监测智能体
「监测预警智能体」「监测报告解决方案」
监测预警智能体
“专家级” 能力实时在线
7×24 小时无间断提供专业级的灾害监测与预警决策支持，无需依赖人工专家实时值守。
预警分析过程可追溯且透明
能完整记录从数据采集、模型运算到风险判定的全流程，支持工作人员回溯每一步研判依据，确保预警结论的可信度与可验证性。
智能过滤无效预警降低误报率
有效剔除环境干扰、设备误传等无效预警，大幅减少非灾害性的误预警，避免资源浪费与公众恐慌。
最新规范查询
内置行业规范动态更新模块，可自动匹配国家及地方最新预警标准，确保预警等级划定、处置指引输出等环节均符合现行法规与行业准则。
预警智能体示例
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功能介绍 >
监测报告解决方案
RAG（检索增强生成）技术通过检索桥梁监测领域的结构化知识库 + 非结构化数据，为大模型提供精准、 权威的参考依据，解决大模型 “幻觉” 问题，使其生成的监测报告结论与建议兼具专业性和实用性。
核心作用
提升报告生成效率
传统监测报告结论与建议撰写需工程师整合多源数据、查阅大量资料，耗时耗力；结合 RAG 的大模型可在分钟级完成数据分析、结论推导和建议撰写，大幅缩短报告编制周期，尤其适用于大规模桥梁群的监测工作。
保障结论的权威性与一致性
大模型严格依据知识库中的行业规范和标准生成内容，避免不同工程师因经验差异导致的评定结果偏差，确保同类型病害的结论和建议保持一致，提升监测报告的公信力。
降低工程师的工作门槛
对于基层监测人员，大模型可基于 RAG 检索的专业知识，提供专业的病害分析和处置建议，辅助其完成高质量报告；资深工程师则可将精力聚焦于复杂病害的研判，实现 “人机协同” 的高效工作模式。
支撑养护决策的科学性
生成的建议可明确养护优先级、预估养护成本、推荐最优处置方案，为桥梁管理部门的养护资金分配、维修计划制定提供数据支撑，避免盲目养护或过度养护。
功能介绍 >
核心特点
数据驱动的精准性
数据驱动的精准性
RAG 技术可实时检索桥梁监测知识库中的内容，包括历史监测数据、同类型桥梁病害案例、行业规范（如《公路桥梁技术状况评定标准》JTG/T H21-2011）、结构设计参数等，大模型基于真实数据生成结论，避免主观臆断。在判断某桥梁支座老化程度时，大模型可检索同型号支座的疲劳寿命数据、过往更换案例，精准匹配病害发展阶段。
结论的结构化与标准化
结论的结构化与标准化
大模型严格依据知识库中的行业规范和标准生成内容，避免不同工程师因经验差异导致的评定结果偏差，确保同类型病害的结论和建议保持一致，提升监测报告的公信力。
知识的动态更新性
知识的动态更新性
对于基层监测人员，大模型可基于 RAG 检索的专业知识，提供专业的病害分析和处置建议，辅助其完成高质量报告；资深工程师则可将精力聚焦于复杂病害的研判，实现 “人机协同” 的高效工作模式。
多源信息的融合性
多源信息的融合性
生成的建议可明确养护优先级、预估养护成本、推荐最优处置方案，为桥梁管理部门的养护资金分配、维修计划制定提供数据支撑，避免盲目养护或过度养护。
应用领域
桥梁监测
边坡监测
隧道施工安全监测
隧道运营监测
隧道视频上云
道路检测
路网监测
水库、河堤监测
矿山监测
地基InSAR
无人机巡查
堤坝隐患险情探
测与排查
机场跑道监测
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