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浙江某化工集團是一家集聚酯、滌綸紡絲和加彈為一體的化纖龍頭企業(yè)。作為一家從事危險化學(xué)品領(lǐng)域的企業(yè)，一旦發(fā)生事故，便具有高危性、瞬時(shí)性、復雜性和連鎖反應等特點(diǎn)。因此，該企業(yè)在廠(chǎng)區內密集部署固定及移動(dòng)式攝像頭，以實(shí)現安全生產(chǎn)分析預警、人員不安全行為管控以及對作業(yè)環(huán)境和異常狀態(tài)的監控。

創(chuàng )新奇智針對生產(chǎn)安全場(chǎng)景，基于自研的AInnoGC工業(yè)多模態(tài)大模型和Matrix邊緣視頻智能平臺，專(zhuān)為工廠(chǎng)打造了智能安監系統，該系統具備出色的非標準場(chǎng)景安全問(wèn)題識別能力。它能夠深入理解復雜的操作流程和邏輯，有效識別潛在的安全隱患。同時(shí)，模型針對誤報警和漏報警進(jìn)行了精準優(yōu)化，確保報警的準確性和可靠性。此外，該模型支持在邊緣設備上獨立運行，無(wú)需依賴(lài)云端，這大幅降低了延遲和數據傳輸成本，實(shí)現了實(shí)時(shí)、高效的安全監控，為工廠(chǎng)的安全生產(chǎn)提供全方位保障。

創(chuàng )新奇智基于多模態(tài)工業(yè)大模型的解決方案成功解決了傳統安全生產(chǎn)分析預警、作業(yè)環(huán)境和異常狀態(tài)監控中的“長(cháng)尾”問(wèn)題。生產(chǎn)過(guò)程中存在一些潛在的安全事件，這些事件發(fā)生頻率低，但一旦發(fā)生可能造成嚴重后果。傳統監控系統依賴(lài)視覺(jué)類(lèi)小模型，因缺乏訓練數據，難以及時(shí)識別這些“長(cháng)尾”事件。

通過(guò)在廠(chǎng)區內按需部署5G移動(dòng)攝像頭，并在邊緣計算設備中部署基于安全生產(chǎn)場(chǎng)景微調的AInnoGC工業(yè)多模態(tài)大模型，系統能夠利用預設的思維鏈分析方法，更好地理解復雜的場(chǎng)景信息。這大大提升了AI在“非標準場(chǎng)景”下的適應能力，有效緩解了AI僅能識別特定場(chǎng)景和執行預設動(dòng)作的局限性。

在實(shí)際的生產(chǎn)場(chǎng)景中，人員操作的規范邏輯往往復雜多樣，不同區域和工序之間差異較大，這使得傳統視覺(jué)模型難以全面應對。

多模態(tài)工業(yè)大模型相比于視覺(jué)小模型，能夠深刻理解人員在實(shí)際操作中復雜多變的邏輯流程。無(wú)論是在生產(chǎn)線(xiàn)上還是在危險區域內，這種模型都能準確捕捉并解析這些復雜的操作行為。

此外，多模態(tài)工業(yè)大模型對攝像頭距離和角度的變化具有出色的泛化性能。該模型能夠應對實(shí)際工業(yè)環(huán)境中攝像頭位置和角度因場(chǎng)地限制而變化的情況，確保系統在不同距離和角度下保持穩定的識別效果，從而大幅提高識別準確率。

傳統的安全視頻監控通常會(huì )出現大量誤報，導致安全人員在處理時(shí)面臨困擾，影響應對效率。

創(chuàng )新奇智的安全生產(chǎn)系統開(kāi)創(chuàng )性地融合了前沿技術(shù)與工業(yè)安全管理理念，并內置了先進(jìn)的重復告警過(guò)濾機制。通過(guò)對告警圖片的智能比對與分析，系統能夠精準識別并過(guò)濾大量誤報。這意味著(zhù)在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，操作人員可以更加專(zhuān)注于處理真實(shí)有效的告警信息，從而大幅減少不必要的干擾與資源浪費。這一顯著(zhù)成效不僅提升了生產(chǎn)效率，也為企業(yè)的安全生產(chǎn)管理注入了新的活力與保障。

此外，創(chuàng )新奇智的多模態(tài)工業(yè)大模型安全生產(chǎn)方案，打破了人們對于“大模型高算力、高成本”的認知，它在邊緣端盒子上就有卓越的運行能力。從根本上解決了傳統監控系統中因數據傳輸至云端而產(chǎn)生的延遲問(wèn)題，使得安全監控系統的部署和維護變得更加經(jīng)濟高效。