态[14]，使人们对信息技术引领的创新形态演变、社会变革有了更真切的体会，对科技创新以人为本有了更深入的理解，对现代科技发展下的城市形态演化也有了新的认识。

关于智慧城市与智能城市

智慧城市的四大基础特征体现为：全面透彻的感知、宽带泛在的互联、智能融合的应用以及以人为本的可持续创新，而智能城市主要强调的是前三点中的信息技术技术应用：

1、全面透彻的感知

通过传感技术，实现对城市管理各方面监测和全面感知。智慧城市利用各类随时随地的感知设备和智能化系统，智能识别、立体感知城市环境、状态、位置等信息的全方位变化，对感知数据进行融合、分析和处理，并能与业务流程智能化集成，继而主动做出响应，促进城市各个关键系统和谐高效的运行。

2、宽带泛在的互联

各类宽带有线、无线网络技术的发展为城市中物与物、人与物、人与人的全面互联、互通、互动，为城市各类随时、随地、随需、随意应用提供了基础条件。宽带泛在网络作为智慧城市的“神经网络”，极大的增强了智慧城市作为自适应系统的信息获取、实时反馈、随时随地智能服务的能力。

3、智能融合的应用

现代城市及其管理是一类开放的复杂巨系统，新一代全面感知技术的应用更增加了城市的海量数据。集大成，成智慧。基于云计算，通过智能融合技术的应用实现对海量数据的存储、计算与分析，并引入综合集成法（综合集成研讨厅），通过人的“智慧”参与，大大提升决策支持的能力。基于云计算平台的大成智慧工程将构成智慧城市的“大脑”。技术的融合与发展还将进一步推动“云”与“端”的结合，推动从个人通讯、个人计算到个人制造的发展，推动实现智能融合、随时、随地、随需、随意的应用，进一步彰显个人的参与和用户的力量。

4、以人为本的可持续创新

面向知识社会的下一代创新重塑了现代科技以人为本的内涵，也重新定义了创新中用户的角色、应用的价值、协同的内涵和大众的力量。智慧城市的建设尤其注重以人为本、市民参与、社会协同的开放创新空间的塑造以及公共价值与独特价值的创造。注重从市民需求出发，并通过维基、微博、Fab Lab、Living Lab等工具和方法强化用户的参与，汇聚公众智慧，不断推动用户创新、开放创新、大众创新、协同创新，以人为本实现经济、社会、环境的可持续发展。

数字城市与智慧城市的六大区别

对比数字城市和智慧城市，我们可以发现以下六方面的差异：

1、当数字城市通过城市地理空间信息与城市各方面信息的数字化在虚拟空间再现传统城市，智慧城市则注重在此基础上进一步利用传感技术、智能技术实现对城市运行状态的自动、实时、全面透彻的感知。

2、当数字城市通过城市各行业的信息化提高了各行业管理效率和服务质量，智慧城市则更强调从行业分割、相对封闭的信息化架构迈向作为复杂巨系统的开放、整合、协同的城市信息化架构，发挥城市信息化的整体效能。

3、当数字城市基于互联网形成初步的业务协同，智慧城市则更注重通过泛在网络、移动技术实现无所不在的互联和随时随地随身的智能融合服务。

4、当数字城市关注数据资源的生产、积累和应用，智慧城市更关注用户视角的服务设计和提供。

5、当数字城市更多注重利用信息技术实现城市各领域的信息化以提升社会生产效率，智慧城市则更强调人的主体地位，更强调开放创新空间的塑造及其间的市民参与、用户体验，及以人为本实现可持续创新。

6、当数字城市致力于通过信息化手段实现城市运行与发展各方面功能，提高城市运行效率，服务城市管理和发展，智慧城市则更强调通过政府、市场、社会各方力量的参与和协同实现城市公共价值塑造和独特价值创造。

智慧城市不但广泛采用物联网、云计算、人工智能、数据挖掘、知识管理、社交网络等技术工具，也注重用户参与、以人为本的创新20理念及其方法的应用，构建有利于创新涌现的制度环境，以实现智慧技术高度集成、智慧产业高端发展、智慧服务高效便民、以人为本持续创新，完成从数字城市、智能城市向智慧城市的跃升。智慧城市将是创新20时代以人为本的可持续创新城市。

