清晨六点，城市尚未完全苏醒，环卫工人老李已驾驶清洁车驶入熟悉的街道。然而今天，他手中的终端设备上，闪烁着一条不同寻常的指令：“优先处理朝阳路东段突发垃圾堆积点，原定清运路线已动态优化。” 几乎同时，城市环卫管理中心的数字大屏上，老李的车辆轨迹与其他数百辆作业车、无数传感器数据流共同勾勒出一幅实时流动的“城市清洁图谱”。这正是环卫领域AI决策支持系统悄然重塑传统工作模式的缩影。
传统环卫之痛：效率与精准的困境
长期以来，环卫作业高度依赖人工经验与固定计划，痛点显著：
资源错配固化： 固定路线与作业时间，无法感知垃圾产生量动态变化，常导致人车空转或垃圾堆积。据统计，某些区域因路线固化造成的燃油与工时浪费高达15%-25%。
响应链条迟滞： 依靠巡查或市民投诉发现突发污染（如偷倒垃圾、运输泄漏），响应处置平均滞后数小时，影响扩大。
考核维度单一： 清洁质量评价依赖抽查，主观性强且覆盖面窄，缺乏客观、持续的数据支撑。
规划决策模糊： 垃圾桶点布局优化、大型活动环卫保障预案制定，主要依赖历史经验，缺乏科学预测与模拟能力。
AI决策支持：环卫管理的“数字大脑”
AI决策支持系统通过融合物联网、大数据分析与机器学习技术，为环卫管理注入“智慧基因”：
1. 动态路径规划引擎： 核心在于实时优化。系统接入垃圾桶满溢传感器、车载GPS、历史清运数据、甚至天气预报、城市活动日历等多源信息。AI模型（如强化学习、遗传算法）动态计算出能耗最低、耗时最短、覆盖最优的实时清运路线与作业排班。某南方试点城市应用后，清运车辆日均行驶里程减少18%，燃油消耗降低15%，有效作业时长显著提升。
2. 智能事件识别与预警中枢： 城市“慧眼”无处不在。利用部署于重点区域的摄像头或车载视频，结合计算机视觉技术（如YOLO、SSD目标检测模型），
