小米官宣：2023年上半年出貨量中國第一！
今日早間，小米電視官方微博帶來消息，稱2023年小米電視上半年出貨量達到了中國第一，同時還表示小米電視的巨屏風暴即將開始。“公布一個好消息2023年#小米電視上半年出貨量中國
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隨著環境監測和設備巡檢工作的日益復雜化,傳統的人工路徑規劃方式正面臨效率和精度的雙重挑戰。企業和環保部門正面臨著采樣點數量的激增、采樣頻次的提高以及對時效性的更高要求。隨著合規要求的日趨嚴格,采樣工作需要同時考慮效率和標準化操作。鑒于多元化約束條件的增加(包括時間窗口、優先級、資源限制等),規劃難度呈指數級增長。鑒于傳統規劃方法已無法滿足復雜場景下的精準調度需求,智能化升級已成為必然趨勢,智能路徑規劃成為解決高精度調度與標準化作業難題的必然選擇。
一、路徑規劃引擎搭建
隨著業務場景智能化升級的推進,三維天地(301159)創新性地研發了路徑規劃引擎。該引擎深度整合多維度技術與行業特定需求,構建了高精度、高效率的可視化路徑規劃應用場景。引擎能夠處理前端輸入的地理信息以獲取地理數據,通過算法優化和多源數據融合,運用迭代優化機制計算出最短的閉環巡檢路線。
同時,引擎還能將路徑規劃以最優地圖路線的形式可視化展示,從而提高多個采樣點巡檢工作的效率。通過實現多采樣點的高效覆蓋與科學調度,顯著提升了數據采集的效率和質量,為巡檢采樣任務提供了科學合理的最優路徑解決方案。
二、引擎核心能力
三維天地路徑規劃引擎采用智能路徑規劃技術,全面覆蓋所有采樣點,最小化行駛距離,從而生成最優的采樣順序。最終,它能夠構建出最短的閉環巡檢路線,實現大規模點位組合的優化。這項技術在考慮實際路徑約束條件的基礎上,能夠在復雜環境下實現高效路徑的生成。
1、多源數據融合建模
用戶輸入的點位名稱及對應經緯度數據
高德地圖/天地圖等開放平臺的具體道路數據
三維天地將該引擎整合了地理信息數據、道路流量、交通狀況等多種數據源,構建了一個多源數據融合框架,為精準路徑計算提供了全面的數據支持,從而支持復雜的規劃決策和智能分析。基于采樣點的經緯度信息,并結合道路網絡結構,采用距離運算公式來計算球面距離,生成了表征距離的數據集。這些數據為路徑規劃算法提供了精確的輸入,進而實現了路徑決策的增強。
2、路徑優化
算法優化:采用改進型進化算法優化大規模和高復雜度的路徑規劃方案,引入局部搜索增強策略計算近似全局最優路徑。
組合優化:進化算法概率調整可以增加種群多樣性,平衡算法在廣度搜索和深度挖掘之間的能力,更有效地組合優秀基因,提高新解質量。
多次迭代優化策略:采用多種群迭代進化策略擴大解空間覆蓋范圍,得到多目標約束下的全局最優解,提升路徑規劃精度。
3、最優路線可視化
前端頁面與后端聯動渲染地圖路線,實現最優規劃路線的直觀顯示。
三、路徑規劃引擎應用場景
1、市場抽檢
針對市場安全抽檢,在區域劃分、樣品類別的復雜約束條件下實現抽樣最優路徑規劃,保證監管覆蓋率。
考慮樣品保存條件和實驗室處理能力的約束條件,合理規劃同一路徑上不同類別樣品的采集順序和數量。
結合季節性和區域風險因素,動態調整抽檢頻次和范圍,實現精準監管。
整合歷史抽檢數據,識別高風險區域,智能調整抽檢密度與頻率。
2、設備巡檢與維護
優化數千設備點位的巡檢路徑,平衡巡檢頻次與路徑長度。
結合工藝流程關聯性,生成關鍵設備群組化巡檢路線。
支持多復雜條件約束的路徑規劃,如設備維護優先級、檢修時間窗口等,實現多目標決策。
基于設備健康狀態動態調整巡檢頻率,合理規劃適配的巡檢路徑。
智能平衡日常巡檢與定期檢修計劃,實現資源最優調度。
3、環境監測
考慮樣品類型多樣性(水質、土壤、氣體)的保存條件差異,規劃最優采樣路徑與順序。
流域水質采樣任務中,結合水文數據動態調整采樣點優先級,確保關鍵數據采集時效性。
基于季節性變化和生態系統敏感性,設計分階段監測路徑,支持多樣本類型的協同采集路徑規劃。
整合氣象數據與污染擴散模型,生成針對性采樣方案,提高監測代表性。
4、采購運輸與貿易物流
多采購點的場景下,整合GIS數據、道路流量、價格和質量多維度約束條件,生成最優采購路徑和時序安排。
對實時路況進行分階段動態路徑規劃,智能應對交通擁堵與路況變化。
跨區域貿易物流中,整合鐵路、公路和航運多種交通方式,計算綜合成本最低的運輸路線。
大宗商品交易中,結合交貨期、倉儲容量和運輸資源約束,實現多批次、多節點的物流網絡優化。
支持季節性商品采購策略制定路徑規劃方案,平衡價格波動與庫存成本。
四、路徑規劃引擎展望
知識圖譜融合:融合地理信息、遙感數據等多維度知識庫,實現路徑規劃與業務規則的深度融合。構建行業特定知識圖譜,實現經驗沉淀與智能推理,提升系統自主決策能力。
多模式協同規劃:發展多模式交通工具協同的路徑規劃,如無人機、車輛、步行的最優組合方案,打造立體化監測網絡。
算法自進化:沉淀路徑規劃經驗,提升算法針對性和適應性,形成自進化的智能規劃引擎。通過深度學習與強化學習技術,實現算法持續優化與知識積累。
標準化與開放生態:推動路徑規劃標準化建設,促進不同行業間的技術協同和經驗共享,打造多場景適配的路徑規劃技術方案。構建開放的技術生態,支持第三方算法集成與應用拓展。
三維天地通過技術創新和場景深化,進一步促進了智能路徑規劃與行業知識的深度融合,致力于打造更加個性化和場景化的解決方案,實現從“感知-決策-執行”的全流程智能規劃。
同時,智能路徑規劃技術將在更廣闊的場景中發揮至關重要的作用,為企業提供科學的決策支持和運營效率的提升。三維天地將持續深化在智能路徑規劃領域的研究,構建全面的智能路徑規劃生態,建立路徑規劃技術的行業標準體系,以推動技術的融合與創新。
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