参考资料：

创新20视野下的智慧城市：>

百度百科智慧城市：>物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

一、数据链路的传输
1/ 各台测量设备将检测信号转换成数字信息，组装成结构化数据，通过网络传输，到达显示终端。
2/采集系统的规则引擎模块对传感器获知的原始数据进行过滤、富化、转换，数字、波动图、柱状图等实时输出， 后台存储到数据库和本地服务器中以备复查。
3/ 服务器将数据通过互联网可以备份到云端，并展示给控制中心和其他终端用户。
二、选择合适的设备和方案
1、在车间生产线采样各种产品参数、专业设备要确定各种监测常量、测宽/测厚/测径/测长/测高/以及截面轮廓等数据，想要获取一些特殊数值，可能还需要定制特种设备。
2、对设备进行选取，传感器监测数据又与之前提到的配置产品这些数据流转方案不同，还需要考虑的是软件终端上面的具体开发。
3、对服务端进行业务开发，确定实现所需功能，确定接收设备数据和下发控制指令。
4、服务端程序，与传感器建立连接，与反馈终端关联，进行整体联调运行，这点就和各个设备端的上报数据有关，也是关键的一步，一定要专业的工作人员安装调试。
关于传感器数据采集方案大约的概述就是如上面说的这样，更加具体的设备选取和解决方案，还是需要大家自己去了解沟通，也希望能对大家有所帮助。

一、物联网(IoT)

物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术采集监控接入，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

例如，根据火车站的客流量和售票信息，运输机构可以重新安排火车路线，以满足不断变化的需求。同样， 健康 、安全和环境机构可以监控水体的污染水平，并通知负责人员采取补救措施。在某些情况下，物联网执行器可以在紧急情况下自动启动响应措施，例如停止向家庭住户供应受污染的水。

因此，物联网网络和传感器将本质上构成智能城市的神经系统，将关键信息传递给控制实体，并将响应命令中继到适当的端点。

二、大数据分析(Big Data)

智慧城市各个方面的应用将主要由数据驱动。借助物联网传感器和其他先进的数据收集方法，随着生成的数据量、速度和种类的增加，对大容量分析工具的需求将比以往任何时候都要大。

大数据分析工具已被政府用于广泛的应用，从预测城市特定区域的犯罪可能性到预防诸如贩运儿童和虐待儿童等犯罪等等。随着物联网能够从大量新资源中收集数据，大数据分析将在包括教育、医疗保健和运输等关键领域的所有领域中使用。

例如，大数据分析可以帮助教育部门发现诸如入学率低之类的趋势，从而防止出现此类结果。大数据还可以用于查找导致此类问题的原因并计划补救措施。因此，大数据将成为智慧城市政府的关键决策支持。

三、人工智能（AI）

基于物联网和大数据功能的将是人工智能。人工智能可以通过自动化智能决策来支持智慧城市的大数据和物联网计划。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

实际上，物联网发起响应性行动的能力将在很大程度上由某种或其他形式的人工智能驱动。在智慧城市中，人工智能最明显的应用领域是自动化执行大量与数据密集型相关任务，例如以聊天机器人的形式提供基本的公民服务。

然而，人工智能的真正价值可以通过利用深度学习和计算机视觉等先进的AI应用，以应对智慧城市运营中面临的问题。例如，交通管理人员可以使用计算机视觉来分析交通画面，以识别驾驶员非法停车的情况。计算机视觉还可以用来查找和举报与犯罪行为有关的车辆，以帮助执法部门追踪罪犯。

深度强化学习还可以用于根据智慧城市中的新兴需求自动优化资源。在强化学习的帮助下，政府可以提高其运营效率，因为这些AI系统可以凭经验变得更好。

四、5G

智慧城市建立在其不同部门的实时通信和共享信息能力之上，以确保运营中的完全同步。通过实现这种同步，政府可以确保其公民及时获得关键服务，例如医疗保健、紧急响应和运输。从而，不仅可以确保公民城市生活的便利，而且还可以改善他们的安全和整体福祉。

例如，在发生爆炸或火灾之类的紧急情况时，消防部门、城市救护车服务和交通控制部门之间的实时通信可以确保这些实体之间实现完美的实时协调，从而将人员伤亡降至最低。

为了实现不同政府实体之间的这种无缝通信，拥有一个能够以低延迟和高可靠性处理大量通信的通信网络非常重要。尽管实时共享大量数据，但通过使用5G通信技术，政府可以确保所有政府机构都能无缝协作。

五、增强现实（AR）

为公民提供及时的服务意味着确保为政府人员提供有效执行任务所需的信息。例如，必须向政府卫生中心的医生提供有关所治疗患者的信息。或者，应该给负责修复受损铁路线的工人更新轨道的布局，并准确确定受损零件的位置。

