AI在园林绿化中的应用

20XX/XX/XXAI在园林绿化中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI技术赋能园林绿化行业概述02

AI在园林规划设计中的创新应用03

AI驱动的园林植物识别与管理04

智慧养护：AI在园林运维中的实践CONTENTS目录05

AI提升游客体验与文化传播06

园林生态监测与评估的AI应用07

AI在园林绿化中的挑战与对策08

未来展望：AI引领园林行业发展新趋势AI技术赋能园林绿化行业概述01传统园林设计的效率瓶颈传统园林设计依赖设计师主观经验与直觉，方案从初稿到定稿需数月修改，且难以应对现代设计中日益增多的元素与复杂需求，导致设计效率低下、成本高昂。现代园林设计的数据化与计算需求现代园林设计强调生态环保与系统性，需处理气候、地形、水文、植被等海量数据，传统“孤岛设计”无法实现整体优化，AI技术可整合多源数据进行全局分析与精准计算。传统养护模式的痛点与挑战传统养护依赖人工巡查，存在预警滞后、防控被动、成本高、效率低等问题，如园林害虫防治人工巡查耗时耗力，背阴区绿化年均补种成本高达120元/㎡，养护工单响应滞后率超40%。科技发展与政策驱动的必然趋势随着5G、物联网、AI等技术成熟，以及国家“人工智能+”决策部署推动，园林行业需从“人工主导”向“人机协同”转型，实现规划、建设、养护、服务全链条智慧化，提升管理效率与生态效益。园林绿化行业智能化转型背景AI技术在园林绿化中的核心价值

提升设计效率与创意AI能够通过大数据分析快速生成多种景观设计方案，帮助设计师在短时间内探索更多可能性，运用AI技术可使设计周期缩短20%以上。

优化养护管理与资源利用AI结合传感器和智能设备实现自动化养护操作，如智能灌溉系统较传统漫灌节水40%以上，AI预测模型使天津草履蚧防控成本降低35%。

增强生态监测与评估能力AI可处理大量生态数据，如气象、水文、土壤等，为景观生态评估提供科学依据，北京奥林匹克森林公园AI系统提前3天发现病虫害，降低防治成本50%。

改善游客体验与文化传播AI与AR/VR技术结合提供沉浸式体验，如杭州西湖郭庄“AI雅韵导览”系统吸引超5万名青少年参与，苏州拙政园AI识别技术提升游客游览体验与文化认知。国内外AI园林应用发展现状国内AI园林应用进展国内AI在园林领域应用广泛，如天津利用“随机森林+ARIMA”融合算法实现草履蚧预测准确率92%，防控成本降低35%；荆州“园林一张图”系统实现智能监测、精准研判和高效处置的全链条管护；苏州拙政园启用AI识别古典园林建筑与植物，提升游客体验。国外AI园林应用概况国外AI园林应用注重技术创新与生态结合，如利用AI进行景观规划设计优化、智能机器人巡检养护等，在提升管理效率和生态效益方面有较多探索，部分技术和应用场景为国内提供了借鉴。国内外应用特点对比国内应用更侧重实际问题解决和本土化案例落地，如病虫害防治、智慧管理系统建设；国外在技术研发和创新应用场景方面具有一定优势，双方均在推动AI与园林深度融合，促进园林行业向智能化、精细化转型。AI在园林规划设计中的创新应用02智能规划与设计辅助系统多源数据融合与场地分析AI系统通过导入古图纸、气象数据、无人机航拍微地形数据及周边环境因素（如季风流向、温湿度变化规律），实现对场地的全面感知与科学分析，为设计提供精准数据支撑。方案快速生成与优化迭代基于深度学习和遗传算法，AI能够在短时间内（如24小时内）生成多种设计方案，并通过模拟不同季节的光影流转、植物生长等效果进行优化，显著缩短设计周期，如某项目较传统设计方案工期缩短60%。空间布局与植物配置优化AI可精确计算植物配置、地形处理、水体布局等，实现空间利用最大化与生态平衡。例如，通过分析植物日照需求、土壤湿度等，推荐耐阴与喜光植物的合理搭配，提升植物成活率（如某方案植物成活率较传统提升40%）。景观风格辅助选择与创意激发通过对大量优秀案例的学习，AI能够结合设计需求，为设计师提供符合特定风格的建议，辅助设计师进行景观风格的选择，同时激发新的设计理念，推动设计创新。虚拟现实与景观可视化技术

