随着导航、遥感、通信等空间技术的广泛应用，城市的泛在感知能力正在持续增强。面对海量分散、无序的时空感知数据，如何高效集成多源异构数据，对时空信息建立时间和空间关联，成为政府机构盘活数据资产、驱动业务决策的关键。

遥感应用边界拓展的关键在于将遥感数据真正服务于业务实践。然而，现有的数据调用模式技术开发门槛高，且技术端与业务端易因理解差异产生需求错位。同时，业务端各系统间数据分散，接口不统一，数据调用周期长，难以满足遥感数据应用市场的需求。

企业的业务决策和执行依赖于高质量、结构化的知识支撑，传统知识生产模式缺乏自动化、可量化的处理机制，知识很难被及时提炼、整合并反哺后续业务，亟需引入AI技术，革新企业的知识组织和应用的方式。

随着AI技术渗透至各行各业，大模型在企业数字化转型中展现可观潜力。然而，通用大模型技术难以适配个性化业务需求，针对特定场景的模型开发又面临投入成本高、部署时间长、试错成本高等问题。MCP的引入，为破解上述困境提供了技术路径，用户可以通过MCP协议连接多个外部资源，使大模型轻松接入多种服务。

随着大模型技术向各行业渗透，用户对大模型期待已经从重技术向着技术与场景并重的方向转化，形成了对高效、低成本模型定制路径的需求。

在技术革命和城镇化的时代浪潮下，我国的智慧城市建设取得了显著进展。但传统智慧城市建设存在空间信息分散、监测滞后、协同性差等问题，成为城市治理现代化的阻力和痛点。

星图云开放平台数字孪生水网解决方案依托 GEOVIS iWater 平台构建的三维水务仿真系统，通过数字建模、仿真技术与多源数据融合，为水利工程全生命周期管理提供了全新范式，推动水利行业向 “智慧化、精细化、前瞻化” 跨越。

它构建了包括模板定制、数据采集、入库、联动更新等全流程的数据采集服务体系，并且支持数据采集权限管理和增量更新，保障采集环节的安全、可控、高效。支持室外地理要素、照片、属性、位置等数据的更新和采集，支持对底图数据的调用、数据离线入库、整理和应用，具备安全保密性，实现地图底图浏览、室外位置定位、数据采集、数据列表和轨迹记录等功能。融合中科星图数字地球的核心能力，配置了丰富多样、高频更新、准确一致的矢量

平台可通过支持多源遥感数据引接、样本采集、模型训练、在线解译/计算、在线编辑、成果发布等AI解译步骤，快速、高效地从遥感影像数据中挖掘、分类和整理有效信息，完成地物分类、目标检测和变化监测等遥感智能解译任务。深度学习模型和遥感数据解译流程融合，有效破解了传统遥感数据处理、分析模式的痛点。，将深度学习模型嵌入到数据解译的流程中，结合云计算、遥感、地理信息系统等技术，构建空天数据管理、在线计算、在线编

测雨雷达系统以 X 波段双偏振雷达技术为核心，融合雨强反演、衰减订正、多源雨量融合及短临预报算法，构建 “空 - 地 - 网” 一体化监测体系。