视觉大模型平台

技术架构

（一）多模态大模型体系

• 通用多模态大模型（L0）：具备广泛的视觉识别能力，能够处理各种通用场景下的视觉任务。
• 专属多模态大模型（L1）：针对特定行业或场景进行深度定制，满足企业独特的视觉需求。
• 场景增强多模态大模型（L2）：在专属模型的基础上，进一步增强特定场景下的性能，实现更精准的视觉识别与分析。

（二）数据与模型处理流程

• 自动化数据工程：从数据采集、标注到模型训练，全流程自动化处理，大幅降低人力成本，提升数据处理效率。
• 大小模型MoE级联推理：将大模型与小模型相结合，发挥各自优势，实现更高效、更精准的推理结果。
• AI技能编排：通过零代码的方式，灵活编排AI技能，快速适应现场管理需求的变化。

产品优势

（一）低成本满足碎片化需求

• 多模态大模型能够以低成本的方式满足企业大量的碎片化视觉需求，如汽车驾驶员安全操作检测，相较于传统视觉专家模型，开发周期更短，成本更低。

（二）应用效果调优自动化

• 通过预警处置、结果复判、数据标签自动匹配等功能，实现应用效果的自动化调优，不断提升视觉识别的准确性和可靠性。

（三）丰富的行业模型库和算法产线

• 拥有涵盖油气、电力、水务、化工、矿山、港口、园区、钢铁等多个行业的模型库和算法产线，能够快速为不同行业企业提供定制化的视觉智能解决方案。

（四）云边协同，构建集约管控体系

• 通过云边协同架构，实现对大规模设备和场景的集中管控，大幅提升监控人效和响应效率，如龙源电力AI集中管控200+风电场，监控人效提升300%。

（五）软硬一体，灵活部署，高效价比

• 提供标准版、旗舰版、轻量版等多种硬件部署方案，满足不同规模企业的需求，所有智能硬件与平台打通，支持技能配置与下发、数据回流及模型效果调优。

（六）度安安，内置大模型分析研判助手

• 度安安作为平台内置的分析研判助手，能够为生产作业人员、集控/调度人员、生产/安全管理人员等不同角色提供智能分析和决策支持，入选“智赋百业”2023年人工智能融合发展与安全应用典型案例。

应用场景

• 安全管理数字化：如矿区内驾驶员出车前安全检查、设备运行人员闯入危险区域检测等，保障企业生产安全。
• 服务合规数字化：如员工服务流程合规性检查，确保服务标准的严格执行。
• 工厂SOP数字化：对员工操作流程进行实时监控和分析，确保生产工序的规范性和一致性。