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//研華x創(chuàng)新奇智發(fā)布多模態(tài)大模型AI一體機(jī)方案

研華x創(chuàng)新奇智發(fā)布多模態(tài)大模型AI一體機(jī)方案


這是一款基于研華高性能邊緣計(jì)算平臺(tái)MIC-733,深度集成創(chuàng)新奇智視覺(jué)小模型與多模態(tài)大模型的邊緣智能終端,通過(guò)創(chuàng)新的“視覺(jué)識(shí)別 + 深度語(yǔ)義理解”融合分析路徑,具備強(qiáng)大的本地視頻智能分析及大模型深度研判能力。

該一體機(jī)廣泛適用于EHS(環(huán)境、健康與安全)管理、智慧廠務(wù)、園區(qū)安防等多元場(chǎng)景,支持靈活部署、遠(yuǎn)程運(yùn)維與多種協(xié)議接入。我們致力于為客戶構(gòu)建一套智能化、閉環(huán)式管理且可持續(xù)演進(jìn)的AI視頻分析與風(fēng)險(xiǎn)主動(dòng)防控體系。

邊緣智能處理核心?多模態(tài)大模型AI一體機(jī)這是整個(gè)系統(tǒng)的“大腦”,即 “多模態(tài)大模型AI一體機(jī)”。該一體機(jī)內(nèi)部署了基于創(chuàng)新奇智研發(fā)的AInnoGC工業(yè)大模型的“MatrixVision邊緣運(yùn)行套件”,其核心處理流程如下:a.?初步分析與識(shí)別 (視覺(jué)小模型):實(shí)時(shí)視頻流首先送入高效的視覺(jué)小模型進(jìn)行處理。針對(duì)特定目標(biāo)和事件進(jìn)行快速的初步檢測(cè)和結(jié)構(gòu)化信息提取。

b.?二次研判與誤報(bào)過(guò)濾 (多模態(tài)大模型):視覺(jué)小模型輸出的初步識(shí)別結(jié)果,將無(wú)縫提交給一體機(jī)內(nèi)集成部署的多模態(tài)大模型進(jìn)行二次深度研判。核心目的是有效過(guò)濾小模型可能產(chǎn)生的誤報(bào),顯著提升整體預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。

01感知采集層 (Perception & Acquisition Layer)
部署于監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)前端的多個(gè)高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)或RTSP視頻源作為原始視頻數(shù)據(jù)的來(lái)源,實(shí)時(shí)捕捉監(jiān)控區(qū)域的動(dòng)態(tài)影像。

02網(wǎng)絡(luò)傳輸層?(Network Transmission Layer)
前端攝像機(jī)通過(guò)有線或無(wú)線方式接入本地局域網(wǎng)絡(luò),視頻流通過(guò)網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)進(jìn)行匯聚和傳輸,穩(wěn)定地將數(shù)據(jù)導(dǎo)向邊緣處理核心。

03數(shù)據(jù)與管理平臺(tái)層?(Data & Management Platform Layer)
經(jīng)過(guò)邊緣一體機(jī)分析處理后的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、報(bào)警信息、事件記錄以及系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)等,可以實(shí)現(xiàn)本地存儲(chǔ)與展示、上傳至中心管理平臺(tái)/云平臺(tái)(如圖中邊緣設(shè)備指向上方兩個(gè)不同的Web管理界面所示)、 閉環(huán)學(xué)習(xí)與模型進(jìn)化 (基于過(guò)濾結(jié)果訓(xùn)練小模型)。

04智能應(yīng)用與聯(lián)動(dòng)輸出?(Intelligent Application & Linkage Output)
最終,經(jīng)過(guò)精準(zhǔn)分析并確認(rèn)的預(yù)警信息,可用于觸發(fā)實(shí)時(shí)的告警通知(如聲光報(bào)警、App推送、短信等),或與安防系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)(MES)、應(yīng)急指揮系統(tǒng)等其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)、智能決策和閉環(huán)管理。
算法漸進(jìn)調(diào)優(yōu) AI落地再提速

多模態(tài)大模型AI一體機(jī)不僅創(chuàng)新性地集成了多模態(tài)大模型進(jìn)行二次智能研判,以精準(zhǔn)過(guò)濾前端小模型可能產(chǎn)生的誤報(bào);更具革命性的是,我們構(gòu)建了一套基于大模型驗(yàn)證結(jié)果的小模型持續(xù)優(yōu)化機(jī)制。

多模態(tài)大模型在完成二次檢驗(yàn)后,其高置信度的判斷結(jié)果(無(wú)論是對(duì)真實(shí)警報(bào)的確認(rèn),還是對(duì)誤報(bào)的有效排除與修正)都將轉(zhuǎn)化為寶貴的、高質(zhì)量的已標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這些經(jīng)過(guò)“智能審查員”嚴(yán)格把關(guān)的數(shù)據(jù),會(huì)被系統(tǒng)性地、自動(dòng)或半自動(dòng)地導(dǎo)入創(chuàng)新奇智AML-Vision自動(dòng)化訓(xùn)練平臺(tái),用于反哺并迭代訓(xùn)練我們部署在邊緣端的小型視覺(jué)模型。

方案特性

算力強(qiáng)大,數(shù)據(jù)處理、AI分析邊緣一體

✔大小模型協(xié)同,雙重校驗(yàn)更精準(zhǔn)

✔誤報(bào)智能過(guò)濾,告警真實(shí)可靠

✔閉環(huán)反饋學(xué)習(xí),模型持續(xù)進(jìn)化

✔本地實(shí)時(shí)分析,賦能快速?zèng)Q策

✔靈活按需部署,加速應(yīng)用落地

2025-07-07T16:31:34+08:00
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