解决方案
把环保场景拆解成数据、模型、决策与行动四个层次，先用公开数据完成方法验证，再与早期合作方迁移到现场试点。
环保 AI 样机与试点方案
从公开数据验证到现场试点迁移
三种演示形态,匹配不同决策阶段
同一套技术能力,可以按在线演示、方案论证、沟通培训三个阶段组织成不同形态。
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。
系统集成与定制
为试点预留数据库、地图、权限和第三方系统接口，减少后续重复录入。
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。