大家好，我们是成都小火科技公司，今天是 2025 年 10 月 28 日，星期二。昨天收到客户发来的消息，说他们用我们开发的 AI + 生态数据智慧大屏平台，在全省环保工作会议上做了演示，得到了上级部门的表扬。这个平台从需求沟通到上线花了 50 天，中间解决了不少数据对接的问题。

这个客户是地级市的生态环境局，之前管理生态数据靠各个科室分别统计，比如水质数据在监测站的 Excel 里，空气质量数据在大气科的系统里，土壤数据在土壤科的电脑里。每次要做整体分析或者向上级汇报，都要安排 3 个人花一周时间汇总数据，还容易出现统计口径不一致的情况。有次因为水质数据和大气数据的时间维度对不上，导致汇报材料出错，被批评了。他们找我们的时候，明确要一个能 “把所有生态数据整合到一个大屏上，自动分析、异常能预警” 的平台，还要支持多部门共享数据。

第一次沟通时，客户就问 “交付质量如何”“使用云服务器还是线下自主服务器”，这两个问题也是做政企类大屏平台时客户最关心的。关于交付质量，我们跟客户承诺，平台上线前会进行全流程测试，包括数据对接准确性、AI 分析精度、大屏展示稳定性，而且我们是高新技术企业（证书编号：GR2O2451001272），有 ISO900 认证，做过数据大屏监测系统、智慧城市系统这些政企项目，仅去年就交付了 6 个类似的大屏平台，客户看了我们之前的案例演示后，对质量就放心了。至于服务器，这个平台整合了水质、大气、土壤、噪声等多类核心生态数据，属于大型软件，我们推荐客户用线下自主服务器，能更好地保障数据安全和访问稳定性，客户本身也有专门的机房和运维人员，符合使用条件。

我们公司位于成都成华区杉板桥路 669 号招商城市主场 B 座 23 层，临近成都东郊记忆，研发人员中 30% 以上来自互联网大厂，有成熟的大屏开发技术栈。这次平台开发，后端用的是 Java 和 Go 语言，Java 负责稳定存储海量生态数据，Go 语言负责高效处理实时监测数据（比如每 5 分钟更新一次的空气质量数据）；前端用的是 ECharts 和 Vue，ECharts 负责实现数据可视化，比如用折线图展示空气质量变化趋势，用热力图展示不同区域的水质等级，Vue 负责大屏界面的交互控制；AI 模块重点做了两个核心功能：一是 AI 数据异常预警，系统自动分析历史数据，当某项指标（比如 pH 值、PM2.5）超过正常范围时，大屏会自动标红并弹出预警信息，还会推送通知到相关负责人手机；二是 AI 趋势预测，根据过去 12 个月的生态数据，自动预测未来 3 个月的变化趋势，比如预测某条河流的水质改善情况，给环保决策提供参考，之前做农业水利管理系统时，我们也用到过类似的 AI 预测技术，知道怎么让预测结果更贴合实际。

开发到第 32 天的时候，客户提出想加 “多区域数据对比” 功能，就是在大屏上同时展示本市和周边 3 个城市的生态数据，方便横向比较。我们让产品经理和技术主管一起评估，这个功能需要在数据对接模块里加周边城市的数据源接口，还要在前端加对比图表，大概需要 5 天时间，不会影响整体上线进度，就跟客户确认了调整方案。另外，我们还帮客户做了和各个科室现有系统的数据对接，比如对接监测站的水质自动监测系统、大气科的空气质量监测系统，用 API 接口实现数据自动同步，不用人工手动录入，之前做政务公共云服务平台时，我们经常做跨部门系统的对接，知道怎么解决数据格式不统一、接口不兼容的问题。

测试阶段我们重点测了三个核心环节：一是数据对接准确性，随机抽取 100 组水质和大气数据，对比大屏平台显示的数据和原始系统的数据，准确率 100%，没有出现数据偏差；二是 AI 异常预警精度，用客户提供的 10 组历史异常数据（比如某次突发的水质超标事件）做测试，系统全部准确识别并发出预警，预警响应时间在 3 秒以内；三是大屏稳定性，连续 72 小时运行测试，大屏没出现卡顿、黑屏或数据加载失败的情况，即使在同时有 20 个部门人员访问后台时，响应速度也没受影响。

上线前，我们协助客户做了平台的权限配置，给不同科室设置了不同的访问权限，比如监测站能查看所有水质数据，大气科只能查看大气相关数据，避免数据泄露，我们有 ISO/IEC 27001:2002 认证，在数据安全和权限管理这块有严格的标准，做律所案件管理系统时也是这么操作的。上线后第 6 天，客户反馈大屏上某条河流的水质数据没更新，我们的技术人员排查后发现是数据源接口临时维护，帮客户切换到备用接口后，数据很快恢复正常。维护费方面，我们跟客户约定按开发费用的 22% 每年收取，包含服务器维护、AI 模型更新、数据接口维护，后期如果想加 “生态治理成效评估” 功能，会单独评估工作量和费用。

复盘这个项目，有两个重点环节要提醒想做 AI + 生态数据智慧大屏平台的客户：一是提前梳理所有数据源，明确每个数据的更新频率、格式和接口类型，不然开发到一半再找数据，会严重耽误进度；二是大屏的分辨率要和实际使用的显示设备匹配，我们一开始按常规的 4K 分辨率开发，后来客户说实际用的是 2K 大屏，又调整了界面布局，浪费了 2 天时间。之前做政务门户网站时，我们也遇到过显示设备适配的问题，这次算是又积累了经验。

这个平台上线后，客户反馈数据汇总时间从一周缩短到了 5 分钟，异常情况发现时间从之前的半天提前到了实时，给环保决策提供了及时的数据支持。其实做生态数据大屏，核心不是把数据 “堆” 在屏幕上，而是让数据 “说话”，帮用户发现问题、辅助决策。未来这个平台还能加 AI 溯源功能，比如某区域水质超标时，系统自动分析可能的污染源，这也是现在智慧环保的趋势，我们做 AI 智慧仓储管理系统时积累的溯源算法，刚好能用到这里。只要客户能说清楚数据需求和业务目标，我们就能做出真正有价值的大屏平台。

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