01
Pain Points & Needs
商城场景核心痛点与需求分析
购物商城能耗与体验的尖锐矛盾亟待破解
痛点一：能耗与体验的尖锐矛盾
- 空调过冷（夏季<24℃）导致能耗飙升、顾客体感不适
- 空调不足导致客流量流失
需实现"按需供冷/热"，在保证舒适度的前提下实现最大节能
痛点二：人流量波动剧烈，空间利用复杂
- 工作日与周末、白天与夜晚人流量差异巨大
- 餐饮区与零售区热负荷差异巨大
需实现"分时、分区、分业态"的精细化、差异化环境调控
痛点三：照明不仅是节能，更是营销
- 照明过亮刺眼或过暗压抑，影响商品展示效果和购物氛围
需实现"基础照明保障+重点照明塑造"
痛点四：运维压力大，响应要求高
- 设备数量庞大，故障发现滞后
- 环境投诉处理被动
需实现"设备状态先知、故障预警、智能派单"的主动式运维
02
Core Agent
方案核心：商城环境智能体
AIoT驱动的商城管理智能体，持续学习、自我进化
智能体定义：一个基于AIoT智能体的节能平台，融合多源数据、内置专业策略模型、具备持续学习能力和自我进化能力的商城管理智能体
核心使命：动态寻求"顾客舒适度满意度"与"单位面积能耗成本"的最优解
云-边-端协同架构
云
应用层
商城管理数据驾驶舱、运维工单系统、商户/顾客反馈接口
边
决策调度层
商城环境智能体（决策大脑） — AgentLayer
边
边缘层
物联网边缘服务终端 + 智能边缘网关
端
感知层
网络摄像机(AI视觉)、温湿度/CO₂传感器、智能电表、客流计数器、光照传感器
03
Core Solutions
四大核心解决方案
全面覆盖商城环境管理核心场景
1
舒适度优先的空调动态调控
- AI视觉客流统计 + 环境传感网络，绘制"环境热力图"
- 智能体策略模型：建立"人数-温差-设定温度"动态模型
- 分业态差异化策略：餐饮区与珠宝区采用完全不同的温湿度基线策略
- 体验保护机制：舒适温度区间约束（夏季24-27℃）
2
自适应照明策略
- 公共区域：人来灯亮、人走灯渐暗
- 商铺外区：品牌照明，智能体统一定时开关
- 室内商铺：标准接口，商户小程序自行调节
- 深夜模式：仅保留基础安全照明
3
设备健康智能体
- 智能感知：所有设备安装智能电表或控制器
- 能效告警：识别"能耗异常设备"
- 故障预测：预测关键部件故障风险
- 生命周期管理：自动生成设备运行报告
4
数字大屏交互闭环
- 部署位置：客服台、主要出入口、休息区
- 环境质量公示 + 一键反馈 + 信息发布
Key Features
关键功能设计
从"人控"到"智控"，全面赋能商城智能化管理
智能化策略管理引擎
从"人控"到"智控"，综合节能率20%-30%
- 一键情景策略
- 灵活定时策略
- 智能触发策略
闭环告警与工单管理
故障响应时间缩短70%
- 多维告警规则
- 集中告警列表
- 工单全闭环
设备健康度分析与故障预测
突发故障降低30%，设备寿命延长15%
- 设备健康度评分
- 故障风险预测
- 维护建议推送
AI知识库与智能运维助手
新手运维效率提升，知识沉淀传承
- 运维知识沉淀
- 智能问答助手
- 经验传承体系
04
Value & Benefits
方案价值与收益预测
经济效益、体验价值与管理价值三重提升
20-35%
空调系统节能
按需供冷，舒适度优先
15-25%
照明系统节能
自适应照明，按需亮灯
70%
人工巡检减少
智能体主动式运维
30%
故障率降低
故障预测，提前干预
直接经济效益
- 空调系统节能20-35%
- 照明系统节能15-25%
- 人工巡检减少70%
- 故障率降低30%
体验与商业价值
- 提升舒适度，促进消费转化
- 塑造品牌形象
- 数据资产积累
管理价值
- 透明化管理
- 主动式运维
- 科学决策
05
Implementation
实施路径
分阶段推进，确保方案落地见效
第一阶段
试点验证
选择1-2个典型区域进行试点部署，验证智能体策略模型的有效性，积累运行数据
第二阶段
全商城推广
在试点验证基础上，全面推广至商城所有区域与业态，完成智能体全域覆盖与系统整合
第三阶段
持续优化
接入天气预测、电价峰谷等数据源，持续迭代智能体策略模型，实现能效持续提升
携手共创智慧商业未来