智慧化建设处于起步发展阶段，基础设施薄弱，应用相对滞后。

对接入的设备进行全生命周期管理，包括设备注册、配置、状态监测、远程控制等，实时掌握设备的运行情况。
作为监测设备的核心调度与协同中枢，可实现跨终端的数据感知、事件触发与协同响应，通过预设的联动策略和智能算法，让不同的设备能够根据彼此获取的信息自动进行协同工作，从而实现更精准、更全面的生态监测与分析。

构建全面覆盖保护区的感知网络

业务场景
随着国家公园智能化的建设，系统重产生的视图数据量巨大，且数据存储孤立无序。当前应用集中在事中布控、事后检索、检索查询等，应用单一，无法实现事前的预警。为提高国家公园数据治理的科学性与实时性，需要对抓拍的人/车/物进行聚档分析。

基于多模态大模型解决国家公园场景中搜索目标的关键一步，即可通过语言文字描述检索目标从而进行目标搜索。而传统算法方式，只支持已部署的算法结果识别，缺乏灵活性；支持多国家森林公园动物多样性发现和统计。

利用遥感光学、多光谱等大尺度监测数据，结合智能AI 算法，实现林地变化、植被生长状况、水域消减、水环境变化等多方位判别分析。

通过高点架设的视频监控设备，在远距离、开阔区域的场景下，实现哺乳类、鸟类等群居动物的野外监测。
使用红外相机，近距离拍摄各类野生动物活动影像，为野生动物的识别提供有效、清晰的影像数据。
通过安装声纹采集设备，搭配AI智能识别、实现鸟类、蛙类等具有特殊鸣叫物种的野外监测。
通过安装定位追踪器，实现对野生动物迁徙路线、迁徙时间、方向和停歇地的全过程动态监测。

基于多期卫星遥感与无人机航测影像，构建多源数据融合处理与智能解译体系，通过深度学习算法实现野生植物及其生境的自动化识别与精准提取，对比分析不同时期监测成果，动态掌握野生植物分布变化、生长态势及受干扰情况，提升保护管理的智能化与精细化水平。

收集林草、水利和气象部门监测数据和资源，整合国家公园内已建监测传感器，展示气象、水文水质、土壤环境监测数据，如温度、湿度、负氧离子、水文水质等气象和环境因子，重点开展大样地、植被监测样地的环境监测工作。

集成卡口监控、智能语音杆、红外相机等物联网设备，利用视频监控技术、人工智能图像识别技术等实现人脸识别、行为识别、机动车抓拍、车辆号牌识别、驾驶员人脸抓拍等人员、车特征数据采集，监测边界及重点区域，及时发现入侵、盗猎、采伐等违法活动，减少巡查和监管的人力投入，提高管理效率。

自然保护地丰富的自然资源具有极高的经济价值，因此各类违规活动时有发生，包括非法采矿、违规占用林地、非法捕猎、非法倾倒垃圾等，造成生态环境破坏，影响野生动植物栖息地。

利用移动定位及无线通信技术，对林区内指定的巡护对象、巡护人员、巡护任务进行精细化管理，配合移动端应用实现巡护信息在线填报、自动统计、智能分析，实时掌握巡护人员的工作情况。

业务场景

森林防火项目上为了达到火情不漏报，热成像前端加载小模型算法会上报大量误报，造成人工二次复核工作量较大。

现在引入大模型技术对火情报警做二次分析，可燃自动过滤掉太阳能板/工程车等有火点无烟雾的误报，以及过滤掉非林地火情报警（如农田上的秸秆焚烧等），大幅提升AI算法准确率，减少人工复核工作。

通过智能体实现灾害趋势蔓延分析、应急物资测算、处置预案智能推荐、应急指挥策略优化、灾害损失综合评估等功能，为应急指挥提供全流程辅助研判与决策支持。

系统能够帮助用户对自然保护地中的林木病虫害情况进行动态监测，实现规模化、日常化和低成本的林业病虫害灾害管理。

系统依托于有害生物自动化监测终端，实时采集并回传虫情数据，降低人工防治成本;从诱捕器布设、处置、鉴定、分析等方面，构建全流程业务闭环，通过统一鉴定，提高准确率，有效助力病虫害防治工作。

通过丰富酷炫的可视化主题以及数据可视化设计，帮助国家公园快速、高效、精准的实现业务数据展示，通过多维度的数据分析辅助管理和决策。

解决痛点
识别算法缺失、监测范围不够、监测手段单一

项目积淀
物联感知融合汇聚平台，接入管理物联网设备26000+台。
算法快速生成平台，多物种识别，解决海量数据分类难题，实现旗舰物种个体识别。
算法仓平台，算力资源调度处理海量数据1500+万条。

解决痛点
业务繁杂割裂，数据孤岛不互通，没有统一的展示平台。

项目积淀
数据智能分析中心，建立标准化数据仓库，打通数据壁垒，通过“一张图”呈现保护区情况。
快速识别聚档分析，特征聚类与档案自动生成，实现零散数据到"一人一档、一车一档”全生命周期管理。

解决痛点
东北虎、棕熊、野猪等猛兽进入村屯，对人类生活安全造成威胁

项目积淀
算法快速生成平台，精确监测猛兽入侵，有效降低猛兽对人类安全影响。
物联感知融合汇聚平台，接入并调度红外相机、视频监控、无人机等设备协同工作，实现立体防护体系。