异常事件靠人巡
盗伐、偷猎、火点、违建靠人工巡护和热心市民举报，发现晚、覆盖不全。
Solution · 智慧生态
生态监测与预警体系，
让保护区有一个数字孪生。
面向自然保护区、湿地、林业、环保监管的智慧生态方案。把传感器、遥感、视频、巡护上报四类数据拉齐到中台，结合行业模型给出可解释的指标与告警 — 专家不再被无效告警淹没。
Pain Points · 生态痛点
发现晚、数据散、AI 讲不清。
生态保护数字化的三件麻烦事。AI + 中台能把这三件事一起解掉。
多源数据散在多个系统
传感器、遥感卫星、视频、巡护员上报数据各自为政，做趋势分析靠 Excel。
AI 给的告警讲不清
传统 CV 告警「这是异常」但解释不了为什么；专家审核工作量大。
Data Sources · 四类数据源
把保护区所有数据搬到同一个中台。
传感器、遥感、视频、巡护上报 — 四类数据接入后可被关联查询和综合分析。
地面传感器
温度、湿度、PM、噪声、水质、土壤传感网络的实时接入。
- LoRa / NB-IoT 接入
- 断点续传与离线缓存
- 传感器健康自检
遥感卫星
Sentinel / 高分系列遥感数据按需调度，做植被覆盖、火点、变化检测。
- 近实时影像下载
- NDVI / 火点 / 变化检测
- 时序对比与异常标注
视频流 / 红外相机
保护区监控、红外相机的人、车、动物自动识别与异常事件分类。
- 多目标检测
- 野生动物物种识别
- 可疑行为分类
巡护员上报
巡护员 App 上报位置、照片、文字描述，全自动归档与质量评估。
- 移动端 App 上报
- AI 辅助分类
- 地理位置自动校准
Solution Blocks · 四大模块
监测中台 / 可解释预警 / 行业建模 / 看板汇报。
不是只搞一个聊天助手。这四个模块由同一份数据、同一套身份串起来，保护区只需要一份合同。
全域监测中台
把所有数据源拉齐到一个中台，建立保护区的「数字孪生」，所有数据可查、可关联、可分析。
可解释预警体系
AI 给出告警时附带推理链：哪些数据触发了、为什么、历史相似案例是什么。专家审核效率显著提升。
行业建模与指标
针对林业、湿地、海洋、野生动物的垂域模型与指标体系，不是套通用 CV。
运营看板与汇报
保护区运营看板 + AI 生成的周 / 月 / 年汇报，对接林业局、环保部门的上报口径。
Product Matrix · 用到哪些产品
方案背后是 AI-OS + AiDo + 私有云。
AI-OS
提供数据接入、向量索引、行业模型评测、Agent 治理、看板基础能力。
AiDo Studio + AiDo
巡护助手、告警审核 Agent、汇报生成 Agent，按保护区场景持续迭代。
数科智云
保护区机房 / 政务云部署，敏感地理数据不出域。
Delivery · 落地节奏
四步走，从诊断到持续运营。
保护区诊断
和林业局 / 保护区管理处一起摸清现有传感器、遥感、视频、巡护数据现状，圈定首批场景。
约 2-3 周
数据接入与中台搭建
把传感器、遥感、视频、上报数据统一接到 AI-OS 中台，建立数字孪生与基础指标。
约 4-6 周
首批 AI 应用上线
先上「红外相机野生动物识别」或「火点变化检测」等单一场景，跑 1-2 个月看效果。
约 6-8 周
扩量与持续运营
加入全域监测、可解释预警、汇报生成；按月做数据复盘与下季度路线。
持续
FAQ · 常见问题
对接、识别准确率、合规、海外卫星 — 几个常被问的点。
传统的 CV 告警系统能不能保留？
可以。我们提供与主流林业 / 环保 IoT 平台、视频管理平台的对接 API。AI-OS 既可以做「上层智能化」插到现有平台旁，也可以做下一代统一中台。
野生动物物种识别准确率多少？
需要场地数据训练。通用模型对常见物种（鸟、鹿、熊、虎、豹等）准确率较高（>90%），但濒危 / 区域性物种需要现场采样训练。我们提供从数据采集到模型上线的完整流程。
敏感地理位置数据能在公有云上跑吗？
原始位置数据强烈建议走私有云。我们可以把 AI-OS 与 AiDo 部署到保护区机房或省级政务云，公网入口只暴露脱敏后的指标与可视化。
可以接入海外卫星数据吗（Sentinel 等）？
可以。Sentinel、Landsat 等开放遥感数据已经做了适配，也可以接入国产卫星（高分、资源系列）。商业遥感数据可按需采购对接。