通过使用AR头戴式设备，此类信息可以在工人需要时立即实时转发给他们。这样可以最大程度地减少工人查找必要信息所需的精力和时间。从而使得他们可以立即采取行动。交通管理人员还可以使用AR通过智能眼镜或智能手机应用程序获取有关违章停车和被盗车辆的实时信息，提供城市交通运营管理的效率。

总而言之，以上这些智慧城市技术每一种都是相互依赖。要实现真正的智慧城市就要把这些技术有效结合起来。

我来说说我的理解吧，智慧城市的基础，就是物联网+云+AI，我理解什么叫智慧城市？那就是一个城市，都是数据，楼宇作为智慧城市的一类，当然是驱动智慧城市发展的重点

那么我们就来分析一下，首先有一个原则，楼宇内部的私人（企业私人）信息，是要保密的，不能融入智慧城市体系

首先，我们从楼宇的内部信息来分析。对于整个城市的公共管理而言，楼宇内部的信息可以聚焦楼宇的防火、防爆、防尘、污染等公共安全等安全相关的举措，这些楼宇原本的孤立的监控点，未来都可以作为智慧城市的统一的数据采集节点。

过去，这些公共资源相关的数据是无法直接送到城市的职能部门，而是由楼宇内部来监控，这样会导致城市安全职能部门的对意外性事件处理的时效性不足。例如如果楼宇发生火情，如果未来消防部门可以直接解控，一旦发生重大事故，消防部门可以直接到达现场，这样可以节约很多的宝贵的通知和确认时间

同时，智慧城市的精髓在于，这些信息点都不是孤立的，而是关联的。再以火警为例子。当然楼宇起火时，可以为消防部门联动到交通、公安管理部门，打通一条快速救火的通道，这也是信息关联的一个好例子

如果从楼宇对 社会 的附加价值分析，可以把楼宇公共资源统一的管控，例如车库、厕所、人防措施、医疗点等等，甚至可以把楼宇的人流密度统一监控，这样楼宇和城市的交通、管控可以有机的结合，实现智慧停车，智慧人流疏导等功能

这只是一个很小的例子，具体的楼宇和智慧城市之间，还有很多的粘性，例如智能用电，例如道路指引，这个需要具体场景具体分析

智能化浪潮席卷全球的态势下，人们对工作和生活环境的舒适度、便捷性、安全性提出了更高要求。同时，碳达峰、碳中和相关政策的出台，为建筑楼宇用能管理戴上“紧箍咒”。建筑楼宇产业的传统粗放型管理模式，已无法适应当前市场需求，亟需向精细化、低碳化方向转变。IoT技术被认为是建筑楼宇行业实现这一转变的重要手段。

首页面板信息集合了园区内各项监控信息概要，以三维场景为依托，应用虚拟仿真技术对园区建筑、设施、管线、园林进行全方位复现，初始化后的场景可对园区全景漫游，结合 HT 引擎强大的渲染能力，保证场景在 Web 中高效流畅地加载运行和场景优秀的可视化效果，仿佛置身于真实园区环境中。

创建园区物业内部管控模块，整合物业人员数据信息，可满足轻松应对日常执勤的管理要求。双击楼栋序号即可浮现对应楼宇的运维详情、值班信息、负责人资料，可自定义值班人员信息，为管理者进行人员调度指挥提供信息支撑。在健全企业服务意识的同时，也提高了跨部门跨层级沟通的效率，让全体职员都能通过网络实现协同工作和产业管理。

双击园区建筑，切换至线框模型，达成透明化建筑外观，通过区域边界划分，辅以动画展示，并在建筑楼宇旁以浮标的形式标注对应楼层功能，直观查看设备整体布局结构，结合让园区内建筑布局了然于目。

水电能耗监测

随着碳中和目标的提出，在如何系统科学地对企业减碳和绿色发展管控引导问题上，园区扮演着非常重要的角色。所谓“碳中和”园区是指在园区核算范围内，直接或间接产生的温室气体排放总量，一定时间内综合利用节能、减排、固碳等多种方式，通过产业绿色化转型、资源循环化利用、设施集聚化共享，在园区内部基本实现碳排放与吸收自我平衡。若想实现“碳中和”园区，需制定具体的减排战略，明确园区碳核算体系，如碳核算范围、排放源、核算监测形式等。

