蓝牌车占用

多模态大模型：探索 YOLOv10 与 GPT-5V 的协同，实现占位行为的自然语言描述（如 “蓝色大众帕萨特占用 3 号充电桩，已停留 47 分钟”）。

数字孪生：构建充电站数字孪生体，实时映射车辆占位、设备状态等信息，通过仿真预测占位热点区域（预测误差 < 5%）。

联邦学习：联合多个充电站数据训练全局模型，提升对新型蓝牌车（如混动车型）的泛化能力，同时保护用户隐私。

算法咨询申请试用

应用场景

 加油/充电站

该方案已在某新能源汽车运营商的 50 个充电站试点应用，日均处理车辆超 1 万辆次，蓝牌车占位率从 18.7% 降至 4.2%，年运维成本降低 35%，显著提升了充电桩使用效率和用户体验。

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