基于RAG+AI大模型技术，构建大气污染防治全流程智能决策体系
整合空气质量监测、气象、污染源多源数据，实现“事前精准研判—事中智能预警—事后高效复盘”，将传统“经验治气”升级为“数据驱动+AI赋能”的科学治理新模式
从数据采集到决策输出，提供一站式大气污染防治智能解决方案
融合CMAQ/CMAx数值模式与LSTM机器学习算法，实现7天空气质量精准预报，自动识别臭氧、PM2.5等首要污染物，生成四色预警等级
整合国控站点、企业排污、工地扬尘多源数据，通过地图可视化构建“监测-污染源-管控区”关联图谱，快速锁定污染源头
自动生成空气质量分析、减排成效评估等专项报告，含数据图表、管控建议、责任分工，支持Word一键下载，缩短报告撰写时间60%+
结合风向、污染物扩散模型，自动生成管控半径内减排企业清单，明确高排放工序暂停、机动车限行等差异化管控措施
搭载AI数字人“阿蓝”，支持语音交互与智能播报，自动抓取会商数据生成基础材料，将会商准备时间缩短60%以上
接入常规六项污染物、VOCs组分、颗粒物组分自动监测数据，同步整合气象、卫星遥感、企业生产数据，构建全域数据基座
已在重大赛事保障、日常污染防治中落地应用，助力空气质量精准管控与科学决策
针对2025年10月17日杭州突发PM₂.₅污染，启用大气治理助手构建“实时监测-精准溯源-分级施策-闭环管控”全流程体系，48小时内实现PM₂.₅浓度下降22%，快速达成应急减排目标。
基于“数据层-核心技术层-智能体层-应用层”四层架构，构建稳定、高效、可扩展的大气治理智能体系
