大家好，我們是成都小火科技，今天是2025年8月29日，星期五。我們公司成立于2013年，高新軟件企業，成都軟件行業協會理事單位。目前我們開發的軟件系統中，90%都有AI的功能。今天我們結合我們的軟件開發經驗，說說人工智能+AI軟件開發在景區、酒店、博物館、演出、夜游、文創零售里的落地方式。  

政策文件把“沉浸式體驗、實時客流預測、數字人服務、智慧導覽、低空觀光”寫進考核表，分值占45%。我們把指標拆成代碼：景區閘機必須在0.8秒內完成人臉比對入園，博物館講解要在耳機里200毫秒內觸發定位音頻，夜游光影的無人機編隊延遲不超過30毫秒，文創店推薦模型要在100毫秒內給出個性化優惠券。  

文旅行業數據特點是多源碎片化：票務系統用MySQL存訂單，閘機用MQTT傳實時人數，停車場用HTTP POST上傳車牌，Wi-Fi探針用Kafka吐客流軌跡，文物傳感器用LoRaWAN發溫濕度。我們把這些數據先拋到統一的消息總線，再進入冷熱分級存儲：熱數據進Redis Cluster，30分鐘窗口內做實時告警；溫數據進ClickHouse，做T+0的客流漏斗；冷數據進Iceberg on OSS，做月度運營復盤。  

為了讓景區數字人“小錦”能在杜甫草堂里背詩，我們在邊緣節點布了一個5W功耗的Jetson Orin Nano，模型大小壓縮到87 MB，啟動1.9秒。數字人嘴型同步算法用wav2lip，推理延遲42毫秒，游客站在屏幕前說“春夜喜雨”，屏幕里杜甫眨眼、拂袖、開口，詩句與游客聲音對齊。我們再用RAG接入《全唐詩》知識庫，游客追問“這首詩寫于哪一年”，系統0.3秒給出“唐肅宗上元二年”，準確率92%。  

酒店場景里，我們把語音降噪模型塞進客房電視棒，7B參數蒸餾后剩1.2B，在RK3588上跑INT8，延遲38毫秒。客人說“空調調到26度”，電視棒先降噪再識別，誤喚醒率降到0.6%。空調指令通過MQTT下發到RCU網關，2秒內完成溫控。我們把OTA更新做成差分包，每次只傳5 MB，酒店IT部在夜里3點批量推300間客房，全部更新完耗時28分鐘。 

博物館夜游無人機編隊用ROS2 DDS通信，300架無人機共享一張4D軌跡表。我們把路徑規劃算法拆成“云端粗算+邊緣細調”兩層：云端用A*算全局軌跡，邊緣用MPC做50毫秒一次的位置微調。實測風速6級時，編隊整體位移誤差不超過0.5米。每架無人機掛載的LED燈顏色通過AI情緒模型實時生成，模型輸入是現場分貝值和手機信令密度，輸出RGB值，0.2秒刷新一次，觀眾抬頭看到的天空圖案隨人群情緒流動。  

文創店推薦系統用GraphSAGE把商品-游客-場景做成三元組，離線訓練在西部智算中心的A100*4節點跑3小時，線上推理用CPU即可，100毫秒出結果。我們把優惠券模板做成可插拔JSON，運營人員在后臺拖拽就能生成“滿200減30”“同行第二件半價”等規則，規則變化后30秒同步到門店收銀POS。上周九寨溝店上線，客單價從187元提升到226元，增幅21%。  

數據安全按政策要求做三級分類：人臉特征值做AES256加密后存HDFS，密鑰托管在蜀信云KMS；訂單數據做SM4國密加密后存PolarDB；軌跡數據做不可逆哈希后存ClickHouse。所有接口用OAuth2.1+JWT，令牌有效期15分鐘，刷新令牌存HttpOnly Cookie。上周通過等保3.0測評，安全子項96.2分，客戶直接把證書貼進投標文件。  

我們把整個文旅AI平臺拆成七層：  

1 設備接入層：MQTT+HTTP+Modbus+LoRaWAN統一接入網關，協議轉換后轉Kafka。  

2 流式計算層：Flink 1.17做秒級窗口，CEP規則引擎做異常檢測。  

3 特征倉：Redis+ClickHouse+Iceberg，冷熱分級，TTL自動回收。  

4 模型倉庫：TensorRT+ONNX Runtime+OpenVINO三套runtime，K8s Sidecar自動選擇。  

5 業務微服務：Spring Cloud Alibaba + Go Kit，灰度發布用Istio，回滾30秒完成。  

6 數字人渲染：Unity Render Streaming + WebRTC，邊緣GPU推流，延遲80毫秒。  

7 運營后臺：Vue3 + AntV，低代碼表單用amis，運營人員拖拽即可上線新活動。  

今晚我們把甘特圖釘在會議室墻上，每個節點貼黃色便利貼，便利貼上寫著責任人姓名。墻上的倒計時寫著“剩余94天”，目標是在12月1日前交付首批示范景區驗收。

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