HT 水电能耗监测模块，集成园区水电气煤等动态能效环境数据，结合园区的生产消耗、污水、废料等污染物排放，展开对照明、空调、机房、水泵房等设施的用电检测、计量管理、能效分析和节能管理。支持选用不同颜色划分能耗等级，建筑颜色越亮象征能耗越多，当达到预警值时d出 2D 告警面板，在线推演能耗趋势分析，追溯用能过程，找出能耗漏洞，管理者可结合节能诊断功能，改善能源使用情况。

智慧电梯

通过底层应用接口，将获取到的各电梯位置分布、状态、速度、质检等信息进行同步上传。遵循电梯运载逻辑规则设立人流、载荷、烟火、行为等多种监督模式，面对不文明乘梯情况，系统通过自动识别、自动劝阻的方式规范人员乘梯安全。智慧电梯的出现驱动了电梯对故障自我诊断、远程遥控启停及预测性维护措施的科学管理，不但延长电梯的使用寿命，还减轻了维修负担。

当发生电梯运行数据超限时状态时，系统将根据应急预案流程自动告警至有关部门，并对故障现场进行追踪和回放，为管理者救援指挥提供科学的决策依据。可视化监管实现关键路径自动巡检，重点区域快速锁定，杜绝冲顶、断绳、触电、轿厢对重蹾底等事故的发生，为园区高效安全运维奠定坚实基础。

也可通过 HT 2D 可视化技术，“一张图”式切换园区电梯的运行参数，输出不同维度的数据解释。HT 可视化技术采用 B/S 架构，支持跨平台浏览，任何移动终端都可进行浏览，提供触屏设备的单指旋转、双指缩放、三指平移 *** 作，即使不在工位上的运维人员也可以通过手机或 IPad 进行监控和远程管控，不必再为跨平台的不同交互模式而烦恼，一改往日运维人员必须在主控室内进行管控的局限性。进而缩短故障响应时间，让电梯从被动感知转换为主动预防。

安防监控

为提升园区的安全管控效力，HT 支持无缝融合 HTML5 各项多媒体功能，联动各安防子系统，对公共、办公、设备间等全区域展开安防动态监测，当发现非法闯入、可疑分子、危险行为时自动定位报警，同时生成应急预案处理工单、 历史 报警记录等可视化需求图表。赋予管理者对园区安保工作进行流程化、制度化、全局化的数字管理。

消防管理可视化

消防系统

建筑的消防系统主要包括火灾报警系统、消火栓系统、自动喷水(喷淋)灭火系统以及疏散系统。HT 3D 可视化消防模块充分利用各类传感器，对重点区域及设施运行状态进行 724 小时的智能感知、定位、识别，搭配 HT 丰富的可视化组件，将采集到的各类信息呈现于两侧面板上，如消防部门值班情况、消防态势总体分析、实时监控数据、当前告警记录、各子系统运行情况以及重点区域场景监控等内容。

当接收到预警告警异常状况时，系统将自动触发消防告警装置，迅速在对应场景中呈现红色警告，以此告知管理者具体位置信息，结合灾情分析评估，自动生成救援应急预案。联动 HT 视频融合技术，将实际监控到的视频画面与 3D 场景进行融合，并让原本碎片化的视频在真实三维场景中全景可视，辅助管理者对场景进行实时态势感知、 历史 数据回溯比对等监测需求。

消防报警

为完善园区内整体消防事件统计和消防状态（报警率/故障率/屏蔽率）的记录，满足对园区消防资源分布、安全态势、消防设施状态的宏观监管，HT 2D 面板支持绑定园区内各类消防器材数据，如各楼宇内手动报警器、烟感、灭火装置的报警次数、故障次数及设备总数等，将相对抽象复杂的数据通过 HT 可视化图表进行清晰反馈呈现，在为消防管理工作提供远程高效的监督管理手段的同时，保障了园区消防信息的完整性、真实性和可追溯性。

设立消防报警功能可集中客观地反映园区内的消防现状，不仅巩固了消防部门的监管力度，还避免失控漏管所导致的财产损失和人员伤亡。

消防水系统

消防给水系统作为常用的灭火设施，对于火灾的扑灭至关重要,但以往的管理形式无法均衡有效监测设备的运行状态。

HT 场景针对铺设的市政消防给水管网路径做了高亮处理。融合智能感知设备数据，赋能其对建筑物中消防水的监视及控制调节作用，再结合 2D 面板将园区内重点监测的消防水压、液位、温湿度、流量等关键设备参数集中显示，可完全替代人工巡检。保证始终处于持续稳定的预定压力状态和有充足的水量，在火灾发生时能快速出水。

