引言：城市洁净的挑战与机遇
随着城市化进程加速，传统环卫模式面临人力成本攀升、精细化管理不足、突发事件响应滞后等痛点。环卫作业亟需向智能化、精细化、高效化转型。人工智能（AI）技术的蓬勃发展为破解这些难题提供了全新路径。本白皮书旨在系统阐述AI技术在环卫领域的创新应用、核心价值及未来方向，推动行业智能化升级。
一、AI赋能环卫：核心应用场景深度解析
1. 智能清扫作业：
无人驾驶清扫车： 融合高精地图、多传感器融合（激光雷达、摄像头、超声波）与深度学习算法，实现复杂道路环境下的全自动路径规划、障碍物识别避让、高效清扫作业。大幅降低人力依赖，提升夜间及特殊天气作业能力。
智能洗扫车协同： AI优化喷水压力、刷盘转速、吸力强度等参数，根据路面污染程度动态调整，实现“按需清洁”，显著节水节电，提升清洁效果。
2. 智慧垃圾收运：
满溢智能识别与预警： 部署于垃圾桶/站的AI视觉传感器，实时监测垃圾填充高度，结合历史数据与季节因素预测满溢时间，动态优化收运路线与频次，杜绝垃圾外溢，降低空跑率。
智能压缩与装载监控： AI分析垃圾成分、体积密度，指导压缩设备高效运行；监控装载过程，防止超载或撒漏，保障运输安全与效率。
3. 设施智能管养：
公厕智能管理： 通过传感器网络与AI算法，实时监测厕位使用状态、环境指标（氨气、温湿度）、耗材余量，实现精准清洁调度、异味预警、节能控制与智能补货，提升如厕体验。
设施异常检测： 利用计算机视觉对果皮箱、中转站等设施进行自动巡检，识别破损、涂鸦、移位等问题，及时生成维修工单，保障设施完好率。
4. 人员安全与效能管理：
智能安全督导： 基于穿戴设备或车载摄像头，AI实时识别环卫工人不规范作业行为（如未穿反光衣、违规穿越马路）、疲劳状态，及时预警干预，保障一线人员安全。
作业过程监管与考核： GPS轨迹结合AI视频分析，客观记录作业范围、时长、效果，实现精准化、数据化的人员效能评估与绩效考核。
5. 环境监测与应急响应：
路面污染快速识别： 车载或固定点AI摄像头自动识别路面油污、渣土撒漏、大面积废弃物等突发污染事件，自动报警并定位，联动最近资源快速处置。
城市“洁净度”评价： 利用AI视觉分析海量
