为探索数字技术赋能公共服务、助力生态文明建设的实践路径，2026年暑假，广东外语外贸大学信息学院“青衿智林”实践队走进广州市番禺区大夫山森林公园，开展暑期“三下乡”社会实践。团队立足软件开发、人工智能等专业优势，聚焦智慧导览与无人清扫，通过实地测绘、访谈交流和设备作业观察，梳理游客与一线保洁人员的实际需求，提出面向公园场景的技术改进方案。
大夫山森林公园集秀美的湖光山色、纵横成网的林间步道体系、丰富的自然教育科普资源于一体，是市民亲近自然、休闲游憩的重要场所。园内道路分布广、地形多样，既需要给游客提供清晰便捷的游览指引，同时也面临着传统人工保洁负担重的现实问题。软件开发、人工智能等技术的发展，为完善导览服务、改进传统人工保洁模式提供了新的思路。据此，实践队将这两个方向作为调研重点，探索数智技术赋能公园服务新路径。
实地踏勘测绘 掌握园区基础信息
便捷的路线指引与适宜的清扫方案，都离不开准确的道路和设施资料。围绕这一基础需求，实践队对园内道路连接关系、景点分布及清洁作业环境开展调查，为方案设计提供依据。
在园区工作人员带领下，队员走访了七盏灯水库、落羽杉林和自然教育科普基地等区域，以了解景点特色、植物资源与服务设施分布。现场讲解帮助队员进一步认识园区的生态科普价值，也使后续技术设计能够结合具体的游览内容与现有服务设施。
图为实践队走访大夫山森林公园了解林间道路分布和植物资源
图为实践成员调研大夫山景点时拍摄的七盏灯水库景观
通过徒步、骑行，队员详细记录道路轨迹，测量路面宽度和坡度，整理景点及设施点位，对特殊路况进行标记并补充现场照片，累计考察主干道和绿道约42公里。这些资料既可用于补充导览信息，也为分析无人清扫设备的适用路段提供参考。
图为队员骑行踏勘园区道路进行路况测量与数据记录
立足一线访谈与观察 厘清两类核心问题
游客是否方便查找路线，一线保洁人员又面临哪些作业困难？围绕不同使用者的需求，团队采访游客、保洁负责人及一线员工，并与设备技术人员交流、跟车观察无人清扫设备工作，将访谈反馈与现场情况相互印证。
图为队员采访园区保洁员工以了解日常保洁安排及无人清扫车工作情况
图为团队跟随无人清扫车作业并观察设备运行的潜在问题
通过对调研结果的分析，团队梳理出两个方向现存的核心问题与需求。在游览服务方面，园内固定路牌能够提供基本指引，但部分路段的引导不够连续；通用导航软件对支路、细分景点和服务设施的覆盖也不够全面；景点介绍、路线推荐与急救设施等信息的查询渠道分散，游客不便全面了解园区。如何整合这些信息，使游客获得更便捷省心的游览体验，成为智慧导览方案需要解决的主要问题。
在道路清洁方面，据工作人员介绍，园区现有两辆无人清扫车主要承担平坦、开阔路段的清洁任务，大部分坡道和狭窄路段仍需人工清扫。现场观察则进一步反映出三类难点：落叶中混杂的长条树枝可能造成清扫机构卡堵，卡堵后通常需要人工清理并协助机器恢复；坡道、狭窄路段、低矮障碍物及人流影响设备通行与避让；雨天路滑、大风后树枝增多等情况容易影响作业效率。团队据此将核心问题定位到杂物识别、通行适应和作业恢复上。
聚焦实际场景需求 探索数智应用适配方案
针对园内导览覆盖不全、信息查询分散的问题，团队提出开发园区专属导览软件方案。软件拟依据实测道路轨迹和连接关系完善园区路网，补充支路、景点及服务设施点位，为游客提供完整、连续的路线指引；将景点介绍、路线查询和急救医疗设施等信息集中呈现，方便游客一站式获取游园信息。同时，结合景点特色与道路通行条件设计主题路线，满足不同游览需求。
针对无人清扫的应用难点，团队拟结合道路测绘资料、现有无人车作业记录及典型清扫场景，开展智能决策模型研究。方案重点关注可清扫落叶与易引起卡堵异物的区分，根据多种路况灵活选择清扫、避让、绕行或请求人工辅助，以及设备受阻后的处置与自主任务恢复，以减少机器作业中断和对人工辅助的依赖。
实践队伍依托学校实验室资源进一步搭建了实物机器人模型，作为基础功能调试和技术验证的平台，以检验方案的现实可行性。
图为队伍依托学校实验室资源搭建的实物机器人模型
此次实践将软件开发、人工智能等专业知识与公园中的具体需求相联系，使团队成员进一步认识到，技术应用既要考虑功能设计，也要充分了解使用者需求与现场条件。接下来，团队将继续核实调研信息、细化公园导览方案，并围绕典型清扫难题开展模型研究与实物验证，推动调研发现转化为可测试、可解决真实问题的技术方案。
