解决方案
把环保场景拆成数据、模型、软件和运维四个层次，方法先在公开数据上验证，软件交付到现场直接安装运行。
从方法验证到软件交付
方法在公开数据上验证扎实，再把软件交付到现场
四种交付形态,匹配不同决策阶段
成品软件管落地,演示和方案材料帮你在立项、评审阶段把事情说清楚。
现场软件交付
Production Software
适用阶段: 中标实施、技改升级与运行维护。
产出: 可安装运行的上位机软件与平台系统,含装机部署、点表对接、培训与维保。
查看工程交付 →在线数据引擎
Live Data Engine
适用阶段: 支持在线演示、试点方案评估和后续现场部署规划。
产出: 基于公开或样例数据的在线演示，自动刷新推理结果、地图展示和指标卡。
查看这类研究项目 →技术方案
Technical Whitepaper
适用阶段: 支持立项论证、招标答疑、数据对接和方案比选。
产出: 30-60 页方案，列明数据需求、模型架构、评估指标、部署边界和风险清单。
查看这类研究项目 →互动叙事
Interactive Essay
适用阶段: 支持向上汇报、专家评审、公众科普和内部培训。
产出: 10-20 分钟可浏览页面，把模型原理、政策边界和工艺路线讲清楚。
查看这类研究项目 →数据 → 模型 → 决策 → 行动 的端到端方法论
环保治理不是单点功能,而是一条需要先验证、再试点的数据链路。
数据采集
确认公开数据、样例数据或现场试点数据的来源、频率和字段口径，产出可建模数据清单。
数据治理
补齐缺失值、统一单位和时间轴，产出可训练的特征表。
模型训练
按场景选择 ST-GAT、XGBoost+LSTM 或 PINN，产出模型权重和误差报告。
推理与可视化
把预测值、置信区间和异常点写入地图、图表和指标卡。
自动化响应
把预警结果设计成通知、工单或复盘接口，作为试点部署方案的一部分。
我们先把现场问题转译成可计算的数据结构，再用公开或样例数据验证模型和界面；进入早期合作后，再把样机迁移到现场数据与业务流程。
技术能力清单
把公开数据、样例数据、算法模型和可视化界面组合成可试点系统。
数据采集与治理
把公开监测、样例 SCADA 字段、Excel 报表和第三方 API 统一成模型可读的数据表。
可视化大屏
把站点、趋势、异常和模型解释放进一张图，展示 30 秒研判界面应该如何组织。
智能预警系统
在 demo 中刷新异常检测结果，并为试点设计多级告警和处置接口。
AI 模型研发
按水质、大气、VOCs、土壤分别训练权重，并输出可解释性和误差评估。
工业上位机与系统集成
WinForms/.NET 上位机、PLC 与 SCADA 数据对接、SQL Server 历史库、报警与报表，交付到现场机器并预留第三方系统接口。
流程自动化
把异常识别、通知、处置记录和月度报告设计成可进入业务流程的接口。