虚拟现实（VR）技术增强设计体验虚拟现实技术将园林景观设计转化为虚拟场景，使设计师和客户能够身临其境地体验设计方案，有助于提高设计方案的沟通效果，减少后期修改的可能性。

增强现实（AR）技术提升用户参与度AR技术能够使客户更直观地参与到景观设计中，如杭州西湖郭庄推出的“AI雅韵导览”系统，游客扫描二维码激活AR功能后，可与虚拟文人互动，了解园林典故，提高设计方案的可接受度和满意度。

可视化技术优化设计沟通效率人工智能技术可以将设计过程中的数据和信息转化为直观的图表、图像等形式，使设计师能够更清晰地了解设计意图，据统计，运用可视化技术，设计方案的沟通效率可提高30%。

降低设计成本与时间消耗虚拟现实和增强现实技术可以减少实体模型的制作，降低设计成本和时间，同时支持手绘线稿、CAD图纸及现场照片转为高质量效果图，满足灵活修改需求。GAN技术驱动虚拟景观生成生成对抗网络（GAN）通过算法可自动生成多样化虚拟景观，设计师通过调整参数和限制条件，快速获取符合需求的创意方案，有效提升设计效率与创意度，缩短设计周期。多维度数据融合优化布局规划结合土地利用、环境因素和设计需求等多维度数据，GAN等AI技术能够分析并确定最佳绿化方案和布局，实现绿色空间的最大化利用与生态效益的提升。方案迭代与风格迁移创新设计AI工具支持基于参考图进行风格迁移，实现设计方案的灵活修改，如材质替换、物体迁移与局部重绘，结合意象图上传或文字描述，可自动生成多样化设计方案，助力设计师探索更多可能性。生成对抗网络与设计方案优化案例：苏州拙政园AI辅助修复设计01多源数据融合与方案生成AI系统导入拙政园光绪年间古图纸、近30年气象数据，通过无人机航拍获取场地微地形数据，整合周边1公里内季风流向、温湿度变化规律，24小时内生成3套修复方案。02植物配置与景观优化AI模拟不同季节光影流转，精准测算“闻木樨香轩”前桂花种植密度，建议将耐阴玉簪花配植于游廊北侧，喜光丰花月季点缀月台南侧，搭配林下沿阶草形成三层植物景观，植物成活率较传统方案提升40%。03AI勾勒建筑细节与配植方案AI算法在高清显示屏上以0.1毫米精度勾勒出“与谁同坐轩”的攒尖顶曲线，屏幕右侧同步弹出配植方案，标注每株鸡爪槭的日照时长、每丛麦冬的土壤湿度需求。04养护成本与效率提升通过AI优化的修复方案，使该区域全年养护成本降低15%，实现了“因地制宜”造园古训在数据时代的精准落地，为古典园林修复提供了科技赋能的典范。AI驱动的园林植物识别与管理03图像识别核心逻辑通过分析叶片形状、颜色、纹理等特征，匹配植物数据库，实现植物种类和生长阶段的自动识别。例如，AI零售植物养护智能指导系统可识别300+种常见零售植物，识别准确率达92%以上。多源数据采集技术采用无人机航拍提供高分辨率、多角度景观图像，结合地理信息系统（GIS）和遥感技术，实现大范围植物数据的快速采集与三维建模，为识别提供丰富数据支持。深度学习模型应用利用预训练模型和深度学习算法，对植物图像进行多维度评估，精准识别植物种类。如苏州拙政园启用AI识别技术，可帮助游客识别园林中的各类植物及其生长习性、季节性变化等。实际应用案例张家界国家森林公园应用AI识别技术，通过图像识别和机器学习快速识别植被种类、生长状况及病虫害情况，为生态保护与恢复提供数据支持，提升公园管理的科学性和精准性。计算机视觉植物种类识别技术植物生长状态智能监测系统多维度环境因子实时感知集成光照传感器（量程0-20000lux，精度±5%）、土壤墒情传感器（监测含水率、EC值）和植物茎流传感器，通过LoRaWAN协议每15分钟上传数据，构建光照-土壤-植物状态三位一体监测网络。基于图像识别的生长状态分析利用AI视觉识别技术捕捉叶片颜色变化、虫洞大小等细微迹象，如北京奥林匹克森林公园系统可识别银杏叶枯病早期特征，较人工巡检提前3天锁定病情，识别准确率达92%。生长预测与健康评估模型基于30万条植物生长数据构建多因素回归模型，输入日均有效光照、土壤含水率、温度波动等12个维度特征，经随机森林算法训练后，植物存活率预测准确率达89.3%，实现从经验判断到数据驱动的转变。智能预警与养护工单联动当监测数据触发异常阈值（如土壤含水率<12%持续48小时），系统自动生成养护工单，基于GIS系统定位最近养护人员并计算最优路径，工单响应时效从4.2小时缩短至1.8小时，紧急工单处理及时率提升至98%。AI零售植物养护智能指导系统

