大家好，我們是成都小火科技公司，今天是 2025 年 10 月 28 日，星期二。昨天收到客戶發來的消息，說他們用我們開發的 AI + 生態數據智慧大屏平臺，在全省環保工作會議上做了演示，得到了上級部門的表揚。這個平臺從需求溝通到上線花了 50 天，中間解決了不少數據對接的問題。

這個客戶是地級市的生態環境局，之前管理生態數據靠各個科室分別統計，比如水質數據在監測站的 Excel 里，空氣質量數據在大氣科的系統里，土壤數據在土壤科的電腦里。每次要做整體分析或者向上級匯報，都要安排 3 個人花一周時間匯總數據，還容易出現統計口徑不一致的情況。有次因為水質數據和大氣數據的時間維度對不上，導致匯報材料出錯，被批評了。他們找我們的時候，明確要一個能 “把所有生態數據整合到一個大屏上，自動分析、異常能預警” 的平臺，還要支持多部門共享數據。

第一次溝通時，客戶就問 “交付質量如何”“使用云服務器還是線下自主服務器”，這兩個問題也是做政企類大屏平臺時客戶最關心的。關于交付質量，我們跟客戶承諾，平臺上線前會進行全流程測試，包括數據對接準確性、AI 分析精度、大屏展示穩定性，而且我們是高新技術企業（證書編號：GR2O2451001272），有 ISO900 認證，做過數據大屏監測系統、智慧城市系統這些政企項目，僅去年就交付了 6 個類似的大屏平臺，客戶看了我們之前的案例演示后，對質量就放心了。至于服務器，這個平臺整合了水質、大氣、土壤、噪聲等多類核心生態數據，屬于大型軟件，我們推薦客戶用線下自主服務器，能更好地保障數據安全和訪問穩定性，客戶本身也有專門的機房和運維人員，符合使用條件。

我們公司位于成都成華區杉板橋路 669 號招商城市主場 B 座 23 層，臨近成都東郊記憶，研發人員中 30% 以上來自互聯網大廠，有成熟的大屏開發技術棧。這次平臺開發，后端用的是 Java 和 Go 語言，Java 負責穩定存儲海量生態數據，Go 語言負責高效處理實時監測數據（比如每 5 分鐘更新一次的空氣質量數據）；前端用的是 ECharts 和 Vue，ECharts 負責實現數據可視化，比如用折線圖展示空氣質量變化趨勢，用熱力圖展示不同區域的水質等級，Vue 負責大屏界面的交互控制；AI 模塊重點做了兩個核心功能：一是 AI 數據異常預警，系統自動分析歷史數據，當某項指標（比如 pH 值、PM2.5）超過正常范圍時，大屏會自動標紅并彈出預警信息，還會推送通知到相關負責人手機；二是 AI 趨勢預測，根據過去 12 個月的生態數據，自動預測未來 3 個月的變化趨勢，比如預測某條河流的水質改善情況，給環保決策提供參考，之前做農業水利管理系統時，我們也用到過類似的 AI 預測技術，知道怎么讓預測結果更貼合實際。

開發到第 32 天的時候，客戶提出想加 “多區域數據對比” 功能，就是在大屏上同時展示本市和周邊 3 個城市的生態數據，方便橫向比較。我們讓產品經理和技術主管一起評估，這個功能需要在數據對接模塊里加周邊城市的數據源接口，還要在前端加對比圖表，大概需要 5 天時間，不會影響整體上線進度，就跟客戶確認了調整方案。另外，我們還幫客戶做了和各個科室現有系統的數據對接，比如對接監測站的水質自動監測系統、大氣科的空氣質量監測系統，用 API 接口實現數據自動同步，不用人工手動錄入，之前做政務公共云服務平臺時，我們經常做跨部門系統的對接，知道怎么解決數據格式不統一、接口不兼容的問題。

測試階段我們重點測了三個核心環節：一是數據對接準確性，隨機抽取 100 組水質和大氣數據，對比大屏平臺顯示的數據和原始系統的數據，準確率 100%，沒有出現數據偏差；二是 AI 異常預警精度，用客戶提供的 10 組歷史異常數據（比如某次突發的水質超標事件）做測試，系統全部準確識別并發出預警，預警響應時間在 3 秒以內；三是大屏穩定性，連續 72 小時運行測試，大屏沒出現卡頓、黑屏或數據加載失敗的情況，即使在同時有 20 個部門人員訪問后臺時，響應速度也沒受影響。

上線前，我們協助客戶做了平臺的權限配置，給不同科室設置了不同的訪問權限，比如監測站能查看所有水質數據，大氣科只能查看大氣相關數據，避免數據泄露，我們有 ISO/IEC 27001:2002 認證，在數據安全和權限管理這塊有嚴格的標準，做律所案件管理系統時也是這么操作的。上線后第 6 天，客戶反饋大屏上某條河流的水質數據沒更新，我們的技術人員排查后發現是數據源接口臨時維護，幫客戶切換到備用接口后，數據很快恢復正常。維護費方面，我們跟客戶約定按開發費用的 22% 每年收取，包含服務器維護、AI 模型更新、數據接口維護，后期如果想加 “生態治理成效評估” 功能，會單獨評估工作量和費用。

復盤這個項目，有兩個重點環節要提醒想做 AI + 生態數據智慧大屏平臺的客戶：一是提前梳理所有數據源，明確每個數據的更新頻率、格式和接口類型，不然開發到一半再找數據，會嚴重耽誤進度；二是大屏的分辨率要和實際使用的顯示設備匹配，我們一開始按常規的 4K 分辨率開發，后來客戶說實際用的是 2K 大屏，又調整了界面布局，浪費了 2 天時間。之前做政務門戶網站時，我們也遇到過顯示設備適配的問題，這次算是又積累了經驗。

這個平臺上線后，客戶反饋數據匯總時間從一周縮短到了 5 分鐘，異常情況發現時間從之前的半天提前到了實時，給環保決策提供了及時的數據支持。其實做生態數據大屏，核心不是把數據 “堆” 在屏幕上，而是讓數據 “說話”，幫用戶發現問題、輔助決策。未來這個平臺還能加 AI 溯源功能，比如某區域水質超標時，系統自動分析可能的污染源，這也是現在智慧環保的趨勢，我們做 AI 智慧倉儲管理系統時積累的溯源算法，剛好能用到這里。只要客戶能說清楚數據需求和業務目標，我們就能做出真正有價值的大屏平臺。

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