大家好，我们是成都小火科技，今天是2025年8月29日，星期五。我们公司成立于2013年，高新软件企业，成都软件行业协会理事单位。目前我们开发的软件系统中，90%都有AI的功能。今天我们结合我们的软件开发经验，说说人工智能+AI软件开发在景区、酒店、博物馆、演出、夜游、文创零售里的落地方式。  

政策文件把“沉浸式体验、实时客流预测、数字人服务、智慧导览、低空观光”写进考核表，分值占45%。我们把指标拆成代码：景区闸机必须在0.8秒内完成人脸比对入园，博物馆讲解要在耳机里200毫秒内触发定位音频，夜游光影的无人机编队延迟不超过30毫秒，文创店推荐模型要在100毫秒内给出个性化优惠券。  

文旅行业数据特点是多源碎片化：票务系统用MySQL存订单，闸机用MQTT传实时人数，停车场用HTTP POST上传车牌，Wi-Fi探针用Kafka吐客流轨迹，文物传感器用LoRaWAN发温湿度。我们把这些数据先抛到统一的消息总线，再进入冷热分级存储：热数据进Redis Cluster，30分钟窗口内做实时告警；温数据进ClickHouse，做T+0的客流漏斗；冷数据进Iceberg on OSS，做月度运营复盘。  

为了让景区数字人“小锦”能在杜甫草堂里背诗，我们在边缘节点布了一个5W功耗的Jetson Orin Nano，模型大小压缩到87 MB，启动1.9秒。数字人嘴型同步算法用wav2lip，推理延迟42毫秒，游客站在屏幕前说“春夜喜雨”，屏幕里杜甫眨眼、拂袖、开口，诗句与游客声音对齐。我们再用RAG接入《全唐诗》知识库，游客追问“这首诗写于哪一年”，系统0.3秒给出“唐肃宗上元二年”，准确率92%。  

酒店场景里，我们把语音降噪模型塞进客房电视棒，7B参数蒸馏后剩1.2B，在RK3588上跑INT8，延迟38毫秒。客人说“空调调到26度”，电视棒先降噪再识别，误唤醒率降到0.6%。空调指令通过MQTT下发到RCU网关，2秒内完成温控。我们把OTA更新做成差分包，每次只传5 MB，酒店IT部在夜里3点批量推300间客房，全部更新完耗时28分钟。 

博物馆夜游无人机编队用ROS2 DDS通信，300架无人机共享一张4D轨迹表。我们把路径规划算法拆成“云端粗算+边缘细调”两层：云端用A*算全局轨迹，边缘用MPC做50毫秒一次的位置微调。实测风速6级时，编队整体位移误差不超过0.5米。每架无人机挂载的LED灯颜色通过AI情绪模型实时生成，模型输入是现场分贝值和手机信令密度，输出RGB值，0.2秒刷新一次，观众抬头看到的天空图案随人群情绪流动。  

文创店推荐系统用GraphSAGE把商品-游客-场景做成三元组，离线训练在西部智算中心的A100*4节点跑3小时，线上推理用CPU即可，100毫秒出结果。我们把优惠券模板做成可插拔JSON，运营人员在后台拖拽就能生成“满200减30”“同行第二件半价”等规则，规则变化后30秒同步到门店收银POS。上周九寨沟店上线，客单价从187元提升到226元，增幅21%。  

数据安全按政策要求做三级分类：人脸特征值做AES256加密后存HDFS，密钥托管在蜀信云KMS；订单数据做SM4国密加密后存PolarDB；轨迹数据做不可逆哈希后存ClickHouse。所有接口用OAuth2.1+JWT，令牌有效期15分钟，刷新令牌存HttpOnly Cookie。上周通过等保3.0测评，安全子项96.2分，客户直接把证书贴进投标文件。  

我们把整个文旅AI平台拆成七层：  

1 设备接入层：MQTT+HTTP+Modbus+LoRaWAN统一接入网关，协议转换后转Kafka。  

2 流式计算层：Flink 1.17做秒级窗口，CEP规则引擎做异常检测。  

3 特征仓：Redis+ClickHouse+Iceberg，冷热分级，TTL自动回收。  

4 模型仓库：TensorRT+ONNX Runtime+OpenVINO三套runtime，K8s Sidecar自动选择。  

5 业务微服务：Spring Cloud Alibaba + Go Kit，灰度发布用Istio，回滚30秒完成。  

6 数字人渲染：Unity Render Streaming + WebRTC，边缘GPU推流，延迟80毫秒。  

7 运营后台：Vue3 + AntV，低代码表单用amis，运营人员拖拽即可上线新活动。  

今晚我们把甘特图钉在会议室墙上，每个节点贴黄色便利贴，便利贴上写着责任人姓名。墙上的倒计时写着“剩余94天”，目标是在12月1日前交付首批示范景区验收。

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