多模态输入：便捷信息采集植保员可通过上传植物照片或直接输入植物名称，并补充光照、温湿度等生长环境信息，实现快速信息录入。

智能识别与状态分析系统运用图像识别模块与LLM文本生成能力，可识别300+种常见零售植物，结合环境参数进行多维度生长状态评估，识别准确率达92%以上。

个性化养护方案生成根据识别结果和环境信息，自动生成包含浇水频率、施肥建议等关键指标的养护方案，语言通俗易懂，便于零售场景员工理解操作。

可视化与多形式输出文生图功能将关键养护步骤转化为直观示意图，系统整合文本建议与示意图生成PDF格式养护指南，并提供语音合成版本，方便随时听取。

高效应用：显著提升效率该系统将平均每份养护方案生成时间从原来的30分钟缩短到2分钟，大幅提升植保员工作效率，生成的养护建议获得专业园艺师高度认可。无人机与深度学习的协同应用公园利用无人机收集高清图像数据，结合深度学习算法，实现对森林、湿地、草地等多种生态系统植被的自动识别与分类，提升植被调查效率与精准度。植被生长状况与病虫害监测通过AI图像识别和机器学习技术，快速识别植被种类、生长状况及病虫害情况，为生态保护与恢复提供及时的数据支持，助力早期预警和精准治理。生态变化趋势预测与管理支持AI技术用于监测植被生长变化，预测未来生态环境变化趋势，为公园管理者制定科学的生态保护策略、旅游规划及资源管理方案提供有力依据。构建智能管理系统的展望未来将借助AI技术，构建集植被识别、生态保护、旅游管理于一体的智能管理系统，实现对自然资源状况的全面掌握，提升生态保护与管理的整体效率。案例：张家界国家森林公园植被AI识别智慧养护：AI在园林运维中的实践04智能灌溉与水肥管理系统

精准灌溉控制技术AI灌溉系统结合土壤墒情传感器与气象数据，实现按需供给。如北京奥林匹克森林公园根据不同植物需水阈值调控，给耐旱侧柏每3天滴灌一次，喜湿鸢尾每天补水，滴灌量精确到每平方米5升，全年灌溉用水量减少25%，年节约水资源超8万吨。

智慧水肥一体化方案通过传感器网络实现分区灌溉与施肥，提升水肥利用率。某滨江生态公园采用智慧水肥系统，草坪土壤含水率低于15%时自动滴灌补水，乔木通过环状滴灌带精准施水，水肥利用率提升至65%，人工成本降低30%。

动态调整与资源优化AI系统与气象部门实时联网，预测降雨时自动暂停灌溉计划。晴热天气则根据植物特性动态调整，如天津某项目中，AI预警结合绿色防控措施，使草履蚧若虫上树率从45%降至12%，同时减少水资源浪费，实现生态保护与经济节能双赢。AI病虫害监测与预警机制

智能图像识别与诊断AI通过图像识别技术捕捉叶片颜色变化、虫洞大小等细微迹象，快速匹配病虫害数据库，实现精准诊断。如北京奥林匹克森林公园系统可在10秒内识别出“银杏叶枯病”早期特征。

多源数据融合预测模型构建包含历史病虫害记录、气象数据等综合数据库，采用融合算法（如“随机森林+ARIMA”）进行预测。天津市项目对草履蚧发生时间的预测准确率达92%，危害程度分类准确率为90%，平均偏差仅1.2天。

智能预警与精准防控基于AI预警，采取针对性绿色防控措施。天津项目在高发区域验证显示，草履蚧若虫上树率从45%降至12%，成虫密度3天内下降90%，防控成本降低35%，树木受害率较去年同期下降25%。

