城市运行总览
城市运行健康指数
活跃预警
--
--
交通拥堵指数
--
--
空气质量 AQI
--
--
人群聚集最高密度
--
人/㎡ · 热点区域
市政异常事件
--
物联感知 · 今日
江州市 · 多源时空融合态势图 仿真城市 · 点击事件查看详情
实时预警
各区运行健康指数
近 24 小时城市综合运行趋势
全市交通拥堵指数（24h 实测 + 未来 2h 大模型推演）
重点路口运行状态
主干道通行速度（km/h）
交通事件流（视频 AI / 卡口识别）
全市 AQI（24h 实测 + 未来 24h 推演）
污染物组分画像
监测站点 AQI 排名
水环境 · 声环境 · 其他指标
重点场所人流密度（24h 实测 + 演散场推演）
热点实时密度与风险阈值
最高风险点密度仪表
热点风险研判
设施感知总体状态
关键设备健康度（大模型剩余寿命预测）
设施异常事件与预测性维护建议
降雨 / 风速（实测 + 未来 6h 情景推演）
暴雨情景推演 · 影响评估
城市内涝风险点监测
研判任务配置
引擎就绪 · 当前使用本地仿真大模型
模型推理链
接入真实大模型（可选）
默认使用内置仿真引擎生成研判报告；如需接入真实大模型 API（OpenAI 兼容接口），请在下方填写配置。密钥仅保存在本机浏览器中。
历史研判
- 暂无记录
天枢大模型 · 态势研判报告
点击左侧「⚡ 开始智能研判」，大模型将融合当前多源时空数据生成研判报告。
平台定位
「天枢 · 城市运行态势识别与预警平台」面向大模型赋能城市运行态势识别与预警赛题构建，围绕交通运行、生态环境、人群聚集、市政设施、极端天气五大城市场景，实现"多源感知 → 时空融合 → 大模型研判 → 趋势推演 → 预警处置"的完整闭环，推动城市治理从"被动处置"向"主动预判、精准防控"转型。
技术架构
应用层
态势识别大屏风险预警发布趋势推演AI 研判报告预测性维护
▲
模型层
城市时空大模型（基座 LLM）LoRA 轻量化微调 · 指令优化时空图神经网络多模态编码器（视频/遥感/传感）Agent 工具链 · 规则交叉校验
▲
数据层
时空数据湖统一时空编码异构数据协同计算流式实时入库
▲
感知层（空天地一体化）
交管卡口视频 AI气象卫星/雷达环境 IoT桥梁/管网传感遥感影像12345 社情热线
核心技术创新
- 多源时空数据融合：对卡口、视频、气象、IoT 等异构数据统一时空编码，构建城市时空图，支撑跨源关联推断。
- 大模型轻量化微调：基于城市治理指令语料对基座 LLM 进行 LoRA 微调与指令优化，使其掌握"态势研判报告生成、预警分级、处置建议"等城市垂直任务。
- 趋势推演引擎：将时序预测结果注入大模型上下文，实现"数据驱动 + 语言模型推理"双通道的走势研判与置信度评估。
- 预警生成闭环：研判结论自动转化为结构化预警单，支持一键下发与跨部门联动工单。
演示说明与免责声明
- 本平台为竞赛原型演示系统，部署于 GitHub Pages 静态托管。
- 演示城市「江州市」及全部监测数据均为程序仿真生成，不对应任何真实城市；其中天气、事故、演唱会等均为内置演示情景。
- 大屏默认以 60× 加速时钟运行（自 16:30 起），以便在任意时间完整呈现"晚高峰 → 演唱会散场 → 暴雨"的态势演化过程。
- AI 研判默认由内置仿真推理引擎生成；也可在「AI 研判中心」配置真实大模型 API 实现在线推理。