核心技术 · 时空智能与数字孪生平台级

构建下一代时空认知基础设施

以 Cesium 三维地球为可视化底座,融合多源时空数据、知识图谱与大模型推理,打造从感知、认知到决策的广域时空智能技术平台——已在中国星网集团等国家级场景生产验证。

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10,000+

同屏实体渲染

92%

目标关联准确率

<16ms

单帧渲染延迟

7×24

离线内网运行

技术定位

不只是 GIS 可视化
而是时空认知引擎

传统 GIS 擅长「看地图」,紫微数智时空智能平台解决「理解态势」—— 将海域、空域、城市、物流等多维数据统一纳入时空坐标系, 以知识图谱沉淀专家经验,以大模型驱动推理研判, 形成可解释、可复盘、可预测的完整认知闭环。

6+

多源数据域

4

分层技术架构

10万+

专家知识条目

分析效率提升

端到端技术闭环

01

多源接入

02

时空配准

03

图谱构建

04

模型推理

05

态势输出

核心引擎

六大时空智能核心技术

沉淀自时空目标专家系统的生产实践,覆盖可视化、融合、认知、推理与孪生全链路。

🌍

Cesium 三维地球引擎

全球/区域/园区多尺度无缝切换,WGS84 原生对齐,支持 3D Tiles、glTF 与完全离线内网瓦片部署。

3D TilesWebGL离线私有化
🎯

多目标实时追踪

毫秒级检测与跨帧 ID 关联,融合雷达、视频、AIS、GPS 等异构传感器,支撑千级目标同屏态势呈现。

ByteTrack多传感器ID 关联
🕸️

时空知识图谱

实体/关系/事件/属性多维抽取,构建目标—区域—事件—政策语义网络,支撑多跳推理与关联检索。

Neo4jGraphRAG实体对齐
🧠

大模型时空推理

DeepSeek / 通义千问等多模态大模型驱动,结合向量检索与图谱子图召回,实现可溯源态势研判。

RAG多模态可解释输出
⏱️

4D 轨迹与行为分析

任意时间窗口历史回放与变速复盘,深度学习建模运动模式,自动识别急停、折返、异常聚集等行为。

LSTMGCN行为建模
🔄

数字孪生实时映射

物理实体与三维模型毫秒级同步,支持工艺参数变更后的仿真推演,在数字空间验证预案方案。

数字孪生仿真推演BIM 融合

技术架构

智能时空平台技术体系

从多源数据接入到知识图谱深度融合,再到大模型驱动的智能推理——四层架构、端到端闭环

数据接入

🌊海域数据

AIS 船舶轨迹 · 雷达点迹 · 港口动态

✈️空域数据

飞行计划 · ADS-B 航迹 · 雷达数据

🏙️城市感知

交通摄像 · 路况传感 · 城市 IoT

📦物流供应链

运单追踪 · 仓储数据 · 配送轨迹

📰网络资讯

新闻事件 · 公开情报 · 政策资讯

🗂️企业业务

政务数据 · 历史档案 · 业务数据库

实体抽取关系抽取事件抽取属性抽取
🕸️

时空知识图谱

多模态 · 语义关联 · 动态更新

多模态大模型驱动

文本语义理解
轨迹模式识别
跨模态推理
知识增强生成
DeepSeek-VL通义千问-VLGraphRAG

应用输出

🛳️轨迹异常检测

船舶/飞行器/车辆异常行为实时识别与分级告警

⚠️风险态势评估

多维度目标风险动态评分与区域热力研判

📈流量趋势预测

CNN · LSTM · GCN 融合建模,支撑贸易与物流预测

🗺️GIS 时空分析

地理围栏、OD 流向、密度热力与聚集异常检测

🚒应急指挥调度

灾情态势感知、资源调配与救援路径智能规划

💬专家问答研判

自然语言提问,GraphRAG 召回图谱事实并溯源输出

🔵

Neo4j

时空知识图谱

🟡

Elasticsearch

全文语义检索

🟣

FAISS / Milvus

向量相似检索

🟢

DeepSeek / 通义

多模态大模型

🌐

Cesium.js

三维地球引擎

可视化引擎

三维地球级
可视化体验

基于 Cesium.js 的全球尺度三维地理空间引擎,从卫星轨道高度连续缩放至单体建筑, 轨迹尾迹、热力图、OD 弧线等多图层灵活叠加,60fps 流畅保障大屏演示体验。

📐 亚米级

地形重建精度

⚡ <16ms

单帧渲染延迟

🎯 10,000+

同屏实体数量

🔒 离线部署

完全内网私有化

04

智能应用层

态势感知 · 风险预警 · 决策支持 · 专家问答

03

认知推理层

GraphRAG · 大模型推理 · GNN 关联 · 预测模型

02

时空融合层

坐标统一 · 多源配准 · 时序索引 · 轨迹引擎

01

数据接入层

卫星 · AIS · 雷达 · 视频 · IoT · 业务库

前沿科技

面向未来的时空智能技术栈

GraphRAG、图神经网络、时空大模型与边缘智能——持续演进的技术护城河。

Graph Neural Network

图神经网络时空关联

以 GCN 建模目标—区域—事件复杂关联,捕捉航道、路网、空域中的结构依赖,提升异常检测与流量预测精度。

关联准确率 92%+

Foundation Model

时空大模型预训练

融合轨迹序列、遥感影像与文本情报的多模态预训练,实现零样本区域迁移与跨场景快速适配。

冷启动周期 ↓60%

4D Digital Twin

四维数字孪生推演

在三维空间叠加时间维度,支持历史复盘、实时映射与未来情景仿真,构建「感知—认知—预判」闭环。

仿真延迟 <100ms

Edge Intelligence

边缘时空智能

弱网/离线环境下边缘节点本地推理,核心数据不出域,满足国防、能源、政务等高安全场景部署要求。

完全内网私有化

平台优势

超越传统 GIS 的四个维度

以原生三维地理空间引擎重新定义时空数据的呈现、认知与决策方式。

🌐

全球尺度,毫无边界

从轨道高度连续缩放至单体建筑,空间连续性完整保留,超越传统二维 GIS 视野局限。

📐

地理精度,一比一还原

WGS84 原生支持,与卫星、雷达、AIS 等传感器数据直接对齐,消除坐标转换累积误差。

🕸️

图谱 + 大模型双驱动

不只可视化展示,更以知识图谱锚定大模型推理,输出可溯源、可验证的专业研判结论。

🔒

极致安全,离线部署

GPU 并行渲染支撑千万面级场景;完全内网私有化,核心时空数据不出域。

生产验证

中国星网集团时空目标专家系统已生产部署

集成多源卫星、AIS 及传感器数据,基于大语言模型与知识图谱实现目标轨迹推演、 威胁态势研判与结构化知识沉淀,分析效率提升 5 倍,目标关联准确率达 92%。

分析效率提升

92%

目标关联准确率

10万+

专家知识条目

7×24

生产环境运行

技术合作

为您的场景构建时空智能底座

支持定制化场景开发、知识图谱构建与完全离线内网部署,欢迎申请演示账号与技术交流