一、物（wù）聯係統架構  

1. 感知層配置  

   重慶試點（diǎn）項目的超聲波滿溢監測模（mó）塊：精度±2cm，數據刷新率10秒/次（cì）  

   廈門采用的VOC氣體傳（chuán）感器：可識別硫化氫（qīng）、氨氣等6種異（yì）味，預警閾值（zhí）符（fú）合GB 14554-1993  

2. 傳輸層優（yōu）化  

   NB-IoT與LoRa技術對比：  

     | 指標        | NB-IoT       | LoRa         |  

     |-------------|--------------|--------------|  

     | 傳輸距離    | 15km         | 20km         |  

     | 功耗        | 低（5Wh/天） | 極低（2Wh/天）|  

     | 成本        | 模塊價￥85   | 模塊價￥120  |  

 二、智慧管理平台  

1. 清運調度係統  

   蘇州工業（yè）園區的AI路（lù）徑規劃：使垃圾車行駛裏程減少38%，碳排（pái）放下降24%  

   算法邏輯（jí）：基於TensorFlow框架的時空預測模型，準確（què）率91.7%  

2. 市民交（jiāo）互界麵  

   成都"碳積（jī）分"小程序：投放可回收（shōu）物獲積（jī）分，1kgPET塑料（liào）=15積分=1元消費券  

   行為數據：接入係統後居民參與率從31%提升至79%  

 三、典型應（yīng）用場景  

1. 5A景區管理  

   九寨溝智慧生態桶：配備GPS防盜追蹤+太陽（yáng）能供（gòng）電，年運維成本降低55%  

   生態保護：桶體采（cǎi）用可降解PLA材料，三年自然分解率83%  

2. 智慧社區場景  

   雄安新區試點項目：垃圾桶自動稱重同步至物業係統（tǒng），超量產生戶提醒（xǐng）準確率98%  

   數據應用：結（jié）合居民消費數據預測（cè）垃圾產生量，采購預算誤差控製在±5%