DeepSeek大模型将在南充扫大街

智慧环卫大数据中心实时显示街面清洁情况等

7月27日清晨6点,顺庆城区路灯还未熄灭,58岁的环卫工罗世谷驾驶S1纯电清扫车开始打扫育英路,电机嗡嗡声取代了昔日的沙沙声。记者从从事顺庆城区环卫工作的南充中清环境科技有限公司获悉,目前该公司投入了不同功能的款智能环卫车,降低环卫工劳动强度的同时,借助大数据技术实现街巷从“扫干净”升级为“常态净”。

从扫帚到方向盘 环卫人工参与度降至30%

“以前从育英路到人民北路这段大约1.5公里的路程,靠扫帚得扫两三个钟头,扫得我腰都直不起来。现在,普扫加巡回保洁都不需要弯一点腰,轻松多了!”罗世谷拍了拍车身,言语间透着对这位“钢铁搭档”的感谢。几年前,罗世谷依靠“老三样”——大扫帚、簸箕、板车清扫,日均弯腰超2000次。

这场改变始于2023年。南充中清公司总经理耿昌武介绍,随着城市化率的不断提升,市民对街巷清洁的精细化要求已从“扫干净”升级为“常态净”。该公司报便主导编制《智慧环卫行业标准——全能机械化模式指南》(下称《指南》),采用的机械化新范式。如今在顺庆城区,该公司投用了639辆新能源环卫车:Q26深度清洁车好似“洗地机”用于冲洗街面,S29洗扫车吸扫垃圾落叶一气呵成,Q4高压清洗车对准果皮箱喷出强劲水柱,S09扫路车旋转刷盘卷走污水杂物……

在红光路,记者见证了《指南》中“复杂场景联合作业”的高效协作:两台Q1清洗车并排驶过,水流精准冲刷垃圾桶底座顽垢;紧随其后的S09扫路车旋转刷盘卷走污水杂物。“这种深度清洁,以前靠人工根本不敢想。”现场作业班长介绍,这套源自《指南》的“背街小巷深度清洁规范”,使垃圾滞留时间从平均20分钟缩短至5分钟。

耿昌武介绍说,《指南》通过从道路类型、作业场景、设备配比三个维度构建作业体系,其核心是让清洁作业“可量化、可复制、可优化”。以北城街道片区为例,按标准实施后,作业时效大幅压缩,人工参与度从100%降至30%,但路面垃圾滞留时间监测显示,清洁响应速度反而提升了4倍。

引入AI技术 环卫迈向“数据智扫”时代

上午9点,罗世谷将清扫车驶回中转站。他习惯性点开手机APP,屏幕上跳出一条新消息:“育英路完成率98%,请核查人行道落叶。”

消息源自位于南充中清公司8楼的智慧环卫大数据中心。

中心指挥大厅巨型电子屏流光闪烁。三维地图中,600余条街巷被分割成无数色块。“绿色代表按时完工,红色提示异常。”中心值班人员调出了罗世谷的作业轨迹:清晨6点05分启动车辆,8点20分完成普扫,平均时速8公里。“过去管理靠腿跑,现在数据自己说话。”耿昌武说。

大数据赋能下,连定额管理都变得“智慧”。系统依据道路等级、人流量等参数,为不同车型分配合适的作业面积。比如S1车定额1.5公里,Q4车负责4公里路段加20个垃圾桶保洁。正是这种精细化调度,让老罗和同事们告别了“人工眼手作业模式”。

“我们正升级系统,未来将接入AI视频分析,引入DeepSeek大模型,实现垃圾堆积自动识别、路径智能规划。”耿昌武说,待今年公司新增的100台小型清扫车全部到位后,环卫工劳作强度将再降40%。公司更长远的规划是构建“清扫-收运-处理”全链条数据可视化体系,600余条街巷的作业将通过“设备自动化+管理数字化”实现精准调度。

傍晚,罗世谷的清扫车驶回停车场自动充电,数据中心屏幕上当日数据开始汇总:机械清扫835万平方米,垃圾收运530吨,作业完成率99.7%。

顺庆城区街巷的清洁,正从“人工作业”迈向“数据智扫”新时代。

南充市融媒体中心记者 冯方雄 文/图

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更新时间:2025-07-30

标签:科技   南充   模型   大街   作业   环卫   街巷   庆城   清洁   数据   垃圾   扫帚   指南

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