智慧城市实验室近期围绕城市道路照明的运维效率开展了一项实验性探索：把单灯照度衰减趋势与检修工单排序打通，验证能否在不增加巡检人力的前提下，让暗灯和光衰灯更早被发现。
进展方面，团队接入路灯杆的电流、电压与开关状态数据，叠加历史巡检记录中的实测照度，构建单灯的光衰曲线。模型不追求精确预测剩余寿命，而是判断某盏灯是否已偏离同类灯具的正常区间，并输出置信度。在高频开关、树荫遮挡和雨雾天气下，单纯的电参数据容易误报，因此引入少量移动巡检车采集的抽样式照度作为校准标注，用半监督方式抑制误报。
阶段性数据显示：在一条约 800 盏灯的试验路段上，模型对实际光衰灯的召回率约为 82%，误报率控制在 15% 以内，相比按固定周期全线巡检，暗灯平均发现时间从 9 天缩短到 3 天左右。
下一步计划把检修排序与班组位置、备件库存结合，输出「先修哪几盏、带什么件、走什么路线」的候选清单，并评估在多雨和冬季低照度条件下的稳定性。
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