“我的目标不仅仅是解决几个痛点，而是要给这座城市的交通、能源、安防乃至应急体系，都装上一个自主可控的‘智能大脑’。”在位于济南的办公室里，神思电子首席科学家闵万里这样规划他的愿景。

2022年秋，这位曾任阿里云机器智能首席科学家、开发过“城市大脑”的顶尖人工智能领域人才，在山东人才发展集团的引荐下，与济南能源集团相遇。他受聘为济南能源集团所属神思电子首席科学家后，接手的第一个项目，便是“智慧供热大脑”。

传统的供热站完全依赖人工经验，老师傅们凭借感觉拧阀门，预判寒潮来袭就提前开大。其中充满了不确定性：热水从热源厂流到十几公里外的换热站，需要五六个小时，如果预判早了，居民半夜热醒，能源白白浪费；预判晚了，寒潮一到，家里冷得像冰窖。

“我们要把模糊的‘火候’变成精准的代码。”闵万里决心打造“供热大脑”。但这过程异常艰难。首先是数据清洗，许多老旧换热站的传感器读数不准，甚至阀门无法接入电控系统，团队必须像淘金一样从海量“脏数据”中去伪存真。其次是经验量化，要把老师傅口中的“水温稍高、流量略大”，翻译成AI能听懂的精确数据。

经过数月的死磕，这套系统终于“出师”。如今，这套系统在济南全面应用，每个采暖季直接节约能耗4.3%，相当于为这座城市节省燃煤8.3万吨。

如果说“智慧供热大脑”是对传统行业的精细化治理，那么利用存量摄像头构建防汛预警系统，则是闵万里团队对“智慧城市”建设的技术突围。

2023年7月，济南遭遇特大暴雨，闵万里有了要用AI实时监控全市低洼地带的想法。“在很多城市，这类摄像头视频资源的调度由于部门壁垒，数据安全等原因，往往面临重重关卡。”闵万里感慨道，“但在济南，相关部门亲自协调，真把这件事做成了。”

为了这些关键数据，济南市委政法委、市公安局、市大数据局多方合作，在把关好数据安全的情况下加速审批了神思电子对易涝点周边公共视频资源的使用。“这种信任和魄力，出乎我们的意料。”闵万里说。

拿到了“尚方宝剑”，技术落地依然艰难。为了解决带宽瓶颈，他发明了“动态调度算法”——不再对所有摄像头无差别扫描，而是让AI自己判断：水位平稳就一分钟看一次，雨势加大就改为每秒钟看一次。但又遇到了识别精度的难题。没有现成的水尺，团队就冒着风雨跑到各个易涝点进行“标定”，在画面里手动标注警戒线。

现在，这套系统大显神威。当暴雨袭来，指挥大厅的大屏实时跳动着全市积水排行。AI甚至能比现场巡逻人员更早发现超标积水，第一时间弹窗报警。

站在新的起点上，闵万里对这座城市的数字化未来充满了期待。“我们不能止步于做一个个零散的‘盆景’，而要连成一片‘风景’”。

（大众新闻记者 刘宸）