人工智能研究中心
基本概况
人工智能研究中心成立于2023年，主要任务是积极贯彻我司“为城市创造价值”的核心理念，充分发挥我院的行业研究积累和品牌优势，聚焦人工智能新技术研究和新技术应用，构建粤规科技行业技术门槛。研究中心与公司战略合作伙伴共建，通过对深度学习、多模态、通用人工智能、生成式人工智能等前沿技术研究，推动人工智能在智慧自然资源监测、海洋牧场智慧化等领域开展应用创新落地。
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基本概况
人工智能研究中心成立于2023年，主要任务是积极贯彻我司“为城市创造价值”的核心理念，充分发挥我院的行业研究积累和品牌优势，聚焦人工智能新技术研究和新技术应用，构建粤规科技行业技术门槛。研究中心与公司战略合作伙伴共建，通过对深度学习、多模态、通用人工智能、生成式人工智能等前沿技术研究，推动人工智能在智慧自然资源监测、海洋牧场智慧化等领域开展应用创新落地。
典型项目
团队介绍
人工智能研究中心现有团队规模超过30人，其中包括10名具有副高以上职称的专家。团队核心成员兼具扎实的理论基础与丰富的行业实践经验，覆盖人工智能算法开发、数据科学、智能系统设计等多个领域。研究中心不仅承担政府和企业委托的各类技术开发与应用项目，团队还秉承“为城市创造价值”的核心理念，充分利用我院深厚的行业研究积累和品牌优势，通过对深度学习、多模态、通用人工智能等前沿技术研究，积极推动技术创新，致力于将人工智能技术应用于智慧自然资源监测、海洋牧场智慧化等关键领域。
主 任：李永森 大数据与智慧城市研究院技术总监 高级工程师
副主任：满德如 城市发展研究中心技术总监 高级工程师
副主任：呼书杰 建筑设计院助理总监 高级工程师
副主任：黎柯宏 规划三所
主任助理：黄兰 规划二所
(中心成员)
研究方向与重要成果
研究方向：
一是开展人工智能前沿技术方法研究。拟持续跟踪人工智能发展趋势，开展前沿技术探索，补充我院在人工智能领域的研究缺失。二是推动关键领域人工智能应用场景落地。深入参与海洋牧场、智慧自然资源、数字乡村、智慧城市、智慧文旅等领域业务，开展应用场景创新研究，为我院积累一批基于人工智能的行业应用产品和解决方案。
1.面向国土空间安全监测场景：基于视频与地理坐标映射的空间定位技术，以及基于高点视频监测技术市场转化和规模化应用，AI的图像识别技术路线。视频数据与数据挖掘、目标检测、智能预警、地理信息等先进技术相结合。全面梳理城镇空间、农业空间、生态空间除耕地保护、矿山监测等场景，构建一套面向识别国土空间安全场景应用的人工智能框架和算法。初步完成实时监测实验场景的搭建，实现算法的应用。
2.面向智慧住建决策与管理：基于数据驱动的智慧住建决策分析模型构建，通过构建系统性的住建业务指标体系和数据挖掘分析方法，形成系统化的住建大数据分析应用模型，实现对住建领域各业务指标体系常态化监测和定期输出分析报告。充分发挥业务数据的作用，能够使业务管理人员和相关领导实时掌握城市住建领域的整体发展情况，初步实现以信息化数据服务为手段，提供市级层面住建领域高质量发展决策参考。
3. 面向乡村风貌AIGC设计生成：基于AIGC技术构建乡村风貌知识图谱，采集并制作乡村风貌设计数据集，研发部署辅助乡村风貌设计的图像生成专业大模型，初步实现乡村风貌设计效果图生成。
4. 面向工地安全场景：基于CNN-LSTM算法和yolov8神经网络算法，实现塔吊安全性预测和施工人员设备的识别与检测。
5. 面向城市交通场景：基于yolov8-deepsort网络架构，初步实现交通监控视频中车辆自动检测与统计。
6. 研究城市形态：通过图像降维、聚类以及卷积神经网络（CNN）技术，生成分析城市肌理的模型，初步实现城市肌理判定和地块属性识别。
7.文旅行业大模型：基于Stable Diffusion、ChatGLM、通义大模型等开源多模态大模型及语言大模型算法框架，研究面向文旅行业的智能问答模型、旅游产品海报自动生成模型和定制产品自动生成模型优化方法及技术路径。
代表项目：
《国土空间安全矢量地理图层与球形摄像机视频流映射关系研究》
《面向国土空间安全的违法行为图像识别研究》
《珠海市“智慧住建”决策指标体系研究（2023-2024年）》
《基于深度学习的乡村风貌图像生成（AIGC）专业大模型研究》
《智能工地场景监测系统的构建与应用研究》
《交通场景监测的创新与实证研究》
《城市形态肌理识别的方法与价值研究》
图1 面向国土空间安全的违法行为图像识别研究
图2 珠海市“智慧住建”决策指标体系研究
图3 基于深度学习的乡村风貌图像生成专业大模型研究
图4 智能工地场景监测系统的构建与应用研究
图5 交通场景监测的创新与实证研究
图6 城市形态肌理识别的方法与价值研究