远程虫情测报系统通过远程虫情测报系统，结合图像识别与多模态分析，自动生成定制化防治方案，实现科学防治，告别传统“经验主义”，如荆州市“园林一张图”智慧园林系统。园林机器人与自动化养护设备

01智能巡检机器人：园林健康的科技哨兵AI巡检机器人配备高清摄像头与多光谱传感器，可自动识别植被状况、设施故障等，实现对园林绿化的智能巡视与诊断，大幅提升巡检效率与精准度。

02无人清洁船：水体维护的自动化解决方案无人清洁船可自主在园林水体中巡航，清理水面漂浮物、藻类等，实现水体清洁的自动化作业，减少人工投入，保障园林水景的整洁美观。

03智能割草设备：草坪养护的高效能工具智能割草设备通过AI算法规划作业路径，自动避开障碍物，精准控制割草高度，实现草坪的自动化修剪，提高养护效率，降低人工成本。

04AI控制园艺机器人：多功能养护的集成者将人工智能与园艺机器人相结合，可实现自动修剪、浇灌、除草等多种园林养护作业，提升工作效率与精准度，推动园林养护向智能化、自动化转型。案例：天津AI园林害虫防治系统项目背景与目标

针对草履蚧、美国白蛾等有害生物传统防控依赖人工巡查，存在预警滞后、防控被动、耗时耗力的难题，天津市城市园林绿化服务中心开展《AI技术在园林有害生物监测预报中的应用研究》项目，旨在借助AI精准分析能力提升防治效率。技术方案与模型构建

项目团队历时8个月，梳理2011年至2024年本市10个区的病虫害记录，构建包含1286条有效数据的综合数据库，优选“随机森林+ARIMA”融合算法，对草履蚧发生时间预测准确率达92%，危害程度分类准确率为90%，平均偏差仅1.2天。实地应用效果

模型在河西区、河北区等4个高发区域验证，根据AI预警采取树干胶带阻隔、低毒药剂喷施等绿色防控措施后，草履蚧若虫上树率从45%降至12%，成虫密度3天内下降90%，减少危害面积1200平方米，人工巡查频次从每周3次降至1次，防控成本降低35%，树木受害率较去年同期下降25%。项目成果与推广价值

项目形成多项预警与预测报告，研发的AI预测子模型可直接对接城市园林管理系统，为城市生态治理现代化提供可复制的天津样本，目前团队正持续优化模型，探索与无人机施药、生物防治等手段的深度融合。AI提升游客体验与文化传播05AR/VR虚拟导览系统

沉浸式游览体验通过虚拟现实（VR）技术将园林景观设计转化为虚拟场景，设计师和客户能够身临其境地体验设计方案，减少后期修改可能性；增强现实（AR）技术则可在现实场景中叠加虚拟信息，丰富游览内容。

文化信息互动展示结合AI与AR技术，游客扫描二维码即可激活虚拟文人讲解园林典故，如杭州西湖郭庄的“AI雅韵导览”系统中，虚拟苏轼、李清照会现身吟诵诗词并解读亭名由来，实现文化与科技的融合。

植物认知与教育功能利用AI图像识别技术，游客拍摄植物即可获取学名、生长周期、养护知识，还能在线“认养”植物并接收生长状态推送，如郭庄“园林小管家”环节吸引超5万名青少年参与自然教育。

历史场景重现与时空穿越AI结合AR技术可重现园林历史景象或历史事件，游客通过智能设备能看到古代园林风貌，增强对园林历史文化的理解，为古典园林保护与传承提供新途径。AR/VR沉浸式导览体验杭州西湖郭庄推出“AI雅韵导览”系统，游客扫描二维码激活AR功能后，手机屏幕中会浮现虚拟文人讲解园林典故，如苏轼吟诵“欲把西湖比西子”，增强文化互动体验。植物识别与养护知识获取AI图像识别技术支持游客拍摄任意植物，即可获取其学名、生长周期、养护知识，还能在线“认养”植物并接收生长状态推送，如郭庄“园林小管家”环节吸引超5万名青少年参与。个性化植物养护指导系统植保员上传植物照片或输入名称、生长环境信息，AI系统可快速识别植物种类、分析生长状态，生成并整合PDF格式的个性化养护指南（含浇水频率、施肥建议等），平均生成时间从30分钟缩短到2分钟。全民共治与公众参与机制荆州市“园林一张图”系统打造“市民随手拍—平台智能派单—部门精准处置—数据复盘优化”的共治机制，拓宽公众参与渠道，使园林治理更贴近民心，提升城市生态治理参与度。智能交互与个性化服务古典园林文化AI数字化传承

