首页 - 股票 - 公司新闻 - 正文

云深处科技X西湖公安联合发布公安警务解决方案 构建城市安防新范式

来源:证券之星网站 2026-07-01 20:39:46

长期以来,城市治安巡防高度依赖人工执勤,传统模式存在巡查盲区多、隐患排查滞后、风险预判能力弱等诸多短板,难以适配现代城市精细化、智能化、常态化的治安治理新需求。近日,云深处科技与杭州市公安局西湖分局联合发布了公安警务解决方案,并已落地西湖公安多场景实战应用,依托智能感知、全域覆盖、主动预警、快速响应的优势,为城市智慧公安建设构建起人机协同、全域可控、高效精准的新型治理模式。


全域全天候自主巡逻 织就全面立体安防网

在市民与游客眼中,杭州西湖区兼具都市繁华与山水诗意,节奏从容宜居。但这份从容背后,是西湖公安时刻绷紧的工作状态——省级核心政务枢纽、浙江大学等顶尖高校集聚,黄龙体育中心承载各类文体盛会,西溪湿地、宋城等知名景区串联成片,安防巡逻从来没有“淡季”。传统人工巡逻受人力、天气、地形限制,难以实现全域全时防控。

云深处警务解决方案依托山猫M20轮足机器人可实现全域全气候无人值守巡逻:山猫M20轮足机器人融合轮式速度与足式灵活性,依托智能感知技术,精准识别路况、灵活规避障碍,适配环湖、山林复杂路况;机器狗可以从智能充电房自动出巡,按预设路线开展全域巡逻,实时识别路面异常,对突发情况自动取证并一键上报指挥平台,提速警情处置;山猫M20机器狗整机IP66防护等级,针对杭州梅雨季台风多发,路面湿滑、步道泥泞,一线民警户外执勤安全风险倍增的痛点,机器狗无惧恶劣天气,可实现全天候不间断安防巡逻。


人机协同智能筛查 重大活动安保提质增效

城市治安风险存在极强的隐蔽性与突发性,人员异常滞留、躲避筛查等风险点繁杂细碎,仅凭人工肉眼排查极易疏漏。

日常街面安防巡逻中,机器狗精准跟随警员同步行进,实时采集路面环境与现场信息,动态摸排辖区治安态势,有效延伸警务巡查触角。针对燃放烟花等隐蔽性较强的行为,云深处机器狗可以精准识别,及时抵达现场对违规人员进行驱赶。


除此之外,西湖公安辖区内有黄龙体育中心、西湖体育馆等大型场馆,常年承接各类演唱会、体育赛事。这类大型活动安保工作,常面临现场人员密集、人员构成复杂,管控难度极大的痛点。而云深处科技的机器狗在重大活动现场,可以开展常态化人员筛查与安防核查。通过高清抓拍、后台实时比对,实现无感快速核验,高效排查进出人员风险隐患,缓解工作人员的安保压力。

突发事件即时响应 前置化解一线险情

在校园、公共区域等场所人员密集,一旦发生持械滋事、扰序闹事等突发险情,警员近距离处置风险高、管控难度大,易引发人员伤亡、扩大事态影响。而云深处机器狗可替代人力深入高危现场,精准锁定目标,启动非致命网枪装备快速制服涉案人员、稳控现场态势,有效规避人员伤亡,高效完成突发警情处置,守护公共安全秩序。


面对山地野外游客迷路、受困、摔伤等突发警情,人力徒步搜救行进缓慢、耗时久,易延误救援处置时机。云深处机器狗接获救援指令后,可以自主规划山地行进路线,穿行崎岖地形快速抵达遇险点位,投放救护物资,远程喊话安抚被困人员,并同步回传现场画面,支撑指挥中心科学调度,全面提升景区治安巡检与野外搜救综合效能。


数字管控平台构建智慧安防新体系

传统警务巡防存在数据分散、装备独立作战、调度滞后等问题,难以形成系统化防控合力。云深处科技搭建专属数字管控平台,以警务智能机器狗为地面核心装备,整合无人机、无人巡逻车等智能设备,搭建起空地一体化、协同联动的智能巡控体系。

巡逻途中,依托全时段自主作业能力,云深处机器狗可以深入各类复杂场景、深挖安防盲区,持续采集现场音视频数据,智能识别斗殴滋事、违规滞留、设施破损等各类治安隐患,并抓拍取证,针对人员醉酒倒地等突发状况,自动留存影像、一键上报公安指挥平台,快速触发警情处置流程。平台支持远程一键调度、装备编组作战,快速派遣无人装备先期抵近勘查、远程警示管控,同步联动路面警力开展精准处置,大幅提升应急处置效率。


此次云深处联合杭州西湖公安落地的智慧警务解决方案,破解了旧有模式中的难题,重新定义了新型立体化安防模式。今年以来,云深处科技联合华电电科院发布了火电全场景智能巡检方案,联合浙江省应急厅发布AI防汛勇士,提供防汛防台智慧解决方案,发布了消防侦查解决方案和特种警用解决方案……云深处科技作为具身智能创新技术与应用引领者,深耕行业场景应用,致力于用可落地、可复制的解决方案赋能千行百业,提高作业效率。

当具身智能深度扎根公安日常执勤,机器狗穿梭于湖畔街巷、山林步道,一个个守护万家灯火的身影旁,又多了一群可靠的伙伴。让风险隐患萌芽即查,让突发险情前置可控——这既是云深处科技以硬核技术赋能智慧公安的务实落点,更是云深处科技让具身智能深入城市肌理,在真实场景中守护一方平安的又一次有力实践。

APP下载
广告
下载证券之星
郑重声明:以上内容与证券之星立场无关。证券之星发布此内容的目的在于传播更多信息,证券之星对其观点、判断保持中立,不保证该内容(包括但不限于文字、数据及图表)全部或者部分内容的准确性、真实性、完整性、有效性、及时性、原创性等。相关内容不对各位读者构成任何投资建议,据此操作,风险自担。股市有风险,投资需谨慎。如对该内容存在异议,或发现违法及不良信息,请发送邮件至jubao@stockstar.com,我们将安排核实处理。如该文标记为算法生成,算法公示请见 网信算备310104345710301240019号。
网站导航 | 公司简介 | 法律声明 | 诚聘英才 | 征稿启事 | 联系我们 | 广告服务 | 举报专区
欢迎访问证券之星!请点此与我们联系 版权所有: Copyright © 1996-