促进园区消防水务集约化发展，确保设施正常运转，为快速排除隐患，灭火救灾提供强有力支撑。

施工管理

一方面可满足安全、环境、巡更等各业务环节的扁平化、网格化监管，另一方面借助智慧化手段，帮助管理者在抽象数据中了解即时形势，减少人为因素对施工现场的干扰，实现工地的数字化、精细化、绿色化生产和管理。

本次案例是人工手动对园区内建筑、道路等细节进行三维建模，输出 OBJ 格式模型，通过 HT 引擎进行渲染，仿真还原园区整体布局。针对有建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）需求，HT 提供了 BIM 模型转 HT 图元的功能，可对 BIM 文件做轻量化处理，结合 HT 引擎强大的渲染能力，确保场景在 Web 中高效流畅地加载运行，降低开发成本。

人流/车流可视化监控

利用人脸识别门禁系统和通道闸的结合，使用非接触卡对人员(或物品)出入实施放行、拒绝、记录等 *** 作；利用这些系统和硬件管理，可以有效地控制人(物)出入，并将所有进出细节记录下来，实现对出入口的安全管理。建立园区人流/车流阈值告警触发规则，通过人员闸机、车辆道闸、视频巡检、电子围栏等功能对人流/车流态势风险进行分析研判。针对可疑人员车辆停滞过久或越界情况，系统立即告警至相关部门进行人工干预，提供精确定位、轨迹回放、动态追踪。

人流

车流

全要素规范和优化出入园区的人流/车流/货物路径，防止外来输入风险，构造安全管理和综合应急处置一体化感知体系。

楼层场景可视化

办公区可视化

双碳政策推行之际，Hightopo 积极响应绿色建筑号召，致力于打造炫酷、绿色、新式的智慧办公区域。为方便物业园区对建筑楼层布防的统一协调部署，系统支持查看每层楼的区域功能、铺设陈列、公司布局信息，并在 2D 面板中准确直观地记录每间办公室的能耗负载、用电使用、垃圾回收情况及消防设施状态，进一步细化了园区各楼层间能源运行的基础数据，帮助管理者发掘信息资源的内在价值。

冷源设备间

这些设备常年处于开放性的工作状态，没有形成一个闭环回路，只要接通电源，设备就开始运作，以至于它们的运作状态、进程、能耗数据均无法实时获取呈现，更不必深入改善和节约能源。

通过 HT 引擎强大的渲染功能，真实还原冷却塔、冷水泵、冷水机组、冷凝泵设备的运作效果，选用不同颜色对各管线运作内容进行区分。可实时显示冷源设备的转速、AI 预测值、平均速率、负载流速等设备的动态数据，同步采集环境参数（温湿度）、系统能效指标（机房 COP）、系统运行数据（冷冻水温差、分级水器压差等）以及主机负荷等多重指标于 2D 面板中，创建多参数实时监测。

增添终端智能节能控制系统，实现根据温湿度变化，对楼宇内部的送风温度、水阀开启和风扇频率进行智能调节，不仅确保终端使用的舒适度，还能优化设备的运行状态和运作时长，降低能源消耗，延长设备的使用寿命，减少维护人员的工作力度。

停车场可视化

运用 HT 三维仿真停车场场景，接入停车场管理系统数据，可直观查看园区内外部访客、预约等车辆的进出、停泊、空位情况。支持迎合当前新能源 汽车 发展趋势，根据停车场内部车位的真实规划，运用 HT 3D 可视化技术在场景中同步设置车辆充电桩，展示园区充电桩分布区域及有无空位，结合 2D 面板展示充电占比、里程、功率等情况。帮助园区提升进出效率及用户停车体验，降低人工管理成本。

通过App控制屋内温度、湿度等，智能化安防系统24小时电子巡更，智能车辆识别系统防止陌生车辆穿行小区……随着物联网技术的发展，智慧住宅让业主享受到更舒适便利的居住环境。

安徽省计划用5年左右时间，在全省建成一批智慧住宅示范项目， 探索 总结出一套符合地方实际的智慧住宅设计、集成、施工、交付和销售等方面的经验，以点带面全面推开。同时，要求将智慧住宅建设纳入全装修住宅管理、开展智能家居应用场景展示、加强智慧住宅通信系统建设。

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