Best Practices

实践案例

围绕真实行业场景沉淀可复用的落地路径，从业务需求、技术架构与客户评价三个维度呈现项目价值，技术底座统一为大模型、智能体、智能数据与数字孪生。

代表性实践

实践案例

某省应急厅

应急指挥调度平台

从突发事件研判到资源调度的一体化指挥实践

业务需求: 客户需要在突发事件发生后快速汇聚多部门信息，统一事件态势、预案、队伍、物资和现场反馈，减少人工转述带来的延迟和误差。
技术架构: 以智能数据底座接入应急、气象、交通、视频和物联数据，通过数字孪生呈现事件态势；大模型负责事件摘要、风险研判和预案匹配；调度智能体跟踪队伍、物资、通知和回执。

大模型研判调度智能体智能数据融合数字孪生态势

客户评价

客户认为系统把原先分散在多个部门的信息压缩到同一张态势图和同一条任务链上，指挥人员能更快形成判断，也更容易追踪任务是否真正执行。

实践案例

某市公安局

多部门数据融合驱动的城市风险发现实践

业务需求: 客户需要把公安、交通、消防和公共服务数据融合起来，持续识别城市安全风险，辅助重点区域管控、大型活动保障和事件处置。
技术架构: 通过智能数据平台构建人员、车辆、场所、事件和风险源的关联图谱；大模型将非结构化情报转为可检索线索；分析智能体持续生成风险摘要；数字孪生地图展示空间分布和影响范围。

大模型情报摘要风险分析智能体智能数据关联城市数字孪生

客户评价

客户反馈最直接的价值是跨部门情报不再只靠人工比对，系统能主动提示风险线索，并把复杂关联转化为指挥层能够快速理解的结论。

实践案例

某省资规厅

面向自然灾害监测预警的智能化管理实践

业务需求: 客户需要整合气象、地理、地震、隐患点和巡查数据，对灾害风险进行持续监测、分级预警和辅助处置，提升防灾减灾工作的前瞻性。
技术架构: 以智能数据治理统一多源灾害数据，构建灾害知识模型和风险指标；大模型辅助解释预警原因和处置建议；巡查智能体跟踪隐患点任务；数字孪生承载地形、风险点和影响范围推演。

灾害大模型巡查智能体智能数据治理风险孪生推演

客户评价

客户评价系统让风险识别从经验驱动转向数据和模型共同驱动，基层人员能看懂预警依据，管理部门也能更清楚地安排巡查和治理优先级。

三个案例都从一个明确痛点切入，先做小范围可验证闭环再扩展。告诉我们你的场景，我们按同样的路径给出可落地的方案。