（一）基本情況

在勞動力短缺、人力成本攀升及高危清潔場景（如交通繁忙路段、深水區域等）需求增加的背景下，公司依托全國環衛場景布局，以及啟迪投資企業高級別智能駕駛技術沉淀，探索傳統作業模式向“人機協同”的新型智能環衛機械化作業模式轉型。

伴隨AI技術的異軍突起，多傳感器融合（激光雷達、視覺識別）、高精度定位及路徑規劃技術的成熟，使無人設備具備復雜環境自主作業能力。為無人設備的智能化與全天候作業提供了支撐。公司將環衛場景與無人清掃車+清潔船相結合，不僅降低人力依賴與成本，還提升了作業安全性（如夜間作業、危險區域清潔），并以電動化設計減少碳排放，助力智慧城市與綠色生態建設，實現環境治理效率與質量的同步優化。

（二）技術路線

1、AI技術及算法

路面無人清掃設備搭載多模態傳感器（激光雷達、攝像頭、毫米波雷達），通過深度學習模型實時識別道路障礙物，利用強化學習算法動態規劃清掃路徑，適應復雜城市路況。

水域無人清掃設備采用水面語義分割模型識別漂浮垃圾和水域邊界，結合聲吶和GPS數據，通過多目標優化算法避開船只、橋墩等障礙，同時優化垃圾打撈順序。

2、大模型及創新點

輕量化多模態大模型：多模態數據自適應融合，突破性解決低速環衛場景的長尾問題。

創新點：動態能耗優化算法，根據任務優先級和電池狀態自動調節清掃強度；支持多車協同調度，通過聯邦學習共享局部環境數據，提升整體作業效率。

3、處理的數據類型及規模

環境數據：激光雷達點云（每秒數萬點）、攝像頭圖像（1080P實時視頻流）、GPS/IMU定位數據、聲吶水深圖（1米分辨率）、水面圖像（2000張/小時）。

任務數據：清潔區域地圖、設備運行日志（如能耗、故障記錄）。

數據規模：單臺設備日均產生10-50GB數據，千臺規模年數據量可達PB級。

4、算力和存儲資源投入

邊緣計算：車載計算單元（算力約10-30 TOPS）處理實時任務。

云端支持：GPU集群（如A100/A800）用于模型訓練和數據分析，單次訓練消耗約100-500 GPU小時。

短期存儲：邊緣設備保留最近7天數據（約1-5TB/臺），用于本地優化。

長期存儲：云端存儲歷史數據與模型版本。

（三）應用情況

實現道路清掃保潔以及水域清潔無人化及智能化，通過激光雷達、攝像頭與強化學習算法，識別路面垃圾（如煙頭、落葉）并規劃清掃路徑，支持夜間作業與復雜天氣（如小雨）。基于聲吶、紅外傳感器與多模態AI模型，探測水面漂浮物（塑料、油污）并自動打撈，同步水質監測與污染源分析。

目前無人清掃車以及無人水域清潔船已在我司湖北咸寧、宜昌以及江蘇高郵等環衛一體化項目上試運行，2024年咸寧項目投入無人清掃車2臺，實現輔道以及背街小巷無人清掃，高郵項目投入2臺無人清掃車、一艘水域無人清潔船，實現輔道、人行道以及水域的無人清潔作業。結合目前項目運行的良好反饋，2025年將計劃追投超百臺無人清掃設備。

（四）主要成效

以江蘇高郵環衛一體化項目為例，該項目2024年共投入了2臺無人清掃車，傳統人工清掃平均2-3公里/小時，投放的無人清掃車作業效率達5-8公里/小時，覆蓋面積提升300%，綜合任務響應速度縮短至30秒內，整體作業效率提升2-3倍。事故率同比下降92%（搭載360°障礙物識別系統），碳排放減少55%（電動化+路線優化）。

針對該項目水域保潔作業，此前河道保潔手段現以傳統人力打撈為主，人力投入大，且效果差，水面漂浮物垃圾較多，影響美觀性，同事人工作業模式存在一定高溫中暑、落水等人員風險。本次試點水域共計覆蓋里程數9KM，原有保潔人員共10人，投入一艘無人清潔船后，僅需保留1人，負責對船只進行管理及垃圾清運即可，共省人員9人。經測算，按照以上智慧水域運維方案實施后，首年可降低成本28.55萬元，三年可降低85.65萬元，五年可降低142.76萬元，成本壓降比例達53.66%（設備設施按5年折舊計算）。為公司降本增效的同時，助力城市河道實現科技智能化建設，在科技化領域內發揮數字化、信息化、科技化優勢，最終實現城市環衛降本增效。

關于啟迪數字環衛

公司2020年12月成立，注冊資金20億元，經營范圍涵蓋城鄉環衛一體化運營、生活垃圾分類、城市大管家、鄉村綜合治理、智慧公廁建設與運營、園林綠化養護等。依托啟迪控股產業創新體系和產品應用體系，以產業主導、數字驅動、科技賦能為理念，以技術+裝備+運營為實施路徑，公司不斷變革傳統作業方式，將AI、物聯網、5G通信、大數據、云計算、區塊鏈技術等新質生產力的創新應用與傳統環衛設施設備結合，對環衛業務進行數智升級，推動環衛“全業務、全生命周期”的數據化、網絡化、平臺化、可視化、智能化管理。

目前，公司無人環衛業務（無人清掃車、無人清潔船等）已于全國多地亮相，進入全面試點應用階段，以新模式、新生態，為環衛帶來產業深度轉型變革。

注：本文封面圖片由豆包AI生成。

編輯：zbl

發布：zbl

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