將專業傳感設備和智能算法結合，運用物聯網技術對生產過程控制性數據自動采集，通過數據集成和云計算分析，實現平臺化、可視化、實時性的管理和決策，減少風險、降低成本，提高效率。
以實際監測數據為依據，利用人工智能和多物理場仿真技術，結合專業理論和工程經驗，對不同應用場景進行分析、預測和預警，實現過程主動控制，保證工程安全，優化施工和設計方法。
對環境敏感因素的數據搜集、分析和推演，通過控制閾值實現預警，改進環保措施，運用仿真分析實現原因追溯，方便準確有效管控。
提取關鍵的工藝流程上控制性的工藝參數，運用相應算法對整個施工過程進行多工況的模擬和重現，制定控制標準，實現對工藝過程的預警和預測、改進和提升。
深化分析在用橋梁結構力學性能特征的基礎上，構建狀態感知指標體系、實時高效進行數據采集傳輸，結合橋梁在不同類別作用下響應特征，對結構的狀態進行準確、客觀評價分析，對異常狀態進行預警。
利用可移動高精度工業相機以及運動軌道和無線網絡獲取數據，對隧道病害進行智能識別、預警。通過在隧道內隧道口設置對應傳感器，對外部環境、變形、應力、土體參數進行預測預警或反演，實現安全狀態評估。
通過遙感和傳感器等多種手段，監測周邊環境外部條件，采集邊坡、路基、基坑、基礎等的變形和受力數據，對數據進行甄別處理，有效預測和評價不同地質場景設施的安全性和適用性。
結合使用期的運營要求和使用條件的變化，采集敏感參數的實時數據，根據歷史大數據和專業理論、仿真分析，預設報警閾值和應急決策方法，實現實時展示和有效應急管理。
通過在大型建筑結構體上布設智能感知設備，實時感知結構的各項性能指標，經過數據清洗的監測數據進入云廬多物理場仿真平臺、結合云計算、大數據等技術實現對監測數據的融合分析，綜合判斷結構的安全狀態，實現對大型建筑物的安全評估。
通過云圖+BIM展示漏損分析、爆管可靠性分析、智慧調壓建議，漏損率降低至10-15%、降低新老管線硬件成本、優化運維成本。
數百公里區域（10米級別顆粒度）雨水演進狀況展示，實時計算（分鐘級計算速度）積水情況，提前0-48小時預測風險，通過機器學習輸出決策集、作為指揮調度支持，同時結合行業專家技術經驗進行算法迭代。
全區域監控、快速定位污染源，提高環境事件相應速度30%以上；預測全區域空氣質量分布及變化規律；降低人工成本40%以上；節約硬件成本50%以上。
