AI+物联网驱动：分钟级空气质量监控系统

城市空气污染，尤其是来自汽车尾气的二氧化氮，对公共健康构成长期威胁。

而传统的空气质量监测太过静态，它依赖数月甚至数年前的排放清单，无法反映污染数据在一天内、一小时内甚至一分钟内的动态变化。

如果能对交通污染物进行实时监控，就能预测一个污染高峰的到来。

一项在西班牙巴塞罗那路口的试点项目，首次将低成本物联网、AI视频分析和高性能计算（HPC）结合。

城市空气治理正迎来一次由AI与物联网驱动的革新。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2511.00187

IoT–Edge–Cloud–HPC组成的实时预警

传统的空气质量监测依赖少量高精度监测站，其布点稀疏且建设昂贵，难以捕捉街区级的污染变化。

而巴塞罗那超级计算中心（BSC）团队通过构建一个IoT–Edge–Cloud–HPC（物联网–边缘–云–高算）一体化架构，彻底改变了这一局限。

该系统在城市路口布设摄像头与低成本传感器，以秒级频率采集车辆动态和环境数据，并在边缘计算节点即时分析，从而实现真正的城市级实时空气质量数字孪生。

巴塞罗那Eixample区的试点中 ，当街头摄像头、低成本传感器与高性能计算（HPC）协同运作时，该系统的二氧化氮预测结果成功通过了官方空气质量测量验证。

该系统的创新体现在三个层面：

一、AI视频分析

研究团队使用基于YOLOv6和ByteTrack算法的多目标检测模型，对实时交通画面进行车辆识别与轨迹重建。

AI不只是识别车流量，更能计算每辆车的瞬时加速度与功率需求，据此推算氮氧化物与颗粒物排放。

这种微尺度排放建模使城市可在几分钟内得到街道级排放图谱，相比传统模型的平均流量估算，精度提升约20%（据实验数据）。

二、边缘智能与隐私保护

传统视频监控方案难以避免隐私问题。

巴塞罗那团队通过在街边机柜中部署GPU边缘节点，实现就地计算：视频帧仅提取数值化的交通参数，不传输原始图像。

这种架构既保护隐私，又极大降低网络带宽与延迟成本，让系统可扩展至全城而不增加通信压力。

研究指出，数据传输量减少超过90%，而推理延迟保持在200毫秒以内。

三、让模型具备“自校正”能力

在高性能计算层，团队以计算流体力学模型模拟街区级气流与污染扩散，并结合AI进行数据同化校正。

系统通过克里金插值（Kriging）与卡尔曼滤波（Kalman Filter）将传感器实测数据实时融入模拟结果，从而修正模型偏差。

结果显示，NO₂浓度预测相关系数由0.51提升至0.63，实现了物理模型与数据驱动算法的动态融合。

这意味着城市可即时调整信号灯节奏或开放限行区，提前应对局地污染峰值。

城市污染从监测到调控

AI模型的价值不在于报告过去，而在于预测未来几分钟的污染趋势。

城市可借此实现分钟级空气质量预报，为限行、公共交通调度与应急响应提供科学触发机制。

未来低成本高密度布网或将取代昂贵监测站，未来的空气治理不靠更多传感器，而靠更聪明的计算体系。

一模式不仅适用于交通污染，还可迁移至港口、机场、工业园等复杂环境，成为下一代城市治理的实时操作系统。