城市环卫系统，如同城市的“新陈代谢系统”，其效率与智能化程度直接关系到城市形象、居民生活质量与运营成本。传统环卫模式依赖人海战术与粗放管理，面临人力成本攀升、作业效率低下、监管盲区众多、应急响应迟缓等痛点。人工智能技术，特别是计算机视觉、物联网与大数据分析，为环卫作业注入了全新的智慧基因，从被动清理转向智能预测、精准调度与主动维护。本文将深入探讨环卫 AI 模型的落地部署方案，为构建高效、洁净、可持续的智慧环卫体系提供技术路径。
一、 核心目标与技术架构
核心目标：
提效降本： 优化作业路线、频次与资源配置，降低人力与物力消耗。
精准作业： 智能识别垃圾满溢、路面污染、设施损坏等事件，实现靶向处理。
科学决策： 基于海量数据分析，预测垃圾产生、设备损耗，支撑管理决策。
实时监管： 实现作业过程、人员状态、车辆轨迹的全程可视化监管。
快速响应： 对突发污染事件、设施故障实现快速发现与处置。
整体技术架构：
感知层 (Edge)： 部署于环卫车、垃圾桶、中转站、重点区域的智能摄像头（支持AI推理）、各类传感器（满溢、温湿度、GPS等）、作业人员穿戴设备。
网络层： 利用4G/5G、NB-IoT、LoRa、WiFi等多种通信技术，实现感知层数据的可靠、低延时回传。
边缘计算层： 在环卫车、中转站或区域网关部署边缘计算节点，运行轻量级AI模型进行实时推理（如垃圾识别、路面污染检测），实现快速响应和带宽优化。
平台层 (Cloud/On-Premise)： 部署核心AI模型（如复杂场景分析、预测模型）、大数据处理引擎、GIS引擎、业务规则引擎、设备管理平台、可视化平台。提供数据存储、计算、模型训练/更新、应用服务支撑。
应用层： 面向管理人员（指挥调度中心、区域经理）、作业人员（司机、保洁员）、市民（反馈渠道）的各类应用系统（Web、移动App、大屏）。
二、 关键 AI 模型与部署策略
1. 智能识别与事件检测模型：
功能： 识别垃圾桶满溢、垃圾落地堆放、路面污染（油污、渣土、积水）、环卫设施（果皮箱、公厕）损坏、非法小广告、暴露垃圾等。
部署策略：
边缘部署 (优先)： 轻量化的目标检测模型（如YOLOv5s/v8n, EfficientDet-Lite, MobileNet
