智慧环卫大数据中心内，工作人员根据三维地图显示，为道路保洁提供服务。

6月30日清晨6点，顺庆城区的路灯还未熄灭。58岁的环卫工罗世谷轻拧S1纯电动清扫车的钥匙，开始了新一天的清扫工作。“以前这段1.5公里的路，靠扫帚扫得两三个钟头，腰都直不起来。现在开着它，普扫加巡回保洁，轻松多了！”老罗拍了拍车身，言语间透着对这位“钢铁搭档”的信赖。

这场改变始于2023年。当南充中清环境科技有限公司将《智慧环卫行业标准——全能机械化模式指南》（以下简称《指南》）落地顺庆区北城街道，老罗握着扫帚的手，第一次搭上了S1清扫车的方向盘。如今在顺庆区，639辆新能源环卫车昼夜穿梭：Q26深度清洁车冲洗街面宛若“洗地机”，S29洗扫车吞吐垃圾落叶一气呵成，Q4高压清洗车对准果皮箱喷出强劲水柱……科技赋能，让城市保洁更加科学高效。

从扫帚到方向盘 机械臂膀托起环卫新样

五年前，老罗的工作是典型的“老三样”：大扫帚、簸箕、板车，日均弯腰超2000次。随着《指南》在北城街道试点，他首批报名参与智能设备培训。“刚开始手忙脚乱，现在闭着眼都知道按钮在哪儿！”老罗笑着说。

“推动机械化作业是城市治理现代化进程中绕不开的必答题，”中清公司总经理耿昌武介绍说，随着城市化率的不断提升，市民对街巷清洁的精细化要求已从“扫干净”升级为“常态净”。现在公司探索的机械化新范式，本质是用技术手段破解传统作业模式与现代城市管理需求之间的结构性矛盾。

在顺庆区红光路背街小巷，记者见证了《指南》中“复杂场景四车联合作业”的高效协作：两台Q1清洗车并排驶过，水流精准冲刷垃圾桶底座顽垢；紧随其后的S09扫路车旋转刷盘卷走污水杂物。针对复杂路段，更有“五车联冲”战术——多台高压车扇形排开同步作业。“这种深度清洁，以前靠人工根本不敢想。”现场作业班长介绍道，这套源自《指南》的“背街小巷深度清洁规范”，使该区域垃圾滞留时间从过去平均需要20分钟缩短至如今只需要5分钟。

耿昌武介绍说，由中清公司主导编制的《指南》，通过从道路类型、作业场景、设备配比三个维度构建作业体系，其核心是让清洁作业“可量化、可复制、可优化”。以北城街道片区为例，按标准实施后，作业时效大幅压缩，人工参与度从过去100%降至如今30%，但路面垃圾滞留时间监测显示，清洁响应速度反而提升了4倍。

智慧大脑精准调度 “电子围栏”锁住每粒尘埃

上午9点，老罗将清扫车驶回中转站。他习惯性点开手机APP，屏幕上跳出一条新消息：“育英路清扫完成率98%，请核查人行道落叶。”信息源自位于中清公司八楼的智慧环卫大数据中心——这里也堪称顺庆环卫工作的“神经中枢”。

走进指挥大厅，巨型电子屏上流光闪烁。三维地图中，600余条街巷被分割成无数色块。“绿色代表按时完工，红色提示异常。”数据中心值班人员调出了老罗的作业轨迹：清晨6点05分启动车辆，8点20分完成普扫，期间平均时速8公里。“每辆车都有电子围栏，超区或滞留会报警。”

更精密的监控藏在细节里。当垃圾清运车驶离点位，地图上的果皮箱图标瞬间由红转绿；司机驾车抽烟、打电话，车载AI摄像头也会实时捕捉预警。“过去管理靠腿跑，现在数据自己说话。”耿昌武说。

大数据赋能下，连定额管理都变得“智慧”。系统依据道路等级、人流量等参数，为不同车型分配合适的作业面积。比如S1车定额1.5公里，Q4车负责4公里路段加20个垃圾桶保洁。正是这种精细化调度，让老罗和同事们告别了“人工眼手作业模式”。

“我们正升级系统，未来还将接入AI视频分析，引入DeepSeek大模型，实现垃圾堆积自动识别、路径智能规划。”耿昌武介绍说，待今年公司新增的100台小型清扫车全部到位后，环卫工劳作强度将再降40%。而公司更长远的规划是构建“清扫-收运-处理”全链条数据可视化体系，600余条街巷的作业将通过“设备自动化+管理数字化”实现精准调度。

傍晚时分，老罗的清扫车再次驶回停车场自动充电，大数据中心屏幕上当日数据正在汇总：机械清扫835万平方米，垃圾收运530吨，作业完成率99.7%。这些数字背后，是科技为城市清洁注入的动能。顺庆城区街巷的清洁，正从“人工作业”迈向“数据智扫”的新时代。

■记者手记

当环卫遇见AI 擦亮智慧城市未来

清晨6点的电机嗡鸣，取代了扫帚摩擦地面的沙沙声。这看似寻常的声响转换，背后是一场关乎城市治理底层逻辑的重构。在顺庆区，AI赋能环卫革新，以数据为经纬，编织着未来城市的清洁图景。

从罗师傅“闭着眼都知道按钮在哪儿”的熟练操作，到作业班长口中“人工根本不敢想”的五车联动作业，技术突破的本质是解放生产力。当弯腰2000次的传统劳作被驾驶座上的精准操控替代，AI托举的不仅是清洁效率，更是劳动者的幸福指数大幅提升。

这项实践的可贵之处，在于其构建了“可量化、可复制、可优化”的智慧环卫体系。作业时效压缩、人工参与度降至30%、响应速度提升4倍——这些数字昭示着标准化与智能化的乘数效应。特别是即将接入的Deep-Seek大模型，预示着环卫系统将获得自主感知与决策能力。

这场探索证明，科技赋能公共服务绝非简单叠加硬件设备，而是通过重构生产关系和运营逻辑，释放指数级效能提升。当环卫车在街头穿梭，它们清扫的不仅是路面尘埃，更在擦亮智慧城市建设的基石——我们相信，在AI的持续助力下，城市清洁的未来必将更加美好，而这，仅仅是开始。

来源 南充晚报

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