AI辅助古典园林建筑识别与解读AI图像识别技术可精准识别古典园林中的亭台楼阁等建筑，为游客提供建造年代、设计特色和历史背景等信息，如苏州拙政园启用AI识别技术，提升游客对园林建筑艺术的理解。

AI赋能古典园林植物文化挖掘通过AI植物识别技术，可帮助识别园林中的各类植物，阐释其在古典园林中的文化寓意、配置手法及季节性景观变化，结合历史文献数据，丰富植物文化内涵的传播。

AR/VR与AI融合的虚拟游览体验AI结合AR/VR技术打造虚拟导览服务，游客可通过智能设备重现古代园林景象、历史事件或文人雅集场景，如杭州西湖郭庄的“AI雅韵导览”系统，实现虚实交织的文化体验。

古典园林数字孪生与保护研究利用AI技术构建古典园林数字孪生模型，整合历史图纸、气象数据、微地形数据等多源信息，为园林修复、保护规划及文化传承研究提供科学精准的数字化支撑。案例：杭州西湖AI雅韵导览系统虚拟文人互动讲解游客扫描二维码激活AR功能后，手机屏幕中会浮现身着宋装的虚拟文人。如在“乘风邀月”亭前出现手持折扇的苏轼，吟诵“欲把西湖比西子”并讲解亭名典故；荷花池边则有虚拟李清照现身，细数荷花在宋词中的意象。动态场景虚实交织当游客点击屏幕上的荷花，AI会生成“荷风渔韵”动态场景，荷叶随手机晃动轻轻摇曳，鲤鱼在水中穿梭，耳畔同步响起古琴曲《渔舟唱晚》，营造沉浸式宋代园林雅集体验。青少年“园林小管家”互动通过AI图像识别技术，游客拍摄任意植物即可获取其学名、生长周期、养护知识，还能在线“认养”心仪植物，系统定期推送生长照片与养护提示，助力青少年生成专属“植物成长日记”，去年暑期吸引超5万名青少年参与。园林生态监测与评估的AI应用06环境因子智能监测网络

光照-土壤-植物状态三位一体监测在杭州某项目部署分布式监测系统，每50㎡背阴区布设1个监测节点，集成光照传感器（量程0-20000lux，精度±5%）、土壤墒情传感器（监测含水率、EC值）和植物茎流传感器，数据通过LoRaWAN协议上传至边缘网关，采样频率设为15分钟/次。

多元感知与数据采集北京奥林匹克森林公园部署1200余个环境传感器，实时采集土壤湿度、空气温湿度，通过图像识别技术捕捉叶片颜色变化、虫洞大小等细微迹象，数据每5分钟同步至AI养护平台。

智能测报与环境预警荆州市“园林一张图”智慧园林系统通过远程虫情测报系统，结合图像识别与多模态分析，自动生成定制化防治方案；联动土壤墒情、树木倾角等传感器，结合实时气象数据，实现灌溉“按需供给”。

