腾讯云支撑亿维股份构建林草与交通行业AI巡检体系

数据来源： 腾讯全球数字生态大会|城市峰会（演讲人：陈龙，深圳亿维锐创科技股份有限公司）

1. 应对海量异构数据的存储与传输挑战

林草与交通行业在推进数字化转型时面临三个具体技术瓶颈：

• 高并发传输压力： 多终端需同时上传大量数据信息及图片，特别是在移动巡检场景下（如高速行驶车辆），传统协议常面临带宽不稳、延迟高的挑战。
• 海量存储需求： 交通巡检业务每天新增数以千万计的图片，且需存储一年以上，对存储容量和持久性要求极高。
• 弹性算力缺口： 面对业务波动，服务器和算力资源需求呈指数级增长，尤其是AI推理对GPU集群的依赖。

2. 部署“端-云-智”一体化解决方案

深圳亿维锐创科技股份有限公司（亿维股份）结合腾讯云产品，构建了针对林草资源管理与交通道路巡检的垂直解决方案。

林草行业：国家公园资源管理平台

建立全域自然资源资产数据库与“天空地”一体化监测网络：

• 物种监测： 利用AI生物识别系统，基于计算机视觉和深度学习算法，对野保相机、巡护拍照、视频监控等终端采集的图像进行分析，根据外形特征、颜色、纹理识别物种（如黄腹角雉识别置信度达96%，南方红豆杉达96%）。
• 声纹分析： 通过前端声音采集设备获取音频，转化为波形和Mel频谱图，实现重点保护动物的声纹识别与种群多样性评估。
• 数字孪生： 打造多维交互式科普空间，提升公众教育效能。

交通行业：AI道路智能巡检系统

通过“终端+平台+云端”架构实现养护智能化：

• 终端硬件： 采用一体式AI道路智能巡检终端，集高清机器视觉相机、GNSS高精度定位、4G/5G通信、智能AI计算于一体，磁吸安装，支持边缘计算。
• 核心算法： 覆盖 42种道路病害（包括路面25种、路基1种、沿线设施10种、交安事件6种）与 36种道路资产（包括交通安全设施22种、服务设施4种等）。
• 平台软件： 提供数字驾驶舱（大屏端）、巡检业务管理（管理端）及移动APP，实现病害全生命周期管理与智能养护决策。

3. 提升业务处理效率与降低运维成本

通过引入腾讯云MQTT消息队列、对象存储（COS）及数据万象压缩技术，系统在关键指标上实现量化提升：

• 稳定性保障： 利用腾讯云MQTT的轻量级架构与低带宽消耗特性，解决巡检车辆在复杂网络环境下的海量数据实时传输问题，保障数据联通。
• 弹性扩展： 依托腾讯云中台GPU集群与TDSQL集群，支撑业务涨落带来的指数级算力需求。

4. 落地武夷山国家公园（江西片区）资源管理

亿维股份已将技术方案应用于武夷山国家公园（江西片区）资源管理平台。

• 功能实现： 该平台实现了“一张图总览”，涵盖本底资源专题、监测预警专题、保护管理专题及科普宣教专题。
• 管理维度： 整合了物种资源、无人机、管理站、监测设备资源、通讯资源及巡护员轨迹等数据，实现了对16111相关资源节点的统一管控与可视化调度。

5. 亿维股份的技术积淀与生态能力

选择该方案的底层逻辑在于企业具备成熟的行业资质与技术穿透力：

• 企业资质： 亿维股份成立于2006年，注册资本6000万，是国家高新技术企业、深圳市专精特新企业，拥有500+知识产权（发明专利、软著、检验报告）。
• 行业标准： 深度参与行业标准化建设，包括参编国家标准《信息技术大数据批流融合计算技术要求》、行业标准《超限运输车辆行驶公路管理系统技术规范》及团体标准《公路货运车辆超限超载不停车检测点系统技术规范》。
• 管理体系： 通过CMMI3集成能力成熟度模型认证，以及ISO9001、ISO20000、ISO27001等多项管理体系认证。