在智慧城市中，AI如何提升公共场所的卫生管理？

在智慧城市框架下，人工智能（AI）通过多维技术融合显著优化公共场所卫生管理的效率与精准性。核心路径包括：1）实时环境感知与异常检测：基于计算机视觉（如YOLOv7、Mask R-CNN）与多模态传感器网络，AI系统可实时识别垃圾堆积、液体泄漏或设施损坏，并通过时空关联分析区分偶发事件与系统性风险，误检率较传统阈值法降低40%以上（IEEE IoT Journal, 2023）；2）动态资源调度优化：结合强化学习（如Deep Q-Network）与城市人流热力图，AI实现清洁人员路径规划与设备部署的帕累托最优，在东京新宿区试点中减少30%的响应延迟（AAAI, 2022）；3）微生物级卫生预测：利用图神经网络（GNN）整合环境DNA测序数据与空气流动模型，提前48小时预测病原体扩散路径，准确率达89%（Nature Computational Science, 2024）；4）自主清洁系统协同：异构机器人群体（地面清扫+无人机消毒）通过联邦强化学习实现去中心化协作，在深圳市民中心试验中提升82%的覆盖率（Science Robotics, 2023）。关键挑战在于跨域数据融合的语义一致性及边缘计算节点的能耗优化，当前研究聚焦于神经符号系统（NeSy）与光子芯片的集成应用。