设备部署与成本控制通过ZigBee组网实现设备间自组织通信，较传统Wi-Fi方案降低30%部署成本，数据传输延迟控制在2秒内。以10万㎡社区为例，光照传感器单价180元，部署密度1个/50㎡，成本3.6万；土壤墒情传感器单价220元，部署密度1个/100㎡，成本2.2万。生态效益评估与预测模型多维度生态数据整合分析AI技术能够处理大量的生态数据，如气象、水文、土壤等，通过多源数据融合技术，为景观生态评估提供科学依据，实现从单一要素分析到多维度综合研判的转变。生态风险智能预警系统通过人工智能模型，结合历史数据和实时监测信息，可以预测景观设计或现有园林对生态环境的潜在影响，提前进行风险评估和调整，如天津AI有害生物监测模型对草履蚧发生时间预测准确率达92%。生态效益最大化优化算法人工智能辅助的景观生态评估有助于实现生态效益的最大化，例如通过算法优化植物配置、水资源利用等，促进可持续发展，某滨江生态公园智慧水肥系统使水肥利用率提升至65%。长期生态趋势动态预测基于长期积累的生态数据和AI预测性分析模型，能够对园林景观的生态演变趋势进行前瞻性预测，为管理者提供科学的生态保护与恢复策略，支持园林的可持续管理。数字孪生园林系统构建多源数据融合感知层集成GIS空间数据、无人机航拍建模、物联网传感器（土壤墒情、光照、温湿度等）及历史养护记录，构建园林数字底座。如北京奥林匹克森林公园部署1200余个环境传感器，数据每5分钟同步至平台。三维可视化与仿真引擎利用AI算法将采集数据转化为高精度三维模型，实现园林景观动态仿真。可模拟不同季节光影流转、植物生长变化及灾害影响，辅助设计方案优化与效果预演。智能决策与闭环管理基于数字孪生模型进行多维度分析，提供精准养护建议、病虫害预警及资源调度方案。如荆州市"园林一张图"系统，实现"感知—分析—决策—执行"智能闭环，推动管理从经验驱动向数据驱动转型。智能测报，精准防治病虫害通过远程虫情测报系统，结合图像识别与多模态分析，自动生成定制化防治方案，实现科学防治，告别传统"经验主义"。多元感知，闭环养护保安全联动土壤墒情、树木倾角等传感器，结合实时气象数据，实现灌溉"按需供给"，为古树名木建立智能防护体系，形成养护闭环。全民共治，拓宽治理参与面打造"市民随手拍—平台智能派单—部门精准处置—数据复盘优化"的共治机制，畅通公众参与渠道，使治理更接地气、更贴民心。入选省级AI应用典型案例成功入选《湖北省住建领域人工智能应用典型案例(第一批)》，为城市生态治理现代化提供了可复制推广的"荆州经验"。案例：荆州"园林一张图"智慧系统AI在园林绿化中的挑战与对策07技术应用瓶颈与解决方案

算法复杂度与计算资源需求挑战AI在风景园林规划设计中，如深度学习和遗传算法的应用，面临算法复杂度高、计算资源需求大的问题。未来研究需关注提高算法效率，以实现更高效、智能的风景园林规划设计。

数据采集与模型本地化难题在背阴区绿化改造等场景中，传统依赖经验判断植物选择导致存活率波动。通过部署分布式监测系统积累本地数据，训练本地化模型，可提升AI决策的准确性与适用性，如某模型预测准确率达89.3%。

技术与传统经验融合及人才短板工具智能化可能使设计方案雷同，需警惕灵感被框住，强调设计师现场感受的重要性。同时，行业存在AI人才短板，需通过培训、招引、梯队建设等方式解决，以推动技术与传统经验的有效融合。

多技术协同与成本控制策略AI技术应用中，可通过多种技术协同降低成本，如采用ZigBee组网较传统Wi-Fi方案降低30%部署成本。同时，探索与无人机施药、生物防治等手段深度融合，优化资源配置，提升综合效益。数据安全与隐私保护策略

数据分级分类管理机制建立园林绿化数据分级分类标准，对涉及地理位置、生态敏感区、古树名木等核心数据实施最高级别保护，明确数据采集、传输、存储和使用各环节的安全责任主体。数据加密与访问控制技术采用国密算法对传输和存储的园林数据进行加密处理，结合基于角色的访问控制（RBAC）和多因素认证，确保仅授权人员可访问敏感数据，如天津园林有害生物监测数据库。匿名化与脱敏处理规范对采集的游客行为数据、养护人员信息等进行匿名化和脱敏处理，去除个人标识信息，在数据分析与共享中严格遵循“最小够用”原则，保障隐私安全。安全审计与应急响应机制建立数据全生命周期安全审计日志，实时监测异常访问和数据泄露风险，制定应急响应预案，定期开展数据安全演练，如荆州“园林一张图”系统的安全防护体系。人机协同模式创新管理模式转型：从人工主导到人机协同随着硬件成本下降与AI技术普及，机器人技术在园林巡检、病虫害监测、古树名木保护、水体清洁、安防预警、游客服务等多个场景已实现落地应用，正推动园林管理从“人工主导”迈向“人机协同”。AI辅助决策与人工专业判断结合AI技术提供数据支持和初步分析，如荆州市“园林一张图”智慧园林系统实现“智能监测、精准研判”，而