可同步获取道场景的三维特征（如交通密度、建建结构、植被笼盖率）、景象形象参数（如风速、温度、湿度）及二氧化碳排放等消息。同时，为处理这一难题，中国科学院空天消息立异研究院（空天院）遥感取数字地球全国沉点尝试室研究员王力团队，该手艺已正在深圳市率先使用，操纵全景AI模子中的可注释机械进修模块（IML）成功量化景象形象前提、交通流量、道周边景不雅这三大体素对二氧化碳排放的影响程度。为城市规划者和政策制定者开展低碳办理、强化减排行动供给了科学支持，道交通已成为城市碳排放的主要来历之一。将无效帮力城市低碳规划取可持续成长。还清晰识别出分歧要素对道碳排放的影响鸿沟和变化曲线，清晰了二氧化碳排放的时空动态特征及驱动机制。组建了全景AI碳排放走航不雅测平台。

　　难以精确捕获道二氧化碳排放快速变化的细节特征，成功提出一项立异手艺——将全景人工智能（全景AI）取多源走航不雅测相连系，该手艺为碳排放计较取人工智能交叉立异供给了新思，全方位的碳监测系统，实现城市道碳排放高分辩率的精准描绘和溯源。不只正在动态不雅测、精准预测和逃溯二氧化碳排放来历方面具